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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國長江三峽集團(tuán)有限公司;華北電力大學(xué)申請的專利一種基于時序匹配和雙向四分位算法的異常數(shù)據(jù)清洗方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114968999B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210565276.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/215；該發(fā)明授權(quán)一種基于時序匹配和雙向四分位算法的異常數(shù)據(jù)清洗方法是由鄒祖冰;喬延輝;王羅;韓爽;孫長平;劉永前;李夢杰;劉杰;張美俊;湯維貴設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-05-23向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于時序匹配和雙向四分位算法的異常數(shù)據(jù)清洗方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了屬于風(fēng)電機(jī)組發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域的一種基于時序匹配和雙向四分位算法的異常數(shù)據(jù)清洗方法。該方法包括以下步驟：步驟1：采集風(fēng)電機(jī)組的實測風(fēng)速和風(fēng)電功率數(shù)據(jù)；步驟2：辨識風(fēng)電機(jī)組限功率異常數(shù)據(jù)；具體包括：步驟21：采用基本趨勢轉(zhuǎn)折點和重要趨勢轉(zhuǎn)折點確定算法對風(fēng)電功率時間序列進(jìn)行分段劃分；步驟22：基于風(fēng)速?風(fēng)電功率時序匹配度量對限功率分段時間序列進(jìn)行篩選；步驟23：基于額定功率剔除系數(shù)對額定功率分段時間序列進(jìn)行剔除；步驟3：利用雙向四分位算法清洗風(fēng)電功率分散型異常數(shù)據(jù)。本發(fā)明能夠同時有效地清洗堆積型異常數(shù)據(jù)和分散型異常數(shù)據(jù)，且可以有效辨識過渡區(qū)域內(nèi)與正常數(shù)據(jù)空間分布特征相似的異常運行數(shù)據(jù)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于時序匹配和雙向四分位算法的異常數(shù)據(jù)清洗方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于時序匹配和雙向四分位算法的異常數(shù)據(jù)清洗方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：采集風(fēng)電機(jī)組的實測風(fēng)速和風(fēng)電功率數(shù)據(jù)； 步驟2：利用風(fēng)速-風(fēng)電功率時序匹配算法辨識風(fēng)電機(jī)組限功率異常數(shù)據(jù)；具體包括： 步驟21：采用基本趨勢轉(zhuǎn)折點和重要趨勢轉(zhuǎn)折點確定算法對風(fēng)電功率時間序列進(jìn)行分段劃分； 步驟22：基于風(fēng)速-風(fēng)電功率時序匹配度量對限功率分段時間序列進(jìn)行篩選； 所述步驟22具體包括如下子步驟： 步驟221：采用數(shù)據(jù)時間對標(biāo)法，提取不同風(fēng)電功率分段時間序列所對應(yīng)的風(fēng)速分段時間序列； 步驟222：計算不同分段時間序列的長度L；所述分段時間序列的長度L應(yīng)滿足L≥γ，γ為時長閾值； 步驟223：計算不同分段時間序列的風(fēng)速-風(fēng)電功率時序匹配度，提取時序不匹配的風(fēng)電功率分段時間序列； 所述步驟223具體如下： 根據(jù)風(fēng)電機(jī)組限功率數(shù)據(jù)在風(fēng)速-風(fēng)電功率散點圖中的橫向堆積分布特征，采用線性擬合法求取不同分段時間序列中風(fēng)速和風(fēng)電功率的線性函數(shù)；再根據(jù)線性函數(shù)的斜率提取風(fēng)電機(jī)組限功率數(shù)據(jù)，線性函數(shù)的斜率越接近0，該分段時間序列的數(shù)據(jù)是限功率數(shù)據(jù)的可能性越大；所述線性函數(shù)和斜率閾值如公式3和公式4所示： P＝aiV+bi3 ai≤δ4 式中，ai為第i個分段時間序列對應(yīng)線性函數(shù)的斜率；bi為第i個分段時間序列對應(yīng)線性函數(shù)的截距；δ為用于確定風(fēng)電機(jī)組限功率數(shù)據(jù)的斜率閾值； 步驟23：基于額定功率剔除系數(shù)對額定功率分段時間序列進(jìn)行剔除； 步驟3：利用雙向四分位算法清洗風(fēng)電功率分散型異常數(shù)據(jù)； 所述步驟3具體包括以下子步驟： 步驟31：采用縱向四分位算法清洗縱向分布的風(fēng)電機(jī)組分散型異常數(shù)據(jù)；將風(fēng)速按照0.25ms的區(qū)間間隔劃分為若干個風(fēng)速區(qū)間，并計算各風(fēng)速區(qū)間內(nèi)風(fēng)電功率的異常值內(nèi)限，內(nèi)限以外的數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)；其中，第i個風(fēng)速區(qū)間內(nèi)，風(fēng)電功率的異常值內(nèi)限計算方法如公式6所示： 式中，為第i個風(fēng)速區(qū)間風(fēng)電功率的異常值內(nèi)限下限；為第i個風(fēng)速區(qū)間風(fēng)電功率的異常值內(nèi)限上限；為第i個風(fēng)速區(qū)間風(fēng)電功率的第一分位數(shù)；為第i個風(fēng)速區(qū)間風(fēng)電功率的第三分位數(shù)；為第i個風(fēng)速區(qū)間風(fēng)電功率的四分位距， 步驟32：采用橫向四分位算法清洗橫向分布的風(fēng)電機(jī)組分散型異常數(shù)據(jù)；將風(fēng)電功率按照25kW的區(qū)間間隔劃分為若干個風(fēng)電功率區(qū)間，并計算各風(fēng)電功率區(qū)間內(nèi)風(fēng)速的異常值內(nèi)限，內(nèi)限以外的數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)；其中，第i個風(fēng)電功率區(qū)間內(nèi)，風(fēng)速的異常值內(nèi)限計算方法如公式7所示： 式中，為第i個風(fēng)電功率區(qū)間風(fēng)速的異常值內(nèi)限下限；為第i個風(fēng)電功率區(qū)間風(fēng)速的異常值內(nèi)限上限；為第i個風(fēng)電功率區(qū)間風(fēng)速的第一分位數(shù)；為第i個風(fēng)電功率區(qū)間風(fēng)速的第三分位數(shù)；為第i個風(fēng)速區(qū)間風(fēng)電功率的四分位距，

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國長江三峽集團(tuán)有限公司;華北電力大學(xué)，其通訊地址為：430010 湖北省武漢市江岸區(qū)六合路1號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。