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基于分布特征的风电异常数据检测方法
中国矿业大学电气工程学院;
中国矿业大学计算机科学与技术学院
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苗长新
周志伟
杨千禧
席剑
韩丽
开通知网号
风电场获取的机组运行数据中存在着大量非正常样本,不能够正确反映机组的工作状态,限制着状态评估和功率预测等任务的进行。为此提出一种根据实测风电机组运行数据中不同异常分布特征选择针对性检测手段的识别方法,该方法考虑机组的工作状态,使用自适应的带噪声密度聚...
机 构:
中国矿业大学电气工程学院;
中国矿业大学计算机科学与技术学院;
领 域:
电力工业;
关键词:
异常检测;
风能;
自适应;
聚类;
变点分组;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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