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申请/专利权人：石家庄铁道大学

摘要：本发明涉及一种基于四分位与改进孤立最近邻的风电功率异常数据检测方法，包括以下步骤：步骤1、去除功率0值附近堆积型异常数据；步骤2、划分风速区间；步骤3、采用四分位法对风电功率异常值进行初步检测；步骤4、采用改进孤立最近邻方法对风电功率异常值进行二次检测。本发明利用四分位法对其进行初步检测；对四分位法检测不彻底的部分，采用孤立最近邻方法对其进行二次检测，提高了异常检测的识别率；同时对孤立最近邻方法中异常评分方式进行改进，在考虑全体超球半径的影响下，增加了全局系数，提高了该方法的检测精度，对保障风电功率精准的数据分析具有较高的实用前景和研究意义。

主权项：1.一种基于四分位与改进孤立最近邻的风电功率异常数据检测方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1、去除功率0值附近堆积型异常数据；步骤2、划分风速区间；步骤3、采用四分位法对风电功率异常值进行初步检测；步骤4、采用改进孤立最近邻方法对风电功率异常值进行二次检测；步骤3的具体操作方式是：对划分好的每个风速区间内的功率值pk从小到大进行排序，得到每个风速区间内的功率值序列：p＝[p1,p2,…,pn]；计算上述功率值序列中25％的分位数Q1和75％的分位数Q3： 由分位数Q1和分位数Q3计算四分位距IQR：IQR＝Q3-Q13定义正常值的范围[R1,R2]：[R1,R2]＝[Q1-1.5IQR,Q3+1.5IQR]4式中，R1为正常值区间的下边界，R2为正常值区间的上边界；通过计算正常值区间的下边界R1和正常值区间的上边界R2，获得正常值的范围为：[R1,R2]，对于超出正常值范围[R1,R2]内限的值，即为通过四分位法识别出的异常值；对于满足正常值范围[R1,R2]内限的值，则予以保留；步骤4的具体操作方式是：定义分类器数量为C，第c个分类器c＝1,2,…,C的生成方式如下：在训练样本ψ中随机均匀抽取一个子样本ψc，设ψc的样本数量为Nc；以子样本ψc中的每个样本点p为中心，构建Nc个超球的集合，每个超球以其最近邻样本间的欧式距离为半径；其中，两个样本间的欧式距离{||a,b||,a,b∈ψc}定义为： 式中，N为样本的维度；定义ηp是样本点p的最近邻样本；Bp是以样本点p为中心、半径为τp＝||p-ηp||的超球；给定一个测试点x，通过判断测试点x所在的超球及最近邻超球的半径，计算该测试点的修正异常分数为： 式中，ζx表示点x所在最小超球的球心，ηξx表示ζx附近最小超球半径的近邻点；maxτp为子样本ψc所构建的超球组最大超球的半径，为全局系数；在对全体数据进行测试后，计算所有数据的异常评分，对评分数据进行排序，在设定剔除比例后，对评分较高部分进行剔除，完成对风电功率异常值的二次检测。

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