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摘要：本发明涉及一种台区光伏数据异常识别方法及系统，属于光伏发电技术领域，解决了现有光伏数据异常识别和异常归因不准确的问题。包括：采集并预处理台区光伏发电数据和气象数据，获取待分析时段内各时间点数据；将各时间点数据传入台区发电功率预测模型，得到各时间点的发电功率预测值；将各时间点的发电功率预测值与台区光伏发电数据中相同时间点的实际发电功率值，构建各时间点的数据点对；利用聚类算法从各时间点的数据点对中获取异常点对；根据异常点对的时间点获取对应的台区业务数据，根据预置的光伏业务异常规则获取台区业务数据对应的规则类别，作为对应的异常点对的异常原因。实现了高效且准确的异常识别和归因。
主权项：1.一种台区光伏数据异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集并预处理台区光伏发电数据和气象数据，获取待分析时段内各时间点数据；将所述各时间点数据传入台区发电功率预测模型，得到各时间点的发电功率预测值；将各时间点的发电功率预测值与所述台区光伏发电数据中相同时间点的实际发电功率值，构建各时间点的数据点对；利用聚类算法从所述各时间点的数据点对中获取异常点对；根据所述异常点对的时间点获取对应的台区业务数据，根据预置的光伏业务异常规则获取所述台区业务数据对应的规则类别，作为对应的异常点对的异常原因。
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