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摘要：本发明提供风速功率曲线异常数据清洗方法及系统，方法包括：导入标准风速‑功率数据，绘制标准风速‑功率曲线图；导入实际获取的风电机组数据，包括风速和功率，绘制实际的风速‑功率散点图；按照风速将数据进行区间划分，针对每个区间内的数据进行DBSCAN聚类处理；确定一条分段动态阈值线，对DBSCAN聚类后的数据进行二次清洗；清洗后数据按照步骤三划分的风速区间对数据进行划分，计算每个区间内功率的平均值，得到实际数据预测的风速‑功率数据，以绘制实际的风速‑功率曲线。本发明解决了风功率预测的现有技术中存在的数据清洗操作准确性、全面性较差以及数据清洗针对不同种类数据的适用性较低的技术问题。
主权项：1.风速功率曲线异常数据清洗方法，其特征在于，所述方法包括：S1、导入标准风速-功率数据，据以得到标准风速-功率曲线；S2、采集并导入实际风电机组数据，其中，所述实际风电机组数据包括：风速、功率，据以绘制实际的风速-功率散点图；S3、进行数据粗粒度清洗，其中，按照所述实际风电机组数据中的风速，对所述实际风电机组数据进行区间划分操作，以得到不少于2个风速区间，针对每个所述风速区间内的所述实际风电机组数据，进行DBSCAN聚类操作，以得到DBSCAN聚类数据；S4、进行数据细粒度清洗，其中，确定分段的分界点，针对不同的区间段使用不同的细粒度清洗策略，所述细粒度清晰策略包括：动态阈值清洗、静态阈值清洗，对所述DBSCAN聚类数据进行清洗操作，得到滤除噪声后的数据；S5、按照所述步骤S3划分的所述风速区间，对所述所述滤除噪声数据进行划分操作，计算每个所述风速区间内的功率平均值，以得到预测风速-功率数据，据以绘制实际风速-功率曲线。
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