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摘要：本发明属于光伏技术领域，具体公开了基于周期最优路径比较的分布式光伏异常数据检测方法，基于动态时间规整算法测量不同周期序列组别的相似度，获取其最优路径并构成相似性矩阵，再使用谱聚类算法提取特征向量并结合肘部法则图实现最优聚类。然后，针对聚类簇中数据呈现的密度特征引入LOF异常分数进行嵌入式特征加权，进一步，基于孤立森林框架对检测结果进行最优表决以获取最优输出；本发明的方法可以有效捕获大部分异常样本，提取异常样本准确率数据可有效提高光伏异常数据的识别能力。
主权项：1.基于周期最优路径比较的分布式光伏异常数据检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将采集的光伏输出功率数据与辐射度数据划分为功率数据与辐射度数据的周期时间序列，基于动态时间规整算法DTW计算功率数据与辐射度数据的周期时间序列内各点的相似度，获得两个序列之间的相似性度量距离并构成累计距离矩阵；并使用谱聚类算法SCA提取特征向量并结合肘部法则图实现最优聚类；S2、对不同组数聚类簇使用局部离群因子算法LOF计算该组内每个数据点的异常分数，将其作为数据组的第三个特征；通过构建多个iTree树模型搭建孤立森林iForest模型，以异常分数值作为数据异常的判别方式，再基于决策矩阵与优劣解距离法TOPSIS对模型的检测结果进行最优表决，获取最优输出。
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百度查询： 沈阳工程学院 基于周期最优路径比较的分布式光伏异常数据检测方法
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