公开(公告)号：CN117688497B

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202410107231.6

申请日：2024-01-26

Applicant: 暨南大学

Inventor： 王伟文 ,  彭勃 ,  胡蒙蒙 ,  王雪梅

IPC: G06F18/2433 ,  F03D17/00

Abstract: 本发明涉及离群点检测技术领域，具体涉及一种基于后向轨迹模型的海上风电尾流干扰的数据处理方法，该方法通过获取每台风机在每个采集时刻的风电数据，以及每台风机在每个采样时刻的相对每个尾流来源的尾流轨迹二值图，结合该尾流轨迹二值图以及每台风机相对每个尾流来源的位置向量，确定每台风机在每个采样时刻的信息素修正系数，从而确定每台风机在每个采集时刻的修正后的初始信息素，并基于该修正后的初始信息素，对每台风机在各个采集时刻的风电数据进行异常识别。本发明有效提高了风电数据的数据异常识别准确性，保证了风电数据的监测可靠性。

公开(公告)号：CN117688497A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202410107231.6

申请日：2024-01-26

Applicant: 暨南大学

Inventor： 王伟文 ,  彭勃 ,  胡蒙蒙 ,  王雪梅

IPC: G06F18/2433 ,  F03D17/00

Abstract: 本发明涉及离群点检测技术领域，具体涉及一种基于后向轨迹模型的海上风电尾流干扰的数据处理方法，该方法通过获取每台风机在每个采集时刻的风电数据，以及每台风机在每个采样时刻的相对每个尾流来源的尾流轨迹二值图，结合该尾流轨迹二值图以及每台风机相对每个尾流来源的位置向量，确定每台风机在每个采样时刻的信息素修正系数，从而确定每台风机在每个采集时刻的修正后的初始信息素，并基于该修正后的初始信息素，对每台风机在各个采集时刻的风电数据进行异常识别。本发明有效提高了风电数据的数据异常识别准确性，保证了风电数据的监测可靠性。