一种样本集重构的方法及系统
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119829923A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411620077.9

    申请日:2024-11-13

    Abstract: 本发明公开了一种样本集重构的方法及系统,方法包括:获取数据集;根据数据集,定义插值函数和吸引子,插值函数内插值数据集且函数图像穿过所有插值点;选取垂直尺度因子,构造IFS系统吸引子的分形维数;将数据集代入具备收敛条件的仿射IFS系统,不断迭代直到IFS系统收敛到吸引子附近,输出插值结果,从而完成缺失值的重构。本发明采用一种样本集重构的方法,对于连续缺失片段进行重构,不仅可以保持风电功率曲线的整体变化趋势,而且可以反映数据的局部波动特征,并且具有更高的插值精度和吻合度。

    一种风电场异常值筛选方法及系统

    公开(公告)号:CN119830038A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411620070.7

    申请日:2024-11-13

    Abstract: 本发明公开了一种风电场异常值筛选方法及系统,方法包括:获取风电场风速‑功率第一数据集合,进行筛选得到第二数据集合;采用横向四分位法计算出第二数据集合的第一集合内限,将第二数据集合中风速位于第一集合内限之外的点删除;采用纵向四分位法计算出第二数据集合的第二集合内限,将第二数据集合中功率位于第二集合内限之外的点删除,得到第三数据集合;采用聚类算法对第三数据集合中所有点进行第一操作,输出识别为正常的风速‑功率数据集合。本本发明通过横向和纵向四分位法精确界定风速和功率的正常范围,剔除异常值,获取精确和可靠的第三数据集合;采用聚类算法进一步筛选,确保数据集中仅包含正常的风速‑功率数据点,提高了数据质量。

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