【摘 要】
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风电机组的风速、功率数据是衡量风电机组正常运行的关键参数，然而其中包含大量的异常数据，需要进行清洗。提出了一种改进的孤立森林算法，先使用四分位法确定孤立森林正常数据评分与异常数据评分的分界线，再划分风速区间改变边缘数据的异常性，最后使用最小二乘法曲线拟合去误差去除小概率离散型和小概率堆积型异常数据的改进方法来对风速、功率的异常数据进行清洗。结果表明：与传统的孤立森林算法相比，改进的孤立森林算法能够
【基金项目】
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国家市场监督管理总局科技计划（2022MK125）；
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风电机组的风速、功率数据是衡量风电机组正常运行的关键参数，然而其中包含大量的异常数据，需要进行清洗。提出了一种改进的孤立森林算法，先使用四分位法确定孤立森林正常数据评分与异常数据评分的分界线，再划分风速区间改变边缘数据的异常性，最后使用最小二乘法曲线拟合去误差去除小概率离散型和小概率堆积型异常数据的改进方法来对风速、功率的异常数据进行清洗。结果表明：与传统的孤立森林算法相比，改进的孤立森林算法能够正确界定正常数据评分与异常数据评分的分界线，可以去除堆积型异常数据，且对于数据主带边缘的离散型异常数据具有更好的清洗效果。
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