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申请/专利权人：大唐可再生能源试验研究院有限公司;中国大唐集团科学技术研究总院有限公司
申请日：2024-02-07
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118228165A
主分类号：G06F18/2433
分类号：G06F18/2433;G06F18/15;G06F18/214;G06F18/22;G06Q50/06;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/09
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了一种基于人工智能风电场的等值建模异常分析方法及系统，涉及风电场领域。所述方法包括：交互目标风电场的传感器监测阵列，获得N个风电场监测数据集；对N个风电场监测数据集进行数据缺失度分析，获得P个异常风电场监测数据集和Q个常规风电场监测数据集；对P个异常风电场监测数据集进行等值建模处理，获得P个修正风电场监测数据集；进行集中趋势分析，根据分析结果构建目标风电场模型；提取实时监测数据，获得N个实时监测数据；基于目标风电场模型对N个实时监测数据进行异常分析，获得异常分析结果。解决了现有技术中风电场监测数据准确性和可靠性较差的技术问题，达到了提高风电场监测数据的质量和可用性的技术效果。
主权项：1.一种基于人工智能风电场的等值建模异常分析方法，其特征在于，所述方法包括：交互目标风电场的传感器监测阵列，获得N个风电场监测数据集，其中，N个风电场监测数据集具有位置标识；对所述N个风电场监测数据集进行数据缺失度分析，获得P个异常风电场监测数据集和Q个常规风电场监测数据集，其中，Q+P＝N；对所述P个异常风电场监测数据集进行等值建模处理，获得P个修正风电场监测数据集；基于所述Q个常规风电场监测数据集和所述P个修正风电场监测数据集进行集中趋势分析，根据分析结果构建目标风电场模型；提取传感器监测阵列的实时监测数据，获得N个实时监测数据；基于所述目标风电场模型对所述N个实时监测数据进行异常分析，获得异常分析结果，其中，所述异常分析结果包括异常定位标识。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大唐可再生能源试验研究院有限公司;中国大唐集团科学技术研究总院有限公司 一种基于人工智能风电场的等值建模异常分析方法及系统
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