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申请/专利权人：湖南防灾科技有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种用于大规模风电场的气候效应智能评估方法。该方法根据邻域风机位置之间的风机气候数据变换趋势差异获得气候数据区域关联度，根据气候数据区域关联度筛选出主要影响维度。根据不同采样时刻同种主要影响维度的气候数据区域关联度的变换特征获得局部气候关联度。根据同种局部气候关联度的风机位置的分布特征获得初始特异置信度。进而获得特异置信度，根据特异置信度对风机气候数据进行数据清洗，获得优化风机气候数据，并进行气候效应的智能评估。本发明基于局地气候效应的原理筛选出特异风机位置并进行数据清洗，获得了参考性强的优化风机气候数据用于气候效应评估，提高了评估的准确性。

主权项：1.一种用于大规模风电场的气候效应智能评估方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设采样频率获得每个风机位置下多维的风机气候数据；在相同采样时刻下，根据每个风机位置与邻域风机位置之间同一维度的风机气候数据的变化趋势差异，获得对应采样时刻下对应维度下的气候数据区域关联度；根据气候数据区域关联度筛选出对应采样时刻下的主要影响维度；根据每个风机位置在不同采样时刻下同种主要影响维度对应的气候数据区域关联度的变化特征，获得每个风机位置在每个采样时刻下的局部气候关联度；在每个采样时刻下，根据每个风机位置与同种局部气候关联度的风机位置之间的分布特征，获得每个风机位置的初始特异置信度；结合所有采样时刻下的所述初始特异置信度，获得每个风机位置的特异置信度；根据所述特异置信度对所述风机气候数据进行数据清洗，获得优化风机气候数据，根据优化风机气候数据进行局地气候效应评估；所述气候数据区域关联度的获取方法包括：对于一个采样时刻，在每个维度中，根据时序上风机气候数据的变化趋势，获得每个风机位置在对应采样时刻下的数据变化趋势特征；在相同采样时刻下，将每个风机位置与邻域风机位置之间的所述数据变化趋势特征的差异作为所述变化趋势差异；将所有邻域风机位置对应的所述变化趋势差异的平均值作为每个风机位置在对应维度下的初始差异度；对于每个风机位置，将所述初始差异度进行负相关映射并归一化处理，获得对应采样时刻下每个维度的所述气候数据区域关联度；所述主要影响维度的筛选方法包括：在一个采样时刻下，对于每个风机位置，选择最大气候数据区域关联度对应的维度作为所述主要影响维度；所述局部气候关联度的获取方法包括：在每个采样时刻，获得所有同维度区域，所述同维度区域由连续且相同所述主要影响维度的类别的风机位置构成；对于每个风机位置，根据每个采样时刻与其他采样时刻之间同种主要影响维度对应的气候数据区域关联度的差异，获得第一变化特征；根据所述风机位置所在的同维度区域的面积，获得第一分布特征；根据所述第一变化特征和所述第一分布特征获得所述局部气候关联度，所述局部气候关联度与所述第一变化特征呈负相关关系，与所述第一分布特征呈正相关关系；所述初始特异置信度的获取方法包括：在一个采样时刻下，根据所述局部气候关联度对所有风机位置进行聚类，获得多个聚类簇；对于每个风机位置，根据所述风机位置与所属聚类簇中其他风机位置之间的位置距离，以及聚类簇内的风机位置数量，获得每个风机位置在所属聚类簇中的局部密度；根据每个风机位置的所述局部密度以及所述局部气候关联度获得对应采样时刻下的所述初始特异置信度；所述特异置信度为每个风机位置在所有采样时刻下的平均初始特异置信度；所述优化风机气候数据的获取方法包括：若所述特异置信度大于预设置信度阈值，则将对应风机位置作为特异位置；对所有所述特异位置的风机气候数据进行加权均值滤波平滑处理，获得平滑风机气候数据；所述加权均值滤波平滑处理过程中，将对应的特异置信度作为滤波权重；所述特异位置的所述平滑风机气候数据和非特异位置的风机气候数据组成所述优化风机气候数据。

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