[发明专利]风电场SCADA数据缺失的智能修复方法

权利要求书

1.一种风电场SCADA数据缺失的智能修复方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，数据预处理：对于待修复机组数据a，选出相应的多列辅助修复机组数据B；

步骤S2，计算辅助修复机组数据B与待修复机组数据a的互相关系数，选择辅助修复机组数据B中与a相关性最大的多列辅助修复机组数据C；

步骤S3，判断待修复机组数据a和所述多列辅助修复机组数据C的方差差异，若超过设定阈值则需要对待修复机组数据a和所有辅助修复机组数据C进行标准化，否则不需要进行标准化；

步骤S4，根据待修复机组数据a和辅助修复机组数据C的补偿基准，对C进行基线补偿；

步骤S5，若步骤S3中进行过标准化，则对待修复机组数据a和基线补偿后的辅助修复机组数据C反标准化还原；否则不需要反标准化还原；

步骤S6，对于以上步骤得到的辅助修复机组数据C，选择C中与待修复机组数据a平均绝对误差最小的多列机组数据D；

步骤S7，对上述多列机组数据D进行组编筛选，得到最接近均值的多列机组数据D′；

步骤S8，对多列机组数据D′进行中值滤波；

步骤S9，对多列机组数据D′求每个时刻的均值，然后得到一列用于对待修复机组数据a进行修复的机组数据；

步骤S4中，将待修复机组数据a缺失段的两端作为a的补偿基准；将各辅助修复机组数据C中与a缺失段所对应数据段的两端，作为C的补偿基准；

对于机组数据缓慢变化的情况，计算待修复机组数据a缺失段的两端邻近点与辅助修复机组数据C与a缺失段对应段两端邻近点之差，对待修复机组数据a缺失段中间时刻进行线性插补，所得到的序列与相应的辅助修复机组数据C相加，实现补偿；

邻近点选取方法：对于a缺失段即需要修复的数据段呈上升趋势，则选取a缺失段前端若干数据点中的最大值作为a缺失段前端的邻近点，辅助修复机组数据C与a缺失段对应段的前端若干数据点中的最大值，作为C与a缺失段对应段前端的邻近点；选取a缺失段后端若干数据点中的最小值作为a缺失段后端的邻近点，辅助修复机组数据C与a缺失段对应段的后端若干数据点中的最小值，作为C与a缺失段对应段后端的邻近点；

对于a缺失段即需要修复的数据段呈下降趋势，则选取a缺失段前端若干数据点中的最小值作为a缺失段前端的邻近点，辅助修复机组数据C与a缺失段对应段的前端若干数据点中的最小值，作为C与a缺失段对应段前端的邻近点；选取a缺失段后端若干数据点中的最大值，作为a缺失段后端的邻近点，辅助修复机组数据C与a缺失段对应段的后端若干数据点中的最大值作为C与a缺失段对应段后端的邻近点；

对于机组数据非缓慢变化的情况，分别对a缺失段两端各取若干数据点、C与a缺失段对应段两端各取若干数据点求均值，计算两者均值差，对待修复机组数据a缺失段中间时刻进行线性插补，所得到的序列与相应的辅助修复机组数据C相加，实现补偿。

2.如权利要求1所述的风电场SCADA数据缺失的智能修复方法，其特征在于，

步骤S1中，对采集的机组数据需要进行数据结构转换，数据结构转换方法为：将不同机组采集的同类传感器数据进行整合，相近的多个时刻融合成一个时刻。

3.如权利要求1所述的风电场SCADA数据缺失的智能修复方法，其特征在于，

步骤S2中，选择与a相关性最大的多列辅助修复机组数据C的具体方法为：

对传感器采集的机组数据进行不同步数的移位从而抵消相位差，之后选择互相关系数最大的多列辅助修复机组数据C；

互相关系数计算公式如下：

其中，R_τ为互相关系数，τ为移位步数，X,Y分别为两列机组数据，μ_X,μ_Y分别为两列机组数据的均值，σ_X,σ_Y分别为两列机组数据的标准差。

4.如权利要求1所述的风电场SCADA数据缺失的智能修复方法，其特征在于，

步骤S6中，具体包括：求出待修复机组数据a缺失段前后各若干数据点与辅助修复机组数据C中相应数据点的平均绝对误差，选取误差最小的多列机组数据D。

5.如权利要求1所述的风电场SCADA数据缺失的智能修复方法，其特征在于，

步骤S7具体为：对各列机组数据D每个时刻的数据进行排序，然后对排序后的数据按列重新组编成机组数据，对重新组编后的机组数据，去除其中的最小值列和最大值列，得到最接近均值的多列机组数据D′。