[发明专利]一种基于极端梯度动态密度聚类的风电场内分群方法在审
| 申请号： | 202011565766.6 | 申请日： | 2020-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN112581315A | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 王长江;陈厚合;姜涛;李雪;李国庆;范维;段方维 | 申请（专利权）人： | 东北电力大学;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06Q10/06;G06N3/00;G06F17/15 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 132012 *** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于极端梯度动态密度聚类的风电场内分群方法，所述方法包括：选取风电场内分群的指标，对某时段内相应的指标数据进行异常值检测与截断处理；对预处理后的分群指标数据，采用XGBoost对分群指标数据进行降维选取；对选取后的指标数据，基于DBSCAN‑DTW的聚类进行机群的划分。本发明可以有效解决实际风电场数据部分缺失的问题，提高了模型准确度；且用于处理风机多维时序特征运行数据，可以得出精确、有效的风电场内机群划分。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 极端 梯度 动态 密度 场内 分群 方法 | ||
【主权项】：
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