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A novel composed method of cleaning anomy data for improving state prediction of wind turbine

离群值 SCADA系统 涡轮机 计算机科学 风力发电 异常检测 数据挖掘 数据预处理 预处理器 人工智能 工程类 机械工程 电气工程
作者
Qingtao Yao,Hao-Wei Zhu,Ling Xiang,Hao Su,Aijun Hu
出处
期刊:Renewable Energy [Elsevier BV]
卷期号:204: 131-140 被引量:16
标识
DOI:10.1016/j.renene.2022.12.118
摘要

Improving the efficiency of wind turbine state prediction is an important goal of wind energy utilization. But much of abnormal data existing in supervisory control and data acquisition (SCADA) seriously affects the health state prediction of wind turbine. In this paper, a new composed method is proposed to clean SACAD data according to abnormal data type of wind turbine. In proposed composed method, a preprocessing method is first presented to get rid of outliers of power curve based on operational mechanism, and a new data cleaning method called TTLOF (Thompson tau-local outlier factor) is proposed to quantify particularly data points and eliminate outliers by setting correlation parameter thresholds. In TTLOF cleaning data, Empirical copula-based mutual information (ECMI) is used to select correlation parameters for anomaly characteristic assessments, and each parameter interval is divided for performing segmentation fine cleaning which can reduce the model complexity of identifying anomaly characteristics. Finally, a deep learning network which is long short-term memory (LSTM) is used to verify the effectiveness of the proposed data cleaning method. By analyzing the state monitoring results, it is shown the proposed composed method is more effective for cleaning anomy data than other methods.
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