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基于改进的K-means风电机异常数据检测

         

摘要

风电机异常数据检测对维护风电设备的稳定运行有着重要意义,为解决K-means算法随机指定初始点聚类和风电机数据异常问题,提出一种改进K-means算法的风电机数据异常检测方法。改进之后的方法,首先选择数据样本中位数作为第一个初始聚类中心,在选取下一个聚类中心时,距离当前n个聚类中心越远的点会有更高的概率被选为第n+1个聚类中心,进而达到聚类中心互相距离较远的目的,以此对风电机运行数据进行聚类,检测出离群点及异常点,保障风电设备稳定运行。

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