权利要求书： 1.一种多类型风机的偏航误差测量方法，其特征在于，包括：获取多类型风机数据，对所述多类型风机数据进行预处理；将预处理后的多类型风机数据进行区间化处理，并采用三次样条方法对每个区间的风速?功率散点进行多项式拟合，选出各种类型风机的最优风速?功率曲线，根据所述最优风速?功率曲线获取各种类型风机的偏航误差。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述最优风速?功率曲线获取各种类型风机的偏航误差之后，所述方法进一步包括：对比多种类型风机的最优风速?功率曲线，得出偏航性能最优的风机类型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述多类型风机数据进行预处理具体包括：采用孤立森林和DBSCAN聚类算法对异常数据进行清洗，并进行归一化处理。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用孤立森林和DBSCAN聚类算法对异常数据进行清洗，并进行归一化处理具体包括：步骤1，根据公式1表示由t个孤立树组成的孤立森林：IF∈{t1,...,tT}公式1；其中，T为孤立树总数目。对于每棵树t，计算出隔离观察值x所需的迭代次数ht(x)，则根据公式2表示在孤立森林中隔离样本x所需的平均步骤次数：根据公式3和公式4定义标准化异常值s(x,n)：其中，n为，样本数量，x为隔离观察值，H(i)是谐波数，H(i)≈ln(i)+0.5772156649，c(n)是将一个样本与其他n个样本分离所需的平均步骤数，它提供了一个标准化因子，使得s值与样本数量n无关训练过程中，递归划分给定的训练集，当样本中异常数据被隔离或达到指定树的高度以生成局部模型后停止训练，根据公式5确定树高h约等于平均树高：h＝ceiling(log2ψ)公式5；其中，ψ代表子样本大小，ceiling代表CEILING函数；假设DBSCAN算法的数据集为X＝{p1,p2,Lpn}，则pi、pj两点之间的距离公式dist(pi,pj)，定义DBSCAN算法如下：邻域Nε(pi)的表达式为Nε(pi)＝{pj∈X|dist(pi,pj)≤ε}，是以pi为圆心，ε为半径的区域，pi邻域Nε(pi)中点的数量大于等于MinPts，则称pi为核心对象，若pj∈Nε(pi)，且pi为核心点，则称pj是从pi直接密度可达，若序列{pi,pi+1,K,pj}∈X中，pi+1从pi
声明：
“多类型风机的偏航误差测量方法及装置” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
1037
编辑：管理员
来源：北京国电思达科技有限公司
分享 0
举报 0
收藏 0
反对 0
点赞 0
2025年05月23日 ~ 25日 
