基于改进的插补扩散模型与LSTM的风电数据清洗方法

边文远,火久元,常琛

Wind power data cleaning method based on improved imputation diffusion model and LSTM

Wenyuan BIAN,Jiuyuan HUO,Chen CHANG

表 3 不同方法异常值识别效果对比

Tab.3 Performance comparison of different methods in outlier detection

方法 总数据量 正常数据量 $ \varphi $/% $ {\rho }_{v{\text{-}}P} $ $ {\rho }_{n{\text{-}}P} $ 无（原始数据） 6 300 6 300 0.00 0.9342 0.9423 LOF 6 300 6 048 4.00 0.9394 0.9448 DBSCAN 6 300 5 882 6.63 0.9439 0.9481 DBSCAN+IF 6 300 5 921 6.01 0.9473 0.9522 IMDiffusion 6 300 5 986 4.98 0.9479 0.9577 TranAD 6 300 5 991 4.90 0.9473 0.9533 TimeADDM 6 300 5 967 5.29 0.9501 0.9592 IDM 6 300 5 954 5.49 0.9511 0.9604