摘要
本发明属于风电数据处理技术领域,公开了一种风功率异常检测与修正方法及装置。该方法包括以下步骤:首先,利用振动、温度、风向、电流和风速五种传感器采集设备与环境时序信号,构建原始信号矩阵并通过Z‑score标准化消除量纲差异;其次,引入Beta‑VAE模型结合重构误差(RMSE)与KL散度双重指标提升特征解耦能力,精准生成异常评分及掩码矩阵;接着,融合掩码矩阵与原始信号形成新编码矩阵,借助DECTIN模型进行缺失信号填补修正;进一步采用改进的波搜索优化算法WSA优化CTIN模型的超参数;使用优化后的CTIN模型对异常信号进行修正。本发明引入改进的波搜索优化算法,提升填补修正质量和异常检测的精度。为风电场的智能监测、风功率预测和风机健康管理提供了重要支持。