摘要：從風(fēng)電場收集到的大量數(shù)據(jù)中通常包含異常數(shù)據(jù)，這樣的異常數(shù)據(jù)給風(fēng)電功率波動特性、風(fēng)電功率預(yù)測等方面研究帶來負(fù)面影響，影響著預(yù)測的精度。本文分析了風(fēng)機SCADA系統(tǒng)的風(fēng)速功率曲線中異常數(shù)據(jù)的來源以及產(chǎn)生機理，并采用三種不同的算法分三個步驟對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行自動識別，從而為后續(xù)研究提供有效的數(shù)據(jù)集。規(guī)模化測試結(jié)果表明，該系列算法識別異常數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率在94.6%，初步符合服務(wù)現(xiàn)場風(fēng)電場數(shù)據(jù)分析的要求。