测风数据缺测的几种插补方法

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基于机器学习算法的数据缺失值处理方法研究

基于机器学习算法的数据缺失值处理方法研

究

数据是我们研究和决策的基础，然而在数据处理中，存在着缺

失值的问题。这些缺失值可能是由于实验数据获取的不准确，或

者收集数据的不完整等原因所导致的。而这些缺失的数据会导致

模型预测质量下降、误差增大等问题，影响我们进行科学研究和

决策分析。那么如何处理数据缺失值问题呢？本文将介绍基于机

器学习算法的数据缺失值处理方法。

1. 缺失值处理方法综述

数据缺失值处理常用的方法分为三大类: 删除法、插补法和建

模法。其中，删除法只适用于缺失值很少的情况下，结果会出现

样本量减少、偏差增大等问题；插补法可以保持完整的数据集并

安全地填充缺失值，但是插补方法的选择和填充算法的设计都是

非常有挑战性的；建模法采用统计建模来预测缺失值，相比其他

两种方法，该方法的效果更准确，然而模型过于复杂或缺失值太

多时，建模法的效果将大打折扣。

2. 基于机器学习算法的缺失值填充方法

机器学习算法广泛应用于各个领域，包括在处理数据缺失值时。目前，机器学习算法在缺失值处理中的应用主要包括如下几种：

（1）随机森林（Random Forest）

随机森林是一种决策树的集合，它可以减少噪声并提高预测准确性。使用随机森林填充缺失值的方法被称为随机森林填充法。其基本思想是用随机森林回归器预测缺失的值。随机森林的特点是显著降低了过拟合的风险，且处理时间短而准确。

（2）KNN（k-Nearest Neighbor）

KNN 算法常被用于分类或回归问题中，其基本思想是通过计算欧氏距离或曼哈顿距离等距离指标来寻找$k$个与待预测样本最相似的训练集样本，然后通过$K$个最近邻居的样本特征进行加权平均来预测待预测样本的值。在 KNN 算法中，缺失值预测的方法被称为 KNN 填充法。

不同MCP方法在平原及山地风电项目中的插补应用

不同MCP方法在平原及山地风电项

目中的插补应用

文|杨靖文，张静

测量相关预测（measure-correlate-

predict，MCP）方法是一种建立在空间相关性原理基础上，利用目标站点短期测风数据（风速、风向）及长期参考数据预测目标站点长期风况的数学方法。使用该方法可以利用参考数据来修正测风期间，由于仪器受损、太阳能电池供电不足等因素造成的目标站点较长时间的数据丢失，可节省大量用于风电场选址的观测时间和试验费用，提高准确度和效率。

参考数据选择目标站点附近与其地形相似且气候条件相近、风能资源分布相似、长时间（10年以上）实测的气象数据及再分析数据。再分析数

据是同化了大量卫星资料及地面和高

空等常规观测资料，具有时间序列长、

分辨率高等优点。20世纪90年代以后，

美国、欧洲、日本等相继推出了再分析

产品。目前一般采用美国气象环境预报

中心（NCEP）近年来发展的CFSR和

CFSv2、美国国家航空航天局（NASA）

发布的MERRA及MERRA-2再分析数

据；欧洲中期天气预报中心（ECWMF）

的第四代再分析数据ERA-Interim及第

五代再分析数据ERA-5。

在Windographer中，提供了8种

MCP算法⸺

法、矩阵时间序列法、快速排序法、方

差比法、风速比法、垂直分层算法以及

威布尔拟合算法。本文旨在讨论这8种

算法在不同地形项目中的应用及准确

性。以往对于MCP算法的检验，基本

侧重于风速的检验，鉴于风能资源的评

估最终是转化为产量，故而本文同时从

风速及发电量两个方面，各使用3个不

同的指标对算法进行检验和对比，所得

测风塔缺测及不合理数据插补分析

在实际风电工程中，测风塔数据质量难以保证，尤其是那些地处高海拔山地的风电场，受冰冻及其他因素影响，测风设备会出现故障或者停测现象，导致测风数据存在大量缺测及不合理的数据。在进行风能资源评估时，根据《风电场风能资源评估方法》（GBT18709-2002）的要求，测风塔实测数据有效完整率应达到90%以上，因此须要对测风塔不合理数据及缺测数据进行替换插补。如果插补完整后的测风数据与实际情况存在较大误差，会严重影响风能资源评估的结果，并且导致风电场投产运行后的经济效益与预期存在较大偏差，因此对测风塔测风数据的插补应给予足够的重视。本文以南方某风电场为例分别采用气象站数据和3TIER数据对测风塔测风缺测及不合理数据插补。本文通过对测风塔缺测数据插补结果进行对比分析，验证其工程实用性，为今后风电场设计工作提供参考。1.资料说明本文使用的测风资料取自南方某山地风电场的一座测风塔，测风塔编号为1#。1#测风塔测风时段为2012年10月1日~2016年1月4日，测风塔在10m、30m、50m、70m高度分别安装风速传感器一个，80m高度处安装风速传感器两个，在10m、80m分别安装风向传感器一个，10m高度安装气温传感器一个，7m高度安装气压传感器一个。测风设备为美国NRG公司Symphonie 型测风仪。由于测风数据缺测时段较多，通过逐月滑动法选取了完整率较高的2014.12.1 00:00~2015.11.30 23:00（完整率为80%）这一时段的测风数据进行分析。该时段不合理数据的主要出现在12~次年3月份，主要原因是该时段风场区域温度较低，测风传感器覆冰。测风塔10m高度处盛行风向为S，80m高度处盛行风向为N。3TIER气象再分析格点资料是由美国国家航空航天局( NASA) 制作发布的气象再分析资料系列之一。本次选用的3TIER数据为1#测风塔处的在分析数据。2.测风数据插补本文选取测风塔10m高度风速与附近气象站观测风速、测风塔80m高度风速与80m高度的3TIER风速数据进行分析。1#测风塔与附近气象站同期的观测风速全扇区相关系数为0.3181，16扇区相关性中有10个扇区的相关系数大于0.6,；1#测风塔与3TIER风速数据全扇区相关关系系数为0.4759，16扇区相关关系中有11个扇区的相关关系大于0.6，从全扇区相关关系和16扇区相关关系来看，1#测风塔与3TIER风速数据的相关关系较好，与其附近气象站的相关性稍微较差。进一步从各扇区，尤其是主风向扇区对比分析来看，1#测风塔与3TIER风速数据的相关关系比与附近气象站同期观测风速数据相关关系好。图1 测风塔与气象站同期数据10m风速全扇区相关关系图图2 测风塔与3T数据80m风速全扇区相关关系图表1 测风塔与气象站、3T数据16扇区相关系数在实际项目过程中分别用这两种方法对1#测风数据数据缺测及不合理数据插补，插补后的结果见下表。表2气象站、3T数据插补1#测风塔结果从上表中可以看出，经过气象站插补后的测风塔风速比3TIER插补后的风速约小于0.1m/s左右，但对于发电量计算中满发小时数来说大概影响将近50个小时左右，因此对于测风塔缺测及不合理数据插补显得尤其重要。经分析，1#测风塔附近的气象站年平均风速基本维持在1.5m/s左右，气象站与1#测风塔地形略有差异，综合对比以上两种插补方法，考虑到根据3TIER风资源再分析数据与测风塔实际测风数据相关性比气象站同期测风数据与测风塔实际测风数据相关性更佳，本文选取3TIER风资源再分析数据对测风塔实际测风数据进行插补。3.结语由于目前风资源项目进度较快，在初始评估阶段大多都采用3TIER等再分析数据插补测风塔缺测及不合理数据，建议后期收集周边气象站多年观测数据，对实测资料进行数据插补，并对比分析，选择插补结果较好的数据。

统计学中的缺失数据处理与插补方法

在统计学中，缺失数据是一种常见的问题。缺失数据指的是在数据收集过程中，某些变量或观测值无法获取或丢失的情况。这可能是由于实验条件、技术限制、调查对象的拒绝或其他原因导致的。缺失数据的存在会对统计分析结果产生不良影响，因此需要采用适当的方法进行处理和插补。

一、缺失数据的类型

在进行缺失数据处理之前，我们需要了解不同类型的缺失数据。常见的缺失数

据类型包括：

1. 完全随机缺失（MCAR）：缺失数据的出现与观测值本身或其他变量无关，

是完全随机的。在这种情况下，缺失数据对统计分析结果没有影响。

2. 随机缺失（MAR）：缺失数据的出现与观测值本身无关，但与其他变量相关。在这种情况下，缺失数据对统计分析结果可能产生偏差。

3. 非随机缺失（NMAR）：缺失数据的出现与观测值本身相关，并且与其他变

量相关。在这种情况下，缺失数据对统计分析结果产生严重偏差。

二、插补方法

针对不同类型的缺失数据，统计学家们提出了各种插补方法。下面介绍几种常

见的插补方法：

1. 删除法：对于缺失数据较少且缺失数据是MCAR的情况，可以选择直接删

除缺失数据所在的观测值。这种方法简单快捷，但会导致样本容量减小，可能影响统计分析结果的准确性。

2. 最小二乘法插补：对于MAR类型的缺失数据，可以使用最小二乘法进行插补。该方法通过建立一个回归模型，利用已有数据预测缺失数据的值。然后，将预测值代替缺失数据进行分析。

3. 多重插补法：多重插补法是一种常用的处理缺失数据的方法。该方法通过多

次模拟生成多个完整的数据集，每个数据集都包含通过预测模型得到的不同插补值。然后，基于这些完整的数据集进行统计分析，并将结果进行汇总。

风电场缺失测风数据插补方法的分析

随着人们对环保的重视和对可再生能源的需求增加，风能作为一种清洁、无污染的新能源，得到了广泛的应用和发展。然而，风力发电的效率和稳定性直接受到风速的影响，而测风的设备和环境并不总是完备和理想的，因此风电场缺失测风数据的情况时有发生。在这种情况下，如何利用其他数据或方法对缺失数据进行插补就变得尤为重要。

常用的测风设备包括机械式风速风向传感器、超声波风速风向传感器、激光风速风向传感器等，在风电场中被安装在不同的高度，用于采集不同高度处的风速和风向。但是，这些设备因为各种原因可能会产生故障或误差，导致数据缺失。插补方法是用其他可用数据估算缺失数据的一种有效的解决方法。下面介绍几种常用的插补方法：

1. 前向差值法。前向差值法是指将相邻时间的风速风向数据作为插值数据使用。该方法简单易行，但是在数据波动同时增加插值误差。

2. 外推插值法。外推插值法是指利用测站之间相同时间内的风速风向数据，通过插值计算得到预测值。该方法适用于缺失数据较小的情况，并且该方法对于环境变化较小的亚热带气候区域效果较好。

3. 时间序列插值法。时间序列插值法是指通过分析数据的周期性规律，根据时间变化序列构建合适的模型，进行插值计算。该方法适用于缺失数据较多时，但需要对数据进行分析和建模，

因此对算法的复杂性和计算量的要求较高。

4. 空间插值法。空间插值法是指利用已有的空间风速风向数据和待估值所在点的空间距离，采用插值算法进行计算。该方法适用于缺失数据较多的情况，并且对于山区或沙漠等地形复杂的地区或风局性较强的区域效果较好。

如何应对数据清洗与整理中的数据缺乏与不准确(一)

数据在现代社会中无处不在，作为一种珍贵的资源，它可以为企业、政府和个人提供重要的洞察力和决策支持。然而，在进行数据清

洗和整理的过程中，我们常常会面临数据缺乏和不准确的问题。本文

将探讨如何有效应对这些挑战，以便我们能够更好地利用数据。

一、了解数据缺乏的原因及影响

数据缺乏是指在数据集中存在不完整或缺失的记录或变量。其原

因可能包括人为错误、设备故障、不完整的数据输入和数据源之间的

缺失连接等。数据缺乏会直接影响数据分析的准确性和结果的可靠性，因为缺乏的数据可能导致样本偏差或模型不准确。

二、确保数据收集过程的准确性

有效应对数据缺乏的一个基本方法是确保数据收集过程的准确性。在数据采集的过程中，我们应该明确数据的来源，检查输入数据的完

整性和准确性。此外，应建立数据收集的标准和规范，以减少人为错

误的发生。

三、使用统计方法填补缺失数据

当数据缺乏时，我们可以使用各种统计方法来填补这些缺失值，

以尽量减少对数据集的影响。常用的方法包括插值法、回归法和多重

插补法等。这些方法可以利用已有数据的规律性来估计缺失值，从而

尽可能地保持数据的完整性。

四、进行数据验证和纠错

数据不准确是另一个常见的问题。数据的不准确性可能源于数据记录的错误、测量误差或计算错误等。为了解决这个问题，我们应当进行数据验证和纠错的工作。数据验证可以通过比较数据集中的数据与事实或其他可靠来源进行，以确保数据的一致性和准确性。同时，我们还应该开展数据纠错的工作，例如使用自动化工具进行拼写纠错或逻辑错误检查。

五、建立数据质量管理体系

为了更好地应对数据缺乏和不准确的问题，我们可以建立一个严格的数据质量管理体系。该体系可以包括制定数据质量标准和数据质量控制流程，设立数据质量监控指标和数据审计，以及培训员工进行数据质量管理等。通过这样的架构，我们可以确保数据在整理和清洗过程中的质量，提高数据分析和决策的准确性和可信度。

风电场测风数据验证与评估算法设计与应用

Vol.45No.4

624

计算机与数字工程

Computer /Digital Engineering总第330期

2017年第4期

风电场测风数据验证与评估算法设计与应用

怀智博郑禄帖军

(中南民族大学武汉430070)

摘要在风电场运行过程中，会产生大量的测风数据，测风数据验证是风电场进行风能资源评估的一项重要工作。由于一系列不确定性因素,会出现数据不合理或者缺失的情况，为了防止存在不符合语义规定的数据和因错误信息的输人输出造成无效操作或错误信息，需要对产生的数据进行验证。在测风数据中有极值范围检查、一致性检验、趋势性检验三种方法，论文将其转化成算法语言，并应用到了实际系统中，数据验证效率得到较大提高，验证结果数据相比于传统的验证数据在精度上也有较大的提高。

关键词风电场；测风数据&数据分析&验证

中图分类号TP391 DO# 10. 3969/j. issn 1672-9722. 2017. 04. 006

Design and Application of Wind Farm5s Wind Data Validation and

Evaluation Algorithm

HUAIZhiBo ZHENG Lu TIE Jun

(South-Central University for Nationality，Wuhan 430070)

Abstract During the operation of the wind farm，a lot of data will be generated. the validation for wind farmD wind data is an important work of wind energy resource assessment. Due to the series of unce missing，In order to prevent data which is not in accordance with the provisions of semantic and prevent ivvalid operation or error information caused by the input and o utput of error information，which requires the miss There are three kinds of data validation extreme value range check、consistency check、trend test inthe wind data. In this paper ，it is transformed into an algorithmic language ,and it is applied to the practical system. The efficiency of data validation is greatly improved. The results show that compared w ith the traditional data，the data of accuracy can be Key Words wind farm，wind data , data analysis，validation

如何解决大数据应用中的数据缺失问题

随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据应用已经成为了当今社会的热门话题。然而，在大数据应用的过程中，我们常常会遇到一个严重的问题，那就是数据缺失。数据缺失不仅会影响到我们对于数据的分析和决策，还会对整个大数据应用的效果产生负面影响。因此，解决大数据应用中的数据缺失问题显得尤为重要。

首先，我们需要明确数据缺失的原因。数据缺失可能是由于数据采集的过程中出现了错误，也可能是由于数据源的问题导致的。为了解决数据缺失问题，我们需要对数据采集的过程进行改进。可以通过增加数据采集的频率和增加数据采集的渠道来提高数据的完整性。此外，我们还可以利用数据清洗的技术来对数据进行筛选和处理，以确保数据的准确性和完整性。

其次，我们可以借助机器学习的方法来解决数据缺失问题。机器学习可以通过对已有数据的分析和学习，来预测和填充缺失的数据。这种方法可以在一定程度上弥补数据缺失带来的影响。例如，我们可以利用已有的数据来建立一个模型，然后利用这个模型来预测缺失的数据。当然，这种方法也有一定的局限性，需要根据具体情况进行调整和优化。

此外，我们还可以通过数据融合的方法来解决数据缺失问题。数据融合是指将来自不同数据源的数据进行整合和合并，以提高数据的完整性和准确性。在大数据应用中，我们常常会遇到来自不同数据源的数据，这些数据可能存在着不同的缺失情况。通过对这些数据进行融合，我们可以得到更加完整和准确的数据，从而提高数据分析的效果。

另外，我们还可以利用数据插补的方法来解决数据缺失问题。数据插补是指通过已有数据的分析和推断，来填充缺失的数据。这种方法可以在一定程度上还原数据的完整性，但是需要根据具体情况进行调整和优化。例如，我们可以利用已有的

风电场测风数据插补方法研究及插补结果偏差分析

第 02 期总第 322 期 2021 年 02 月
DOI: 10.19911/j.1003-0417.tyn20200302.01
太阳能
SOLAR ENERGY
文章编号：1003-0417(2021)02-26-10
No.2 Total No.322 Feb., 2021
风电场测风数据插补方法研究及插补结果偏差分析
收稿日期：2020-03-02 通信作者：于佳鹤 (1989—)，女，硕士，主要从事数据分析、计算机学习行为方面的研究。yjh890103@163.com
26
第 02 期
于佳鹤等：风电场测风数据插补方法研究及插补结果偏差分析
学术研究
算法，包括线性最小二乘 (linear least squares， LLS) 法、正交最小二乘 (total least squares，TLS) 法、方差比 (variance ratio，VR) 法 [8]、速度比 (bulk speed ratio，BSR) 法、威布尔分布拟合 (Weibull fit，WBL) 法 [9]、风速排序 (speed sort，SS) 法、 [10] 垂直切片 (vertical slice，VS) 法 [11]，以及矩阵时间序列 (matrix time series，MTS) 法。 [12] 1.2.1 线性最小二乘 (LLS) 法

缺失数据的多重插补及其改进

一、本文概述

数据插补是统计学中处理缺失数据的一种常用方法，其目标是通过已知信息来估计和填充数据集中的缺失值。多重插补（Multiple Imputation）是其中的一种重要技术，它通过创建缺失数据的多个可能值来减少插补过程中可能引入的偏差。然而，多重插补方法也存在一些挑战，如插补值的生成可能不符合数据的真实分布，或者在处理复杂数据结构时可能难以应用。本文旨在深入探讨缺失数据的多重插补方法，分析其在实际应用中的优缺点，并提出一些改进策略。我们将首先回顾多重插补的基本原理和常用方法，然后讨论现有方法在处理不同类型缺失数据时面临的挑战，最后提出一些新的改进方法，以提高多重插补的准确性和适用性。通过本文的研究，我们期望为处理缺失数据提供更有效、更可靠的工具和方法。

二、缺失数据及其影响

在统计分析和数据挖掘的实践中，缺失数据是一个普遍且重要的问题。缺失数据，即数据集中某些观测值的不完整或未知，可能是由于各种原因造成的，如数据采集时的疏漏、设备故障、被访者拒绝回答等。缺失数据的存在不仅降低了数据的完整性和可靠性，而且可能

对后续的统计分析结果产生严重的偏差和误导。

缺失数据的影响主要体现在以下几个方面：它可能导致样本容量的减少，从而降低了统计推断的精确性和可靠性。缺失数据可能导致数据分布的变化，使得某些统计量（如均值、中位数等）的估计不准确。当缺失数据是非随机分布时，它可能引入系统性的偏差，进一步影响统计推断的有效性。

因此，对缺失数据进行适当的处理和分析显得尤为重要。多重插补作为一种常用的缺失数据处理方法，能够有效地解决这一问题。通过生成多个可能的插补值来替代缺失数据，多重插补能够充分利用数据中的信息，减少由缺失数据带来的偏差和不确定性。然而，传统的多重插补方法在某些情况下可能无法完全解决缺失数据的问题，需要进一步的改进和优化。

基本风速预测中缺失历史数据的修订方法

项程; 陈艾荣; 李其恒; 马如进

【期刊名称】《《南京工业大学学报（自然科学版）》》

【年(卷),期】2019(041)006

【总页数】7页(P800-806)

【关键词】基本风速; 缺失数据修订; 多重填补法

【作者】项程; 陈艾荣; 李其恒; 马如进

【作者单位】同济大学桥梁工程系上海 200092

【正文语种】中文

【中图分类】U442

风荷载作为桥梁荷载中的重要内容之一，对桥梁设计，尤其是大跨桥梁设计有重要影响[1]。作为风荷载设计的最关键参数之一的基本风速，是桥梁抗风设计中首要确定的关键技术参数。目前对于大多数桥梁而言，均通过桥址所在地利用《公路桥梁抗风设计规范》(JTG/T D60-01—2004)[2]的附表A查取相应的基本风速值。然而该规范的基本风速所覆盖的历史数据时间段从1961～1995年，未能覆盖近年来变化的气象数据。因此，随着近年来气象资料的丰富，有必要对基本风速进行重新制定。

在中国气象局国家气象信息中心的支持下，获取到中国地面气候资料日值数据集。对其中主要气象站的风速数据进行初步筛查，发现全国839个气象台站存在大量

的数据缺失现象，这一现象将导致基本风速的预测存在一定的不准确性。为此本文开展了针对历史数据缺失的修订方法研究。

在缺失数据的修订方面，目前国内外已有相关研究。Kline[3]将缺失数据的修订方法分为删除法、填补法以及最大似然估计法。Raaijmarkers[4]、Lang等[5]以及Kim等[6]认为删除法虽然简单易行，但删除缺失的数据会直接丢失其中包含的有

风电功率预测系统功能规范

62相关性校验能对历史功率数据测风数据和数值天气预报数据进行相关性校验根据分析结果给出数据的不确定性可能引入的误63误差统计能对任意时间区间的预测结果进行误差统计误差指标应包括均方根误差平均绝对误差率相关性系数等各指标的计算方法见附录a
风电功率预测系统功能规范前言
（试行）
为了规范风电调度技术支持系统的研发、建设及应用，特制订风电功率预测系统功能规范。本规范制订时参考了调度自动化系统相关国家标准、行业标准和国家电网公司企业标准。制订过程中多次召集国家电网公司科研和生产单位的专家共同讨论，广泛征求意见。本规范规定了风电功率预测系统的功能，主要包括预测时间尺度、信息要求、功率预测、统计分析、界面要求、安全防护、接口要求及性能指标等。本规范由国家电网公司国家电力调度通信中心提出并负责解释；本规范主要起草单位：中国电力科学研究院、吉林省电力有限公司。本规范主要起草人：刘纯、裴哲义、王勃、董存、石永刚、范国英、郭雷。 1 范围 1.1 本规范规定了风电功率预测系统的功能，主要包括预测时间尺度、数据准备、数据采集与处理、功率预测、统计分析、界面要求、安全防护、接口要求及性能指标等。 1.2 本规范用于指导电网调度机构和风电场的风电功率预测系统的研发、建设和应用管理。本规定的适用于国家电网公司经营区域内的各级电网调度机构和风电场。 2 术语和定义 2.1 风电场 Wind Farm 由一批风电机组或风电机组群组成的发电站。 2.2 数值天气预报 Numerical Weather Prediction 根据大气实际情况，

测风数据代表年订正方法的研究

测风数据代表年订正方法的研究作者：李晓明陈玲张闪林

来源：《绿色科技》2019年第16期

摘要：风资源评估需要一套反映风场长期水平的测风数据。以湖北某山区风电场为例，分别利用当地气象站数据和MERRA数据，采用分风向扇区相关关系法和分时段同倍比放大法，对风电场内实测满一年的数据进行代表年订正。研究表明，MERRA数据可以满足作为参证气象站的要求。与当地气象站相比，MERRA数据格点的下垫面与风电场地形地貌更为相似，时间序列相关性更高，观测数据更为真实可靠。在对缺少气象站资料的风电场进行测风数据代表年订正时，此方法可以作为参考。

关键词：风资源评估;相关性分析;同倍比放大;代表年订正

中图分类号：TM624 文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2019）16-0051-04

1引言

风能资源的准确评估是风电场开发建设的先决条件。风资源情况能决定风场的发电量以及项目的收益。风资源评估一般需要先收集风场内实测至少满一年的观测数据，对其中无效数据进行插补后，再结合附近具有代表性的长期参证气象站数据进行订正，最终处理得到一套能代表风场所在区域长期平均水平的数据进行风资源分析。作为参证气象站需要具备以下条件：①距离风场较近;②有30年及以上可靠的观测数据;③同期时间序列相关性较好;④下垫面条件类似。

受场地条件限制，风电场一般都位于距离城镇较远的地区，而气象站大多位于市区或者近郊，两者之間距离较远，下垫面环境等也有一定程度的差异，导致风场实测数据与气象站长期观测数据的相关性普遍不高，利用气象站数据对测风塔数据进行长期订正也存在一定的不确定性。

数据缺失处理方法的比较与优化

数据缺失处理方法的比较与优化数据缺失是数据分析过程中常见的问题，对于确保数据的准确性和

可靠性具有重要意义。本文将比较和优化几种常见的数据缺失处理方法，旨在提供处理数据缺失问题时的指导和参考。

一、引言

数据缺失是指在数据采集或记录过程中，部分数据未被记录或丢失。这可能由于人为错误、技术故障或其他原因造成。数据缺失会导致数

据集中存在空值或NaN值，进而影响数据分析和模型建立的结果。

二、数据缺失处理方法比较

1. 删除法

删除法是最简单直接的数据缺失处理方法。即删除含有缺失值的记

录或变量。删除法的优点是简单高效，能够避免对数据进行任何操作

从而保持数据的原始性，但同时也会导致数据量的减少，可能使分析

结果失真。因此，删除法主要适用于缺失值的比例较小的情况。

2. 插补法

插补法是通过已有的数据推测缺失值，并用推测值进行填补。常见

的插补方法包括均值替代、中位数替代、众数替代、回归法、插值法等。插补法的优点是能够最大程度地保留数据样本量，但也存在一定

的不确定性和风险，因为推测值可能与真实值存在偏差。

3. 建模法

建模法是通过建立模型来预测缺失值。常见的建模方法包括回归模型、决策树模型、贝叶斯网络等。建模法的优点是可以考虑多个变量之间的关系，更加准确地预测缺失值，但也需要更多的计算和时间成本。

4. 复制法

复制法是通过复制其他记录或变量中的值来填补缺失值。常见的复制方法有最近邻复制、均值复制等。复制法的优点是简单易行，不引入额外的误差，但也可能存在样本之间的相关性，从而引入一定的偏差。

三、数据缺失处理方法的优化

使用windographer处理测风数据

总则

在处理测风数据阶段，大家应该尽量保持数据的原始性，在不对测风数据进行较大改动的情况下进行处理，并且应当按照本标准进行工作，保证所有工作都能有序进行开展。

1、原始数据读取

（RWD,NDF，RLD，数据密码破解）

（1）D:\NRG\SiteFiles

（2）尽量能获取测风塔安装报告

（3）错误信息（位置变化，设备序列号变化；设备斜率和截距变化，通道变化，密码变化-分段导入）

2、原始数据整理（风速、风向、温度、气压）

3、数据筛选（规则筛选、相关性筛选、逐点查看、塔影筛选）

4、数据插补（塔影插补、自补、互补、完整年）

5、数据订正（0.5以上采用扇区订正，0.5以下采用比例法）

6、数据拟合

以下以对广西兴宁区的数据处理为例

一、原始数据打开及导出

1.1 NRG软件

双击打开后缀为rwd的风场文件,自动打开软件，第一次使用时，会弹出一个对话框：

点击“是”，生成一个风场信息编辑（Site Information Editor）的窗口。关闭这个窗口，点击“Read Data”可以查看各通道的十分钟的平均数据和十分钟曲线。如果这个测风塔有密码，则点击下图中的Edit，然后出现下图的页面，鼠标选中Encryption Code，将四位数字密码输入，然后选择菜单栏File——Save Site，即可。如图，广西兴宁区1607的密码为2582。

建议：在风场信息编辑（Site Information Editor）窗口中，Site Desc栏中输入风场的简要描述，可用拼音或英文，如：xingningqu

数据插补的方法

概述

数据插补是指通过利用已有数据的特征和规律，对缺失或者不完整的数据进行估算和修补的过程。在实际的数据分析和机器学习任务中，由于各种原因，数据中可能存在缺失值，这些缺失值会影响到后续的分析和建模过程。因此，数据插补的方法至关重要。

缺失值的类型

缺失值可以分为完全缺失和部分缺失两种类型。完全缺失表示某个样本的某个特征完全缺失，而部分缺失表示某个样本的某个特征部分缺失。

缺失值的影响

缺失值会对数据分析和建模带来很大的干扰，主要体现在以下几个方面： 1. 数据分布的偏移：缺失值可能导致数据的分布不再符合原来的特征。 2. 统计量的变化：缺失值会影响统计量的计算，进而影响数据的分析结果。 3. 建模效果下降：缺失值会导致训练样本减少，从而降低建模的准确性和鲁棒性。

常用的数据插补方法

在实际应用中，有多种方法可以进行数据插补。下面我们将介绍几种常用的数据插补方法。

1. 均值插补

均值插补是指通过计算已有数据的均值，将缺失值替换为该均值。这种方法适用于缺失值较少且缺失值处于特征数据的中心位置的情况。

2. 中位数插补

中位数插补类似于均值插补，只不过是将缺失值替换为已有数据的中位数。中位数插补对异常值比较敏感，适用于数据分布存在偏斜的情况。

3. 最近邻插补

最近邻插补是指通过寻找与缺失样本特征最相似的样本，将其特征值进行插补。这种方法适用于缺失值在特征空间中有一定的局部结构的情况。

4. 回归插补

回归插补是指通过建立缺失特征与其他特征之间的回归关系，利用已有数据进行插补。回归插补适用于缺失数据与其他特征之间存在较强相关性的情况。