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由于棄風(fēng)限電、環(huán)境干擾等因素的影響，SCADA系統采集的原始數據中會(huì )存在異常數據，對原始數據進(jìn)行精確有效的數據預處理，是后續故障預警工作的基礎。本文基于SCADA系統采集的數據，對風(fēng)電機組運行數據的預處理方法進(jìn)行改進(jìn)和研究，提出一種將Box-Cox變換與以正態(tài)分布為前提的異常值清洗算法相結合的方法，對原始數據進(jìn)行預處理。運用Box-Cox變換分別與Bin算法、肖維勒準則、狄克遜準則和格拉布斯準則相結合的方法進(jìn)行數據預處理，經(jīng)過(guò)實(shí)例驗證：肖維勒準則的算法簡(jiǎn)單且檢測時(shí)間短但是對于異常數據的清洗效果較差；狄克遜準則和格拉布斯準則對于異常數據的清洗效果較好但是處理時(shí)間較長(cháng)，對大型風(fēng)電場(chǎng)海量數據，這種方法的實(shí)用性較差。相比于其他算法，Bin算法的優(yōu)勢較為明顯。