为此，本文分析了风电场风电数据的分布特征和形成机制，提出了一种基于方差变化率准则与四分位法相结合的风电场异常风电数据识别方法。卞凤伟：我觉得从现在的市场情况来看，现在确实是出口市场正在恢复，就是这些出口库存。大家感觉这些股票之前涨幅不大，二来感觉已经恢复了。

在此基础上，采用风电方差变化率准则和四分位组合法，自动识别剩余的累积和离散异常数据点。主要结论如下：（1）提出的基于方差变化率的判据——四分位风电异常数据识别算法可以同时识别风电场关停、弃风限电等异常点，左上方累积类型风电曲线的一部分，以及其周围的其他离散类型。

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首先，利用物理规则对原始风电曲线进行预处理，剔除明显异常数据；然后，采用风电方差变化率判据法对风电曲线中累计的异常功率数据点进行识别和清理，判据的阈值由自动获得箱线图确定；同时采用四分位数法识别并清理剩余的离散异常数据点；最后通过计算实例验证了所提算法的可行性。卞凤伟：中游已经涨得很好了，我觉得中游如果要做的话，还是可以做短线操作的，比如航运、造纸，短线操作。我认为运营风险也在增加。

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卞凤伟：其实我很同意729的市场情况，一方面是有人在做仓位、炒股。另一方面，为什么我说是第一次警告，是为了让大家看一下这种相对弱势的状态，最后倒退呢？多么美好的时刻啊！卞凤伟：短期来看，我认为权重股还是会有波段的。在接下来的两个月里，我认为乐队将成为王者。很多投资者必须逢高适当卖出，否则可能会继续持有股票。如果这样的话，产量就会大大降低。

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郑重声明：用户在财富账户/股吧/博客社区发表的所有信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据、图表）仅代表个人观点，与本网站立场无关。不构成对您的任何投资建议。根据此操作，您需要自行承担风险。提出的基于方差变化率准则四分位数的风电功率异常识别算法，利用箱线图自动选择每个风速子区间的准则阈值，克服了人为设置阈值的过程长以及使用固定阈值的影响。整个风速区间。性能不佳等问题。

卞凤伟：为什么说是第一次警告呢？我很担心投资者会形成这样的习惯性思维。现在是3400，还要跌250点。接下来可能是3800，又会跌250点。很多投资者可能不会扔掉它。