[發明專利]一種風電機組運行數據清洗方法

有效

• 申請號: 201810324621.3
• 申請日: 2018-04-12
• 公開（公告）號: CN108549689B
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發明（設計）人: 尹詩;侯國蓮;遲巖;王其樂;于曉東;李寧;何偉
• 申請（專利權）人: 華北電力大學;中能電力科技開發有限公司
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京匯眾通達知識產權代理事務所(普通合伙) 11622
• 代理人: 梁明升

1.一種風電機組運行數據清洗方法，其特征在于，所述方法包括：

風電機組運行數據第一次清洗，所述第一次清洗包括對時序數據按條進行時間校驗并排序，然后對排序后的數據進行去除重復數據處理獲得第一次清洗數據；

風電機組運行數據第二次清洗，所述第二次清洗包括對所述第一次清洗數據進行依次進行數據單點閾值過濾處理、基于機理模型數據多點關聯分析處理以及基于循環神經網絡模型的數據多點關聯分析處理獲得第二次清洗數據；

數據單點閾值過濾處理，包括：

將所述第一次清洗數據中超出傳感器閾值的數據進行過濾，所述傳感器閾值指的是傳感器在正常工作區間內不可能出現的值；將有問題的數據統一標識并警告；

基于機理模型數據多點關聯分析處理，包括：

將數據單點閾值過濾處理獲得的數據中對于機理模型中相互關聯的信息互相校驗，將關聯數據有問題的數據統一標識并告警；所述機理模型包括葉輪轉速發電機轉速模型、葉片三個槳葉角模型、運行狀態和齒輪箱油溫、發電機驅動端軸承溫度、發電機非驅動端軸承溫度模型、葉片槳葉角有功功率模型；

基于循環神經網絡模型的數據多點關聯分析處理，包括：

選用基于循環神經網絡模型進行歷史數據建模，使經過基于機理模型數據多點關聯分析處理后的數據建立數據之間信息關聯關系，將不符合所述關聯關系的數據清洗獲得第二次清洗數據；

風電機組運行數據第三次清洗，所述第三次清洗包括對所述第二次清洗數據依次進行基于時間維度的數據分析處理以及基于空間維度的數據分析處理后完成對所述風電機組運行數據的清洗；

所述基于時間維度的數據分析處理，包括：

將所述第二次清洗數據中單測點一段時間內數據變化趨勢分析，將有問題的數據統一標識并警告；

所述基于空間維度的數據分析處理，包括：

將經過所述基于時間維度的數據分析處理后的數據中單測點對比同一時刻相鄰機組同一測點數據分析，將有問題的數據統一標識并警告。

2.根據權利要求1所述的風電機組運行數據清洗方法，其特征在于，所述時序數據按條進行時間校驗并排序包括：

對于生數據中數據流中時間戳進行校驗，設定數據流時間窗時間閾值，若數據條時間戳在真實時間在所述時間閾值的時間窗口外，將本條數據整個進行清洗；對生數據按照數據流中時間戳排序，同樣設定時間窗口為所述時間閾值，按照數據條的時間戳進行前后排序，時間戳在前的排序在前，時間戳在后的排序時間在后。

3.根據權利要求2所述的風電機組運行數據清洗方法，其特征在于，所述然后對排序后的數據進行去除重復數據處理獲得第一次清洗數據；包括：

將出現時間戳重復的數據進行數據清洗處理獲得所述第一次清洗數據。

4.根據權利要求1所述的風電機組運行數據清洗方法，其特征在于，所述變化趨勢包括風速變化趨勢以及溫度變化趨勢。