[發明專利]一種基于多重清洗的風電機組運行功率曲線評估方法

在審

• 申請號: 202010534894.8
• 申請日: 2020-06-12
• 公開（公告）號: CN112598207A
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發明（設計）人: 臧鵬;王艷陽;白日欣;崔愷;褚軍濤;王臻
• 申請（專利權）人: 河北新天科創新能源技術有限公司;河北建投新能源有限公司;新天綠色能源股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 上海驍象知識產權代理有限公司 31315
• 代理人: 趙俊寅

一種基于多重清洗的風電機組運行功率曲線評估方法，步驟S1：收集SCADA數據源相關數據，獲取風電場內風電機組的參數數據、風電場故障記錄和相關維護維修記錄；步驟S2：對收集數據依次進行通用數據清洗、按需數據清洗和離散數據清洗；步驟S3：對溫度、空氣密度、風速、功率、大氣壓強等數據進行修正；步驟S4：統計風速覆蓋范圍和數據個數，匯總得到風頻分布；步驟S5：建立標準功率曲線數據模型，與合同功率曲線模型對比計算功率曲線達標符合度，與風頻分布結合計算風電場年應發電量。本發明克服了現有技術的不足，解決風電場運行功率曲線和合同功率曲線存在差異性的問題，同時也可用于解決風電場年應發電量涉及到的相關計算問題。

技術領域

本發明涉及風電場性能評估技術領域，具體涉及一種基于多重清洗的風電機組運行功率曲線評估方法。

背景技術

功率曲線是表征風電機組正常運行條件下輸出功率和風速對應關系的曲線，是衡量風電機組發電性能的主要方法。掌握一個風電場的風資源狀況，可以推算單機和風電場平均年風頻分布，結合合同功率曲線可用于評價運行機組功率曲線達標符合度。功率曲線結合風頻分布可以推算風電場年應發電量。溫度、氣壓、空氣密度等地域特性和不同風機品牌等外部因素的存在，造成所形成的功率曲線具有差異性。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提供了一種基于多重清洗的風電機組運行功率曲線評估方法，克服了現有技術的不足，解決風電場運行功率曲線和合同功率曲線存在差異性的問題，同時也可用于解決風電場年應發電量涉及到的相關計算問題。

為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：

一種基于多重清洗的風電機組運行功率曲線評估方法，包括以下步驟：

步驟S1：收集SCADA數據源相關數據，獲取風電場內風電機組的參數數據、風電場故障記錄和相關維護維修記錄；

步驟S2：對收集數據依次進行通用數據清洗、按需數據清洗和離散數據清洗；

步驟S3：對溫度、空氣密度、風速、功率、大氣壓強等數據進行修正；

步驟S4：統計風速覆蓋范圍和數據個數，匯總得到風頻分布；

步驟S5：建立標準功率曲線數據模型，與合同功率曲線模型對比計算功率曲線達標符合度，與風頻分布結合計算風電場年應發電量。

優選地，所述步驟S2具體包括以下步驟：

步驟S2.1：對收集數據針對全空數據、部分缺失數據、重復數據、時間異常數據、時間重復數據進行通用數據清洗；

步驟S2.2：對收集數據針對時間間隔不達標數據、狀態為異常標識數據、風速越界數據、限功率數據進行按需數據清洗；

步驟S2.3：對收集數據針對傳感器故障數據、傳感器噪聲數據進行離散數據清洗。

優選地，所述步驟S2.3中對傳感器故障數據、傳感器噪聲數據進行離散數據清洗采用K-means聚類算法分別對離散數據進行清洗，具體包括以下步驟：

步驟S2.3.1：在在功率特性測試的過程中，針對爬升階段和滿發階段兩個階段分別構建模型；

步驟S2.3.2：對于任一階段，以給定的數據集作為數據輸入，數目為M，定義構建一個具有k的簇的模型；對于每一個10min數據x1、x2、x3…xm，首先選擇初始化的k個類別中心a1、a2…ak；對于每一個數據條，通過風速和功率的二維方式標記距離類別中心的aj最近的類別j；之后更新每個類別的中心點aj為隸屬于該類別的所有數據條的均值；重復上述的操作直到滿足最終的終止條件即迭代到達上限；

而每個中心點更新公式為：