[發明專利]一種基于k-medoids算法的風電機組功率曲線建模方法

在審

• 申請號: 202011016543.4
• 申請日: 2020-09-24
• 公開（公告）號: CN112597620A
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發明（設計）人: 臧鵬;梅春曉;譚建鑫;張清清;王艷陽;龔思遠;褚軍濤
• 申請（專利權）人: 新天綠色能源股份有限公司;河北建投新能源有限公司;河北新天科創新能源技術有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F113/06
• 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k?medoids算法的風電機組功率曲線建模方法，包括以下步驟：步驟S1：讀取SCADA數據庫中相關數據、風電場故障記錄和相關維護維修記錄；步驟S2：對收集數據進行數據清洗；步驟S3：對清洗后的數據進行異常值篩除；步驟S4：對數據進行標準化修正；步驟S5：區間劃分統計相應指標，建立標準功率曲線數據模型。本發明克服了現有技術的不足，能夠有效對風力發電機組功率曲線達標符合度的判定起到關鍵作用，有利于評定風電場發電量的相關指標完成度，同時也可以深入了解風電機組的實際運行狀態，為風電機組的定檢、預警等運維工作提供指導。

技術領域

本發明涉及風電場性能后評估技術領域，具體涉及一種基于 k-medoids算法的風電機組功率曲線建模方法。

背景技術

風電機組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，是風電機組控制系統設計的重要衡量標準。根據風電場的風資源情況可以進一步得出單機和整場的年度風頻風能分布情況，結合與之適配的功率曲線可以推算對應的年發電量情況。但是由于溫度、氣壓、空氣密度等因素和不同品牌風機、不同主控系統等外部因素的存在，造成不同風電場甚至同一風電場的不同機型存在功率曲線上的差異性。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提供了一種基于k-medoids算法的風電機組功率曲線建模方法，克服了現有技術的不足，能夠有效對風力發電機組功率曲線達標符合度的判定起到關鍵作用，有利于評定風電場發電量的相關指標完成度，同時也可以深入了解風電機組的實際運行狀態，為風電機組的定檢、預警等運維工作提供指導。

為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：

本發明公開了一種基于k-medoids算法的風電機組功率曲線建模方法，包括以下步驟：

步驟S1：讀取SCADA數據庫中相關數據、風電場故障記錄和相關維護維修記錄；

步驟S2：對收集數據進行數據清洗；

步驟S3：對清洗后的數據進行異常值篩除；

步驟S4：對數據進行標準化修正；

步驟S5：區間劃分統計相應指標，建立標準功率曲線數據模型。

優選地，所述步驟S1中的數據范圍為大于一年期的數據。

優選地，所述步驟S2中的數據清洗包括通用數據清洗和特定數據清洗；

所述通用數據清洗針對全空數據、部分缺失數據、重復數據和部分異常數據進行處理；

所述特定數據清洗針對時間間隔不達標數據、狀態位異常標識數據、風速越界數據、限功率數據進行處理。

優選地，所述步驟S3中對清洗后的數據進行異常值篩除具體包括以下步驟：

步驟31：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類的模型；

步驟32：選擇k＝4作為小于額定風速階段的參數設置，選擇k＝3 作為大于額定風速階段的參數設置；

步驟33：對于每一個10min數據X1、X2、X3…Xm，選擇初始化的 k個類別中心medoids的點a1、a2…ak。

步驟34：對于每一條數據，依據風速和功率的計算對應中心aj 的曼哈頓距離，按照與類別中心最近的原則，將剩余的n-k個點分配到當前最佳的medoids代表的類中；

步驟35：對于第i個類中除對應medoids點外的所有其他點，按順序計算當其為新的medoids時，準則函數的值，遍歷所有可能，選取準則函數最小時對應的點作為新的medoids。