本发明专利技术公开了一种基于概率密度极大值优化的风电机组功率曲线拟合方法。该方法包括以下步骤：1)：采集指定区域风电机组功率曲线拟合所需数据；2)：将步骤1)采集的数据进行预处理，得到实验所需的数据集；3)：将步骤2)得到的数据集根据风速值划分为N个模拟区；4)：分别在各个模拟区内，拟合功率值的概率密度曲线；5)：寻找各个模拟区内功率值概率密度曲线的极大值点；6)：统计上述各模拟区内概率密度极大值出现位置，取极大值点处功率值中的最大功率作为参考功率，得到若干个模拟区内的参考功率；7)：修正各模拟区内参考功率；8)：将各个模拟区内代表风速与修正参考功率对应，绘制功率曲线图。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于风力发电
，特别涉及一种基于概率密度极大值优化的风电机组功率曲线拟合方法。
技术介绍
风电机组实际功率曲线是描述机组运行时的输出功率与来流风速对应关系的曲线，反映机组正常运行状态下的实际发电能力，通常可用于评价机组运行性能、考核风电机组发电效能。另外，在风电功率预测及机组故障预警领域，风电机组实际功率曲线也有重要的应用。机组厂家提供的功率曲线，是在标准环境条件下，通过试验测试得到的静态功率曲线，一定程度上反映机组的设计功率及出厂性能。然而在实际应用中，由于环境条件及其他因素的影响，实际运行的机组并不能完全按照出厂功率曲线出力。现有的风电机组实际功率曲线拟合方法有很多，包括比恩法、最大概率法、最大值法、最大似然估计法等。这些方法对于正常运行状态的机组而言，建模效果差别不大。但是实际运行中风电机组运行工况复杂，造成了功率数据的复杂性，包括故障检修造成停机，机组限功率运行造成长时间机组发电功率与实际能力有较大的差异，另外可能有少量不明原因(传感器异常记录、风电机组带故障运行等)造成的出力异常情况。处理上述复杂情况的数据时，用以上方法拟合功率曲线误差很大，功率曲线会严重偏移实际情况，造成无法准确描述风电机组实际可达的出力状态，因此，急需一种考虑复杂数据来源的风电机组功率曲线拟合方法。本专利技术提出一种基于概率密度极大值优化的风电机组功率曲线拟合方法，该方法考虑复杂数据来源时风电机组功率曲线拟合，能准确反映风电机组正常运行时的出力情况，并且可进一步为风电机组运行数据分析提供依据。
技术实现思路
为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于概率密度极大值优化的风电机组功率曲线拟合方法，包括以下步骤：步骤1)：采集指定区域风电机组功率曲线拟合所需数据；步骤2)：将步骤1)采集的数据进行预处理，得到实验所需的数据集；步骤3)：将步骤2)得到的数据集根据风速值划分为N个模拟区；步骤4)：分别在各个模拟区内，拟合功率值的概率密度曲线；步骤5)：寻找各个模拟区内功率值概率密度曲线的极大值点；步骤6)：统计上述各模拟区内概率密度极大值出现位置，取极大值点处功率值中的最大功率作为参考功率，得到若干个模拟区内的参考功率；步骤7)：修正各模拟区内参考功率；步骤8)：将各个模拟区内代表风速与修正参考功率对应，绘制功率曲线图。进一步，所述步骤1)中所需数据包括风电机组轮毂高度处来流风速、功率数据，及环境温度、大气压强数据。进一步，所述步骤2)中数据预处理的步骤为：a、根据环境温度、压强数据，将实际功率数据修正为标准空气密度(1.225kg/m3)下的功率值，公式如下：ρ=pMRT;]]>其中，ρ为空气密度；p为大气压强；M为空气的平均摩尔质量；R为比例系数；T为环境温度；P为所提取的功率数据；P修为修正后的功率数据；ρa为标准大气压强；ρ实为当地实际大气压；t实为实际环境温度；ta为标准环境温度，20℃。b、将每个风速-修正功率作为一个数据单元，将风速小于切入风速-0.75m/s或大于切出风速+0.25m/s的数据单元从数据集中去除，将修正功率小于等于0或大于1.05倍额定功率的数据单元从数据集中去除；c、得到风速-修正功率的数据集。进一步，所述步骤3)中模拟区划分方法为，以0.5m/s为一个风速段，以切入风速-0.75m/s为起始风速、切出风速+0.25m/s为终止风速，将数据集划分为N个模拟区，即划分为(切入风速-0.75m/s，切入风速-0.25m/s]、(切入风速-0.25m/s，切入风速+0.25m/s]等多个数据单元的集合，各区间中心风速为该模拟区代表风速。若某一个模拟区内的数据量少于总数据的千分之一，则认为无效，该模拟区不进行后续步骤。进一步，所述步骤5)中包括以下步骤：a、记录各模拟区内概率密度曲线的极大值位置处坐标，即功率值和概率密度；b、判断各极大值点处概率密度是否大于k，所述k为设定的最小有效概率值，根据取样数据情况给定，若选取的极大值点处概率密度小于k，则将该点记录为无效点。进一步，所述步骤6)中包括以下步骤：a、选择各模拟区内多个极大值点中功率的最大值，作为该模拟区内代表风速对应的参考功率；b、得到N组代表风速-参考功率数据。进一步，所述步骤7)中参考功率修正步骤为：记Vi为第i个模拟区的代表风速，Pi为该模拟区内修参考功率。若Vi小于额定风速+2m/s且Pi<Pi-1，则将Pi修正为当代表风速大于额定风速+2m/s，将参考功率修正为所有代表风速大于额定风速+2m/s所对应的参考功率的平均值。本专利技术的有益效果：1、综合考虑环境温度、大气压强对空气密度的影响，将功率修正为标准环境状态(温度为20℃、一个大气压强)下的功率值。2、将功率曲线分为多个模拟区进行拟合，在各个区间内采用概率密度极大值寻优的方法得到参考功率值，使功率曲线更符合机组正常运行状态下的出力情况，有利于准确评价机组运行能力。3、通过记录不同风速区间内功率值概率密度极大值点，有利于风电机组运行数据的分区管理，将正常运行数据、电网限功率运行数据、带故障运行数据进行区分，为风电机组功率预测数据筛选及机组故障预警提供依据。附图说明图1为本专利技术基于概率密度极大值优化的风电机组功率曲线拟合方法流程图。图2为本专利技术实例中模拟区(9.25,9.75]的功率值概率密度曲线拟合结果。图3为本专利技术实例中4个月历史数据离散数据点及拟合功率曲线图。图4为本专利技术实例中机组的标准功率曲线和使用本专利技术方法拟合的功率曲线对比图。具体实施方式下面结合附图，对本专利技术进一步详细说明。一种基于概率密度极大值优化的风电机组功率曲线拟合方法，包括以下步骤：步骤1)：采集指定区域风电机组功率曲线拟合所需数据；所需数据包括风电机组轮毂高度处来流风速、功率数据，及环境温度、大气压强数据。本例中风电机组轮毂高度为70m，风电机组切入风速为3m/s、额定风速为10.3m/s、切出风速为22m/s、额定功率为1500kW。选择该风电机组连续4个月的数据，数据分别率为10min。步骤2)：将步骤1)采集的数据进行预处理，得到实验所需的数据集；a、根据环境温度、压强数据，将实际功率数据修正为标准空气密度1.225kg/m3下的功率值，公式如下：ρ=pMRT;]]>其中，ρ为空气密度；p为大气压强；M为空气的平均摩尔质量；R为比例系数；T为环境温度；P为所提取的功率数据；P修为修正后的功率数据；ρa为标准大气压强；ρ实为当地实际大气压；t实为实际环境温度；ta为标准环境温度，20℃。b、将每个风速-修正功率作为一个数据单元，将风速小于2.25m/s或大于22.25m/s的数据单元从数据集中去除，将修正功率小于等于0或大于1575kW的数据单元从数据集中去除。c、得到经初步筛选后的风速-修正功率的数据集。步骤3)：将步骤2)得到的数据集根据风速值划分为N个模拟区；所述步骤3)中模拟区划分方法为，以0.5m/s为一个风速段划分模拟区。例如，将数据集划分(2.25,2.75],(2.75,3.25],...(21.75,22.25],共计40个模拟区，每个模拟区的代表风速分别为2.5m/s,3m/s,...22m/s。若本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于概率密度极大值优化的风电机组功率曲线拟合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1)：采集指定区域风电机组功率曲线拟合所需数据；步骤2)：将步骤1)采集的数据进行预处理，得到实验所需的数据集；步骤3)：将步骤2)得到的数据集根据风速值划分为N个模拟区；步骤4)：分别在各个模拟区内，拟合功率值的概率密度曲线；步骤5)：寻找各个模拟区内功率值概率密度曲线的极大值点；步骤6)：统计上述各模拟区内概率密度极大值出现位置，取极大值点处功率值中的最大功率作为参考功率，得到若干个模拟区内的参考功率；步骤7)：修正各模拟区内参考功率；步骤8)：将各个模拟区内代表风速与修正参考功率对应，绘制功率曲线图。
【技术特征摘要】
1.一种基于概率密度极大值优化的风电机组功率曲线拟合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1)：采集指定区域风电机组功率曲线拟合所需数据；步骤2)：将步骤1)采集的数据进行预处理，得到实验所需的数据集；步骤3)：将步骤2)得到的数据集根据风速值划分为N个模拟区；步骤4)：分别在各个模拟区内，拟合功率值的概率密度曲线；步骤5)：寻找各个模拟区内功率值概率密度曲线的极大值点；步骤6)：统计上述各模拟区内概率密度极大值出现位置，取极大值点处功率值中的最大功率作为参考功率，得到若干个模拟区内的参考功率；步骤7)：修正各模拟区内参考功率；步骤8)：将各个模拟区内代表风速与修正参考功率对应，绘制功率曲线图。2.根据权利要求1所述基于概率密度极大值优化的风电机组功率曲线拟合方法，其特征在于，所述步骤1)中所需数据包括风电机组轮毂高度处来流风速、功率数据，及环境温度、大气压强数据。3.根据权利要求1所述基于概率密度极大值优化的风电机组功率曲线拟合方法，其特征在于，所述步骤2)中数据预处理的步骤为：a、根据环境温度、压强数据，将实际功率数据修正为标准空气密度(1.225kg/m3)下的功率值，公式如下：ρ=pMRT;]]>其中，ρ为空气密度；p为大气压强；M为空气的平均摩尔质量；R为比例系数；T为环境温度；P为所提取的功率数据；P修为修正后的功率数据；ρa为标准大气压强；ρ实为当地实际大气压；t实为实际环境温度；ta为标准环境温度，20℃；b、将每个风速-修正功率作为一个数据单元，将风速小于切入风速-0.75m/s或大于切出风速+0.25m/s的数据单元从数据集中去除...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩爽，延平，刘永前，阎洁，张浩，李莉，孙绪江，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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