一种基于多重清洗的风电机组运行功率曲线评估方法技术

一种基于多重清洗的风电机组运行功率曲线评估方法，步骤S1：收集SCADA数据源相关数据，获取风电场内风电机组的参数数据、风电场故障记录和相关维护维修记录；步骤S2：对收集数据依次进行通用数据清洗、按需数据清洗和离散数据清洗；步骤S3：对温度、空气密度、风速、功率、大气压强等数据进行修正；步骤S4：统计风速覆盖范围和数据个数，汇总得到风频分布；步骤S5：建立标准功率曲线数据模型，与合同功率曲线模型对比计算功率曲线达标符合度，与风频分布结合计算风电场年应发电量。本发明专利技术克服了现有技术的不足，解决风电场运行功率曲线和合同功率曲线存在差异性的问题，同时也可用于解决风电场年应发电量涉及到的相关计算问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多重清洗的风电机组运行功率曲线评估方法
本专利技术涉及风电场性能评估
，具体涉及一种基于多重清洗的风电机组运行功率曲线评估方法。
技术介绍
功率曲线是表征风电机组正常运行条件下输出功率和风速对应关系的曲线，是衡量风电机组发电性能的主要方法。掌握一个风电场的风资源状况，可以推算单机和风电场平均年风频分布，结合合同功率曲线可用于评价运行机组功率曲线达标符合度。功率曲线结合风频分布可以推算风电场年应发电量。温度、气压、空气密度等地域特性和不同风机品牌等外部因素的存在，造成所形成的功率曲线具有差异性。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于多重清洗的风电机组运行功率曲线评估方法，克服了现有技术的不足，解决风电场运行功率曲线和合同功率曲线存在差异性的问题，同时也可用于解决风电场年应发电量涉及到的相关计算问题。为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于多重清洗的风电机组运行功率曲线评估方法，包括以下步骤：步骤S1：收集SCADA数据源相关数据，获取风电场内风电机组的参数数据、风电场故障记录和相关维护维修记录；步骤S2：对收集数据依次进行通用数据清洗、按需数据清洗和离散数据清洗；步骤S3：对温度、空气密度、风速、功率、大气压强等数据进行修正；步骤S4：统计风速覆盖范围和数据个数，汇总得到风频分布；步骤S5：建立标准功率曲线数据模型，与合同功率曲线模型对比计算功率曲线达标符合度，与风频分布结合计算风电场年应发电量。优选地，所述步骤S2具体包括以下步骤：步骤S2.1：对收集数据针对全空数据、部分缺失数据、重复数据、时间异常数据、时间重复数据进行通用数据清洗；步骤S2.2：对收集数据针对时间间隔不达标数据、状态为异常标识数据、风速越界数据、限功率数据进行按需数据清洗；步骤S2.3：对收集数据针对传感器故障数据、传感器噪声数据进行离散数据清洗。优选地，所述步骤S2.3中对传感器故障数据、传感器噪声数据进行离散数据清洗采用K-means聚类算法分别对离散数据进行清洗，具体包括以下步骤：步骤S2.3.1：在在功率特性测试的过程中，针对爬升阶段和满发阶段两个阶段分别构建模型；步骤S2.3.2：对于任一阶段，以给定的数据集作为数据输入，数目为M，定义构建一个具有k的簇的模型；对于每一个10min数据x1、x2、x3…xm，首先选择初始化的k个类别中心a1、a2…ak；对于每一个数据条，通过风速和功率的二维方式标记距离类别中心的aj最近的类别j；之后更新每个类别的中心点aj为隶属于该类别的所有数据条的均值；重复上述的操作直到满足最终的终止条件即迭代到达上限；而每个中心点更新公式为：优选地，所述步骤S3中对大气压强数据的修正方法包括以下步骤：步骤S3.1：机舱位置的气压P的计算公式如下：其中H为风机的海拔高度；步骤S3.2：再通过如下公式根据空气的潮湿程度选择干空气或湿空气进行校正：其中ρ为机舱位置的空气密度，t为环境温度，R是气体常数287.05J/(Kg*K)；步骤S3.3：再通过如下公式对功率曲线模拟中采用的风速数据进行校正：其中，v10min为SCADA导出的10min平均风速，ρ10min是10分钟内平均密度，ρ0是标准空气密度1.225kg/m3。优选地，所述步骤S4中，统计风速覆盖范围所选定的数据至少覆盖从切入风速一下1m/s到风力发电机组额定功率85％对应的风速1.5倍的风速范围；风速的划分以0.5m/s整数倍的风速为曲线中心，左右各0.25m/s的连续区间作为长度；同时每一个区间保证至少三十分钟的采样数据。优选地，所述步骤S5建立标准功率曲线数据模型，与合同功率曲线模型对比计算功率曲线达标符合度，与风频分布结合计算风电场年应发电量；具体包括以下步骤：步骤S5.1：统计计算每一个风速区间内的平均风速、平均功率，并通过以下公式得出一条运行功率曲线函数a：其中，Vi为第i个统计区间的平均风速，Pi为第i个统计区间的平均功率，Vi，j为第i个统计区间的第j个校正风速，Pi，j为第i个统计区间的第j个校正功率，Ni为第i个统计区间内数据点的个数；步骤S5.2：根据发电机组运行功率曲线a和制造商实际给出的风力发电机组参考功率曲线b统计计算指标作为符合度p的比较：其中，Pi，a为曲线a中第i个区间的功率，Pi，b为曲线b中第i个区间的功率，ωi为第i个区间的风频时间；步骤S5.3：根据如下公式计算应发电量E：其中，Pi为第i个统计区间的平均功率，f(x；A，K)i为第i个统计区间的风频分布概率，t为考察时间。步骤S5.4：评价运行机组功率曲线达标符合度可比较曲线符合度p，推算风电场年应发电量可依据应发电量E的数值。本专利技术提供了一种基于多重清洗的风电机组运行功率曲线评估方法。具备以下有益效果：能够评估风电场机组功率曲线，无论是和合同功率曲线做符合度评价还是和风频分布做应发电量计算，均有利于了解风电机组的实际运行状态，为风电机组故障诊断和预警做准备；解决风电场运行功率曲线和合同功率曲线存在差异性的问题，同时也可用于解决风电场年应发电量涉及到的相关计算问题。附图说明为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。图1本专利技术的流程框架图；图2为通用数据清洗后数据点集图3为可需数据清洗数据点集图4为离散数据清洗数据点集图5为数据清洗后数据点集图6为单个风力发电机组运行功率曲线和合同功率曲线的比较具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述。如图1-6所示，一种基于多重清洗的风电机组运行功率曲线评估方法，包括以下步骤：步骤S1：收集SCADA数据源相关数据，获取风电场内风电机组的参数数据、风电场故障记录和相关维护维修记录；步骤S2：对收集数据依次进行通用数据清洗、按需数据清洗和离散数据清洗；步骤S3：对温度、空气密度、风速、功率、大气压强等数据进行修正；步骤S4：统计风速覆盖范围和数据个数，汇总得到风频分布；步骤S5：建立标准功率曲线数据模型，与合同功率曲线模型对比计算功率曲线达标符合度，与风频分布结合计算风电场年应发电量。在本实施例中，所述步骤S2具体包括以下步骤：步骤S2.1：对收集数据针对全空数据、部分缺失数据、重复数据、时间异常数据、时间重复数据进行通用数据清洗；如图2所示为通用数据清洗后数据点集。在本步骤中，对于全空数据，主要存在于SCADA导出和合并过程中，对于全空数据的清洗有众多方法。其中无论是判断本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多重清洗的风电机组运行功率曲线评估方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1：收集SCADA数据源相关数据，获取风电场内风电机组的参数数据、风电场故障记录和相关维护维修记录；/n步骤S2：对收集数据依次进行通用数据清洗、按需数据清洗和离散数据清洗；/n步骤S3：对温度、空气密度、风速、功率、大气压强等数据进行修正；/n步骤S4：统计风速覆盖范围和数据个数，汇总得到风频分布；/n步骤S5：建立标准功率曲线数据模型，与合同功率曲线模型对比计算功率曲线达标符合度，与风频分布结合计算风电场年应发电量。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多重清洗的风电机组运行功率曲线评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：收集SCADA数据源相关数据，获取风电场内风电机组的参数数据、风电场故障记录和相关维护维修记录；
步骤S2：对收集数据依次进行通用数据清洗、按需数据清洗和离散数据清洗；
步骤S3：对温度、空气密度、风速、功率、大气压强等数据进行修正；
步骤S4：统计风速覆盖范围和数据个数，汇总得到风频分布；
步骤S5：建立标准功率曲线数据模型，与合同功率曲线模型对比计算功率曲线达标符合度，与风频分布结合计算风电场年应发电量。


2.根据权利要求1所述的一种基于多重清洗的风电机组运行功率曲线评估方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S2.1：对收集数据针对全空数据、部分缺失数据、重复数据、时间异常数据、时间重复数据进行通用数据清洗；
步骤S2.2：对收集数据针对时间间隔不达标数据、状态为异常标识数据、风速越界数据、限功率数据进行按需数据清洗；
步骤S2.3：对收集数据针对传感器故障数据、传感器噪声数据进行离散数据清洗。


3.根据权利要求2所述的一种基于多重清洗的风电机组运行功率曲线评估方法，其特征在于，所述步骤S2.3中对传感器故障数据、传感器噪声数据进行离散数据清洗采用K-means聚类算法分别对离散数据进行清洗，具体包括以下步骤：
步骤S2.3.1：在在功率特性测试的过程中，针对爬升阶段和满发阶段两个阶段分别构建模型；
步骤S2.3.2：对于任一阶段，以给定的数据集作为数据输入，数目为M，定义构建一个具有k的簇的模型；对于每一个10min数据x1、x2、x3…xm，首先选择初始化的k个类别中心a1、a2…ak；对于每一个数据条，通过风速和功率的二维方式标记距离类别中心的aj最近的类别j；之后更新每个类别的中心点aj为隶属于该类别的所有数据条的均值；重复上述的操作直到满足最终的终止条件即迭代到达上限；



而每个中心点更新公式为：





4.根据权利要求1所述的一种基于多重清洗的风电机组运行功率曲线评估方法，其特征在于，所述步骤S3中对大气压强数据的修正方法包括以下步骤：
步骤S3.1：机舱位置的气压P的计算公式如下：

【专利技术属性】
技术研发人员：臧鹏，王艳阳，白日欣，崔恺，褚军涛，王臻，
申请(专利权)人：河北新天科创新能源技术有限公司，河北建投新能源有限公司，新天绿色能源股份有限公司，
类型：发明
国别省市：河北;13