风电场低效运行风电机组排查方法、系统、设备和介质技术方案

本发明专利技术提供了风电场低效运行风电机组排查方法、系统、计算机设备和介质，通过获取风电场内所有风电机组SCADA运行数据的周期统计数据后，添加各个风电机组的地理平面坐标得到待分析风电机组运行数据，再提取待分析风电机组运行数据中除发电量之外的必选变量和必要变量，组合得到对应的多维特征向量，以及分别对各个统计周期内所有风电机组的多维特征向量进行聚类分析得到对应的聚类簇后，为各个聚类簇中的风电机组添加低效识别标签，并统计各个风电机组在所有统计周期内的低效识别标签之和作为低效判定值，依此识别低效运行风电机组的技术方案，综合考虑诸多环境和控制因素，高效准确地识别低效运行风电机组，进而有效保证风电场的平稳运行。风电场的平稳运行。风电场的平稳运行。

【技术实现步骤摘要】
风电场低效运行风电机组排查方法、系统、设备和介质


[0001]本专利技术涉及新能源风电技术
，特别是涉及一种风电场低效运行风电机组排查方法、系统、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在大力发展新能源背景下，随着风电场规模增大，风电机组台数增多，风电机组产生的运行数据量也呈现爆发式增长。然而，在风电场所有运行风电机组中，同型号风电机组会出因叶片污染、机械设备亚健康或者设备本身存在一定缺陷等因素造成发电效率降低的问题，进而影响整个风电场的正常运行，那么，对于风电运营商来说，通过数据快速准确识别风电场中低效运行风电机组，改善低效运行风电机组发电性能是至关重要的。
[0003]由于风电场每台运行风电机组所处局部环境存在差异，如风速、地形、风向、风切、湍流、温度、湿度等环境因素不同，由于限电、场群控制等因素导致存在控制差异，且这些因素会导致每台风电机组运行状况均不相同，因此，简单地通过每台机组功率曲线来判定对应的风电机组发电效率是不准确的，同时环境差异、控制差异也为准确识别低效运行风电机组带来困难。
[0004]现有识别低本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电场低效运行风电机组排查方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取风电场内所有风电机组的SCADA运行数据和地理平面坐标；所述SCADA运行数据为按照预设频率和预设时长采集的风电机组运行数据；根据预设统计周期，分别计算各个风电机组的SCADA运行数据对应的周期统计数据；将各个风电机组的地理平面坐标添加至对应的周期统计数据，得到待分析风电机组运行数据；提取所述待分析风电机组运行数据中除发电量之外的必选变量和必要变量，并将所述必选变量和必要变量组合，得到对应的多维特征向量；分别对各个统计周期内所有风电机组的多维特征向量进行聚类分析，得到对应的聚类簇，并为各个聚类簇中的风电机组添加低效识别标签；统计各个风电机组在所有统计周期内的低效识别标签之和，得到对应的低效判定值，并根据所述低效判定值，识别低效运行风电机组。2.如权利要求1所述的风电场低效运行风电机组排查方法，其特征在于，所述周期统计数据包括各个统计周期内各个SCADA运行数据的最大值、最小值、平均值和标准差。3.如权利要求1所述的风电场低效运行风电机组排查方法，其特征在于，所述提取所述待分析风电机组运行数据中除发电量之外的必选变量和必要变量的步骤包括：筛选出所述待分析风电机组运行数据中与发电量直接相关的变量，作为必选变量；所述必选变量包括机舱风速、机舱风向、桨距角、发电机转速、发电机转矩、限电信号、故障信号和并网信号；分别计算所述待分析风电机组运行数据中除必选变量之外的其他变量与发电量的皮尔逊相关系数，并根据所述皮尔逊相关系数，筛选得到必要变量。4.如权利要求3所述的风电场低效运行风电机组排查方法，其特征在于，所述根据所述皮尔逊相关系数，筛选得到必要变量的步骤包括：计算各个皮尔逊相关系数的绝对值，并选取绝对值大于预设阈值的变量作为必要变量。5.如权利要求1所述的风电场低效运行风电机组排查方法，其特征在于，所述分别对各个统计周期内的所有风电机组的多维特征向量进行聚类分析，得到对应的聚类簇的步骤包括：根据各个风电机组的地理平面坐标，预先确定聚类数；根据所述聚类数，通过K
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means聚类算法分别对各个统计周期内所有风电机组的多维特征向量进行聚类分析。6.如权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏惠春，宋海彬，何佳，李明，余维，唐芳纯，唐诗尧，
申请(专利权)人：润电能源科学技术有限公司，
类型：发明
国别省市：