一种风电机组风速计数据异常识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供的一种风电机组风速计数据异常识别方法及系统，包括以下步骤：步骤1，获取待分析风电机组设定时间段内的运行数据；步骤2，对获取得到的运行数据进行清洗，得到清洗后的运行数据；步骤3，对得到的清洗后的运行数据进行功率分仓，得到多个功率分仓；步骤4，计算每个功率分仓的风速平均值，得到风速计数据异常方向预警值；步骤5，根据得到的风速计数据异常方向预警值对风电机组风速计数据异常进行识别；本发明专利技术可有效减少风电机组与风速相关的诊断和预警方法的误报和漏报，具有较广的普适性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种风电机组风速计数据异常识别方法及系统


[0001]本专利技术属于风力发电
，具体涉及一种风电机组风速计数据异常识别方法及系统。

技术介绍

[0002]风电机组风速计数据异常是风速风向仪的一种典型故障，通常表现为风速计所测风速突然增大或减小；当风速计数据出现异常时，会导致与风速计所测风速相关的风电机组所有算法或模型均出现异常；例如，风电机组功率曲线拟合、发电性能评估以及结冰预警、功率异常预警、偏航误差异常预警等多个算法和模型都是基于风速计所测风速开发；若风速存在异常，会直接导致拟合出的功率曲线与评估的发电性能偏离实际情况，也会导致风电机组进行结冰、功率异常、偏航对风异常预警时出现误报或漏报。
[0003]综上，风速计数据足够准确是保证风电机组多种模型和算法精确度的基础，因此准确识别风速计数据异常对提升其他多种算法的精确度有重要作用。但是，业内风速计数据异常预警模型还不够成熟，对风速仪数据异常的识别还不够精确。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种风电机组风速计数据异常识别方法及系统，从而有效提升风速计数据异常识别精度，降低风电机组预警系统的误报和漏报。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
[0006]本专利技术提供的一种风电机组风速计数据异常识别方法，包括以下步骤：
[0007]步骤1，获取待分析风电机组设定时间段内的运行数据；
[0008]步骤2，对获取得到的运行数据进行清洗，得到清洗后的运行数据；
[0009]步骤3，对得到的清洗后的运行数据进行功率分仓，得到多个功率分仓；
[0010]步骤4，计算每个功率分仓的风速平均值，得到风速计数据异常方向预警值；
[0011]步骤5，根据得到的风速计数据异常方向预警值对风电机组风速计数据异常进行识别。
[0012]优选地，步骤1中，获取待分析风电机组设定时间段内的运行数据，具体方法是：
[0013]获取待分析机组前60天至前30天的运行数据形成数据Q1；
[0014]获取待分析机组前30天内的运行数据形成数据Q2。
[0015]优选地，步骤3中，对得到的清洗后的运行数据进行功率分仓，得到多个功率分仓，具体方法是：
[0016]以每n2*P/n3为一个功率区间对得到的清洗后的两组运行数据分别进行功率分仓，每组运行数据得到对应的多个功率分仓，其中，n2为功率分仓最大值的设定值；n3为功率分仓数量的设定值；P为待分析机组的额定功率。
[0017]优选地，步骤4中，计算每个功率分仓的风速平均值，得到风速计数据异常方向预警值，具体方法是：
[0018]计算每组运行数据对应的每个功率分仓的风速平均值，并组成对应的两个矩阵；
[0019]计算两个矩阵的差值，并组成矩阵；
[0020]计算该矩阵对应的风速平均值，得到风速计数据异常方向预警值。
[0021]优选地，步骤5中，根据得到的风速计数据异常方向预警值对风电机组风速计数据异常进行识别，具体方法是：
[0022]设定风速计数据异常的多个异常等级，并设定每个异常等级对应的阈值，其中，多个异常等级分别为一级异常等级、二级异常等级和三级异常等级；
[0023]当风速计数据异常方向预警值大于或等于一级异常等级对应的阈值时，则判断该待分析风电机组的风电机组风速计数据为重度异常；
[0024]当风速计数据异常方向预警值小于一级异常等级对应的阈值，且大于等于二级异常等级对应的阈值时，则判断该待分析风电机组的风电机组风速计数据为较重度异常；
[0025]当风速计数据异常方向预警值小于二级异常等级对应的阈值，且大于等于三级异常等级对应的阈值时，则判断该待分析风电机组的风电机组风速计数据为轻微异常；
[0026]当风速计数据异常方向预警值小于三级异常等级对应的阈值时，则判断该待分析风电机组的风电机组风速计数据为正常。
[0027]优选地，步骤5之后还包括风速计数据异常的原因判断方法，具体地：
[0028]根据计算每个功率分仓的风速绝对值的平均值，得到风速计数据异常方向预警值；
[0029]根据得到的风速计数据异常方向预警值判断风速计数据异常的原因。
[0030]优选地，当风速计数据异常方向预警值大于0，则判定该待分析风电机组的风电机组风速计数据异常的原因是风速计风速偏小；否则，判定该待分析风电机组的风电机组风速计数据异常的原因是风速计风速偏大。
[0031]一种风电机组风速计数据异常识别系统，包括：
[0032]数据获取单元，用于获取待分析风电机组设定时间段内的运行数据，并将得到的运行数据进行等分，得到两组数据；
[0033]数据清洗单元，用于对得到的两组数据分别进行清洗，得到两组清洗后的运行数据；
[0034]数据分仓单元，用于对得到的每组清洗后的运行数据进行功率分仓，每组清洗后的运行数据得到对应的多个功率分仓；
[0035]计算单元，用于计算每组清洗后的运行数据对应的每个功率分仓的风速平均值，得到风速计数据异常方向预警值；
[0036]识别单元，用于根据得到的风速计数据异常方向预警值对风电机组风速计数据异常进行识别。
[0037]一种风电机组风速计数据异常识别设备，包括处理器、以及能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如所述方法的步骤。
[0038]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0039]本专利技术提供的一种风电机组风速计数据异常识别方法，以固定时间间隔提取风电机组设定时间段内的历史运行数据，将其等分为两组数据并分别进行清洗，通过分析对比清洗后两组运行数据相同功率段所对应的风速大小和差值，以实现风电机组风速计数据异
常的识别，所提出的方法仅需对风电机组基本运行参数进行分析，可以用较少的数据量实现风速计数据异常的准确识别并及时给出预警，适用于任意兆瓦级且安装了风速计的风电机组，可有效减少风电机组与风速相关的诊断和预警方法的误报和漏报，具有较广的普适性。
附图说明
[0040]图1为本专利技术的方法流程图；
[0041]图2为风速计数据正常情况下本方法的风速功率数据案例；
[0042]图3为风速计数据异常情况下本方法的风速功率数据案例。
具体实施方式
[0043]下面结合说明书附图对本专利技术作进一步的描述。
[0044]本专利技术提供的一种风电机组风速计数据异常识别方法，包括以下步骤：
[0045]步骤1，获取待分析风电机组设定时间段内的运行数据，并将得到的运行数据进行等分，得到两组数据；
[0046]步骤2，对得到的两组数据分别进行清洗，得到两组清洗后的运行数据；
[0047]步骤3，对得到的每组清洗后的运行数据进行功率分仓，每组清洗后的运行数据得到对应的多个功率分仓；
[0048]步骤4，计算每组清洗后的运行数据对应的每个功率分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电机组风速计数据异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取待分析风电机组设定时间段内的运行数据，并将得到的运行数据进行等分，得到两组数据；步骤2，对得到的两组数据分别进行清洗，得到两组清洗后的运行数据；步骤3，对得到的每组清洗后的运行数据进行功率分仓，每组清洗后的运行数据得到对应的多个功率分仓；步骤4，计算每组清洗后的运行数据对应的每个功率分仓的风速平均值，得到风速计数据异常方向预警值；步骤5，根据得到的风速计数据异常方向预警值对风电机组风速计数据异常进行识别。2.根据权利要求2所述的一种风电机组风速计数据异常识别方法，其特征在于，步骤3中，对得到的每组清洗后的运行数据进行功率分仓，得到多个功率分仓，具体方法是：以每n2*P/n3为一个功率区间对得到的清洗后的每组运行数据分别进行功率分仓，每组运行数据得到对应的多个功率分仓，其中，n2为功率分仓最大值的设定值；n3为功率分仓数量的设定值；P为待分析机组的额定功率。3.根据权利要求1所述的一种风电机组风速计数据异常识别方法，其特征在于，步骤4中，计算每个功率分仓的风速平均值，得到风速计数据异常方向预警值，具体方法是：计算每组运行数据对应的每个功率分仓的风速平均值，并组成对应的两个矩阵；计算两个矩阵的差值，并组成矩阵；计算该矩阵对应的风速平均值，得到风速计数据异常方向预警值。4.根据权利要求1所述的一种风电机组风速计数据异常识别方法，其特征在于，步骤5中，根据得到的风速计数据异常方向预警值对风电机组风速计数据异常进行识别，具体方法是：设定风速计数据异常的多个异常等级，并设定每个异常等级对应的阈值，其中，多个异常等级分别为一级异常等级、二级异常等级和三级异常等级；当风速计数据异常方向预警值大于或等于一级异常等级对应的阈值时，则判断该待分析风电机组的风电机组风速计数据为重度异常；当风速计数据异常方向预警值小于一级异常等级对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：许瑾，邓巍，赵勇，
申请(专利权)人：华能澜沧江水电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：