风电功率处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种风电功率处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取风电机组在目标时间长度内的待处理风况数据，其中，目标时间长度是对风电机组进行风电功率处理的最优时间长度，待处理风况数据对应的原始功率数据为异常功率数据；利用预先训练的风电功率处理模型对待处理风况数据进行异常功率处理，得到目标功率数据，其中，目标功率数据是待处理风况数据对应的正常运行功率。由此，可以挖掘出最优时间长度内的异常功率数据，并基于多点对单点的映射方式，还原处理异常功率数据，解决了因为风电机组的设备异常以及工况异常等因素对功率数据的影响，保证了异常功率处理效果，最终提高了功率数据的可靠性。最终提高了功率数据的可靠性。最终提高了功率数据的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
风电功率处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本公开涉及功率预测
，尤其涉及一种风电功率处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]大力发展新能源是应对全球气候/能源危机、实现双碳目标的必然选择，风电作为新能源的重要组成部分，有着清洁、可再生、储量大的优点，是建设新能源电力系统的重要组成部分。
[0003]随着风电装机容量的日益增长，并网稳定性对风电机组性能评估、功率预测、风电场建模等技术的需求日益突出，风电机组理论功率作为上述工作的基石，其可靠性会直接影响上述工作的成效。然而由于风电机组的设备异常以及工况异常等因素，例如传感器异常、限电、机组故障等因素，会产生大量异常运行功率。因此，提出一种可靠的风电功率处理方法进行异常功率处理，对风电场运营和风电行业发展有着重要的意义。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本公开提供了一种风电功率处理方法、装置、设备及存储介质。
[0005]第一方面，本公开提供了一种风电功率处理方法，该方法包括：
[0006]获取风电机组在目标时间长度内的待处理风况数据，其中，所述目标时间长度是对所述风电机组进行风电功率处理的最优时间长度，所述待处理风况数据对应的原始功率数据为异常功率数据；
[0007]利用预先训练的风电功率处理模型对所述待处理风况数据进行异常功率处理，得到目标功率数据，其中，所述目标功率数据是所述待处理风况数据对应的正常运行功率。
[0008]第二方面，本公开提供了一种风电功率处理装置，该装置包括：
[0009]风况数据获取模块，用于获取风电机组在目标时间长度内的待处理风况数据，其中，所述目标时间长度是对所述风电机组进行风电功率处理的最优时间长度，所述待处理风况数据对应的原始功率数据为异常功率数据；
[0010]异常功率处理模块，用于利用预先训练的风电功率处理模型对所述待处理风况数据进行异常功率处理，得到目标功率数据，其中，所述目标功率数据是所述待处理风况数据对应的正常运行功率。
[0011]第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，该设备包括：
[0012]一个或多个处理器；
[0013]存储装置，用于存储一个或多个程序，
[0014]当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现第一方面所提供的方法。
[0015]第四方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机
程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面所提供的方法。
[0016]本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：
[0017]本公开实施例的一种风电功率处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取风电机组在目标时间长度内的待处理风况数据，其中，目标时间长度是对风电机组进行风电功率处理的最优时间长度，待处理风况数据对应的原始功率数据为异常功率数据；利用预先训练的风电功率处理模型对待处理风况数据进行异常功率处理，得到目标功率数据，其中，目标功率数据是待处理风况数据对应的正常运行功率。由此，可以挖掘出最优时间长度内的异常功率数据，并基于多点对单点的映射方式，还原处理异常功率数据，解决了因为风电机组的设备异常以及工况异常等因素对功率数据的影响，保证了异常功率处理效果，最终提高了功率数据的可靠性。
附图说明
[0018]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
[0019]为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1为本公开实施例提供的一种风电功率处理方法的流程示意图；
[0021]图2为本公开实施例提供的另一种风电功率处理方法的流程示意图；
[0022]图3为本公开实施例提供的一种风电功率处理方法的逻辑示意图；
[0023]图4为本公开实施例提供的一种风电功率处理装置的结构示意图；
[0024]图5为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0025]为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0026]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0027]为了对异常功率进行处理，相关技术采用传统的理论功率还原方法，所述传统的理论功率还原方法大多采用历史数据建立独立时刻下风况与理论发电功率之间的映射模型，从而获得各个时刻风况所对应的理论发电功率。但是，由于风轮旋转惯性以及风电机组运行效率的变化等原因，风电机组的风况与理论发电功率并非呈严格的三次方关系，导致基于独立时刻的理论功率还原方法往往具有较大的误差，还原得到的理论功率可靠性较差。
[0028]为了解决上述问题，本公开实施例提供了一种风电功率处理方法、装置、设备及存储介质。
[0029]下面结合图1对本公开实施例提供的风电功率处理方法进行说明。在本公开实施
例中，该风电功率处理方法可以由电子设备执行，该电子设备可以是控制风电机组运行的客户端。
[0030]图1示出了本公开实施例提供的一种风电功率处理方法的流程示意图。
[0031]如图1所示，该风电功率处理方法可以包括如下步骤。
[0032]S110、获取风电机组在目标时间长度内的待处理风况数据，其中，目标时间长度是对风电机组进行风电功率处理的最优时间长度，待处理风况数据对应的原始功率数据为异常功率数据。
[0033]实际应用时，在风电机组运行过程中，风电机组基于各个时刻的风况数据进行风力发电，则每个时刻的风况数据均存在对应的功率数据，但是由于风轮旋转惯性以及风电机组运行效率的变化等原因，一些时刻会产生异常功率数据。为了保证异常功率数据的处理效果，电子设备需要预先确定使得风电功率处理效果最优的目标时间长度，并获取风电机组在目标时间长度内的待处理风况数据，并且，待处理风况数据对应的功率均为异常功率数据。
[0034]其中，目标时间长度是最优时间长度，也就是对风电处理效果最好的时间段。具体的，目标时间长度可以是根据历史时间段内的风电功率处理效果确定的。
[0035]其中，待处理风况数据是指对应异常风电功率的风况数据。待处理风况数据可以是目标时间长度内的全部风况数据，也可以是目标时间长度内的部分风况数据。
[0036]可选的，待处理风况数据包括以下一种或多种组合：风速数据、风向数据、风力数据。
[0037]其中，异常功率数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电功率处理方法，其特征在于，包括：获取风电机组在目标时间长度内的待处理风况数据，其中，所述目标时间长度是对所述风电机组进行风电功率处理的最优时间长度，所述待处理风况数据对应的原始功率数据为异常功率数据；利用预先训练的风电功率处理模型对所述待处理风况数据进行异常功率处理，得到目标功率数据，其中，所述目标功率数据是所述待处理风况数据对应的正常运行功率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取风电机组在目标时间长度内的待处理风况数据，包括：获取所述风电机组在所述目标时间长度内的原始风况数据以及所述原始风况数据对应的原始功率数据；将所述原始风况数据划分成多个原始数据区间，并从各所述原始数据区间对应的原始功率数据中确定两个分位点功率；基于各所述原始数据区间对应的两个分位点功率，从所述原始风况数据中获取所述待处理风况数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述原始数据区间是四分位区间，所述两个分位点功率包括所述四分位区间的第一分位点功率和第三分位点功率，所述基于各所述原始数据区间对应的两个分位点功率，从所述原始风况数据中获取所述待处理风况数据，包括：根据所述第一分位点功率和所述第三分位点功率，计算各所述原始数据区间的功率范围；将位于各所述原始数据区间的功率范围外的原始功率数据对应的原始风况数据，作为所述待处理风况数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取多个时间长度内的历史风况数据和历史功率数据；从所述历史风况数据和所述历史功率数据获取训练样本对以及测试样本对；利用所述训练样本对中的正常风况数据和正常功率数据进行模型训练，得到所述风电功率处理模型；利用所述测试样本对中的正常风况数据和正常功率数据计算所述风电功率处理模型的模型评价指标，并响应于所述模型评价指标为最优评价指标的时间长度，作为所述目标时间长度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述历史风况数据和所述历史功率数据获取训练样本对以及测试样本对，包括：将所述历史风况数据划分成多个历史数据区间，并从各所述历史数据区间对应的历史功率数据中确...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾新民，庞永刚，苏智东，朱生荣，
申请(专利权)人：内蒙古电力集团有限责任公司乌兰察布供电分公司，
类型：发明
国别省市：