一种风力发电机限功率过程识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种风力发电机限功率过程识别方法及系统，方法包括：从风力发电机SCADA系统中提取出包含监测时间、平均风速、平均有功功率的时间序列数据，形成风机原始功率曲线数据并进行预处理；利用滑动窗口计算功率曲线数据中平均有功功率的变异系数，并确定功率变异系数阈值；根据功率变异系数阈值识别每个限功率过程的开始位置和结束位置，并根据每个限功率过程的开始位置和结束位置逐个标记限功率过程区间；剔除由于风机来流风速保持稳定而产生的伪限功率过程，得到风机自然来流风速波动较大情况下的真实限功率过程。本发明专利技术从海量风机功率曲线数据中较为准确识别出每个限功率过程，计算量较小，自动化程度较高。自动化程度较高。自动化程度较高。

【技术实现步骤摘要】
一种风力发电机限功率过程识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及风力发电
，具体涉及一种风力发电机限功率过程识别方法及系统。

技术介绍

[0002]风力发电机在运行过程中，会由于设备故障、运行测试、电网端负载过高，而于一定时间内限制在某一发电功率值附近保持恒定运行(限功率)。从风力发电机SCADA系统中获得的风速和功率数据构成风机功率曲线，可用于评价风机在不同风况下的发电性能，也可与风机标准功率曲线进行对比校验。限功率是风机在非正常工况下的发电状态，限功率数据会对风机功率曲线分析和校验产生干扰，是功率曲线在数据预处理中需要排除的异常数据。此外，现有风力发电站并无用于存储风机限功率相关信息的专门设备，不利于开展对风机限功率状态的分析评估。
[0003]现有风机限功率过程的识别研究主要集中于风力发电机SCADA系统监测数据的预处理，具体做法是利用数据统计分析将限功率数据与包括故障停机等在内的其它风机异常数据一起去除，主要方法有标准差法、箱线图法、密度聚类法、孤立森林法等。这些方法不考虑风机实际运行过程，受功率曲线本身的数据量和分布影响，只能识别位于功率曲线正常数据簇之外较为明显的离群限功率数据，不易识别混杂在功率曲线正常数据簇中的限功率数据；且这些方法只能识别风机在某个时间段内的全部限功率数据，并不能实现逐个限功率过程的识别，不满足对于风机限功率过程的精细化评估的要求。

技术实现思路

[0004]因此，本专利技术为了解决现有的方法不能精确识别风机限功率过程的问题，提供一种风力发电机限功率过程识别方法及系统，准确的从大量风机SCADA系统监测数据中识别出每个风机限功率过程，减小计算量，提高自动化程度。为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种风力发电机限功率过程识别方法，包括：
[0006]从风力发电机SCADA系统中提取出包含监测时间、平均风速、平均有功功率的时间序列数据，并形成风机原始功率曲线数据的二维矩阵N；
[0007]对风机原始功率曲线数据进行数据预处理，保留平均有功功率大于0对应的数据，形成数据预处理后的风机功率曲线数据的二维矩阵K；
[0008]利用滑动窗口计算功率曲线数据中平均有功功率的变异系数，对风机功率曲线数据二维矩阵K中的平均有功功率一维数组进行遍历，得到平均有功功率变异系数数据的一维矩阵CV；
[0009]在风机切入风速至额定风速之间的风速区间内，选择多个样本限功率过程的平均有功功率变异系数，得到平均有功功率变异系数的频率分布直方图，取其大于预设分位数的为功率变异系数阈值；
[0010]根据功率变异系数阈值和平均有功功率变异系数数据的一维矩阵CV来识别每个限功率过程的开始位置和结束位置，并根据每个限功率过程的开始位置和结束位置，逐个标记限功率过程区间；
[0011]剔除由于风机来流风速保持稳定而产生的伪限功率过程，得到在滑动窗口长度内风机自然来流风速波动较大情况下的真实限功率过程。
[0012]进一步地，所述滑动窗口指长度等于多个SCADA系统监测最小时间单元的时间窗口。
[0013]进一步地，所述利用滑动窗口计算功率曲线数据中平均有功功率的变异系数的过程，包括：假设滑动窗口W的长度为L，则滑动窗口W每次计算L个时段内平均有功功率数据的平均值P
mean
和标准差P
stdev
，继而求出滑动窗口W中对应的有功功率数据的变异系数P
CV
＝P
stdev
/P
mean
。
[0014]进一步地，识别每个限功率过程的开始位置，包括：所述有功功率变异系数矩阵CV中，当第i
–
1个变异系数大于阈值ε，同时第i个变异系数小于阈值ε，同时第i+1个变异系数小于阈值ε时，则第i个变异系数对应的矩阵数组索引为某个风机限功率过程的开始位置；从有功功率变异系数矩阵CV的第2个至倒数第2个数据之间进行遍历，得到不包括限功率过程从有功功率变异系数矩阵CV第1个数据开始的、其它全部风机限功率过程开始位置的一维矩阵S；
[0015]识别每个限功率过程的结束位置的过程，包括：对有功功率变异系数矩阵CV，当第i
–
1个变异系数小于阈值ε，同时第i个变异系数小于阈值ε，同时第i+1个变异系数大于阈值ε时，则第i个变异系数对应的矩阵数组索引为某个风机限功率过程的结束位置；从矩阵CV的第2个至倒数第2个数据之间进行遍历，得到不包括限功率过程在矩阵CV倒数第1个数结束的、其它全部风机限功率过程结束位置的一维矩阵E；
[0016]对比矩阵S第1个数据S1和矩阵E的第1个数据E1的大小，若S1>E1，则为矩阵S最前面增加一个位置索引0，得到包含全部风机限功率过程开始位置的一维矩阵S'；
[0017]对比矩阵S最后第1个数据S
y
和矩阵E的最后第1个数据E
z
的大小，若S
y
>E
z
，则为矩阵E最后面增加一个位置索引m
–
1，得到包含全部风机限功率过程结束位置的一维矩阵E'；
[0018]将矩阵S'和矩阵E'合并，形成一个表示全部风机限功率过程开始位置和结束位置的二维矩阵SE。
[0019]进一步地，所述根据每个限功率过程的开始位置和结束位置，逐个标记限功率过程区间的过程，包括：
[0020]所述对矩阵SE逐行遍历，读取每个限功率过程的开始位置S
q
和结束位置E
q
，进一步转化为对应于功率曲线矩阵K逐行数据的位置索引区间[S
q
,E
q
+L
–
1]，提取出对应于每个风机限功率过程的功率曲线数据；其余数据为风机非限功率过程数据；
[0021]对识别出的全部风机限功率过程数据，生成对应的风机限功率过程识别标签。
[0022]进一步地，所述生成对应的风机限功率过程识别标签的过程，包括：
[0023]生成一个长度为k的单列一维矩阵I，逐行遍历矩阵SE中的S
q
和E
q
，对矩阵I中每个长度为E
q
–
S
q
+L
–
1的位置索引区间分别进行从1到q的赋值，对矩阵K中每行数据所属风机限功率过程的标识。
[0024]进一步地，所述剔除由于风机来流风速保持稳定而产生的伪限功率过程，包括：计
算每组风机限功率过程数据对应的风速U
k
的变异系数CV
Ui
＝U
stdev
/U
mean
，其中U
stdev
表示某限功率过程对应风速的标准差，U
mean
表示某限功率过程对应风速的均值，当CV
Ui
小于一定阈值时，表明该风机限功率过程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风力发电机限功率过程识别方法，其特征在于，包括：从风力发电机SCADA系统中提取出包含监测时间、平均风速、平均有功功率的时间序列数据，并形成风机原始功率曲线数据的二维矩阵N；对风机原始功率曲线数据进行数据预处理，保留平均有功功率大于0对应的数据，形成数据预处理后的风机功率曲线数据的二维矩阵K；利用滑动窗口计算功率曲线数据中平均有功功率的变异系数，对风机功率曲线数据二维矩阵K中的平均有功功率一维数组进行遍历，得到平均有功功率变异系数数据的一维矩阵CV；在风机切入风速至额定风速之间的风速区间内，选择多个样本限功率过程的平均有功功率变异系数，得到平均有功功率变异系数的频率分布直方图，取其大于预设分位数的为功率变异系数阈值；根据功率变异系数阈值和平均有功功率变异系数数据的一维矩阵CV来识别每个限功率过程的开始位置和结束位置，并根据每个限功率过程的开始位置和结束位置，逐个标记限功率过程区间；剔除由于风机来流风速保持稳定而产生的伪限功率过程，得到在滑动窗口长度内风机自然来流风速波动较大情况下的真实限功率过程。2.根据权利要求1所述的风力发电机限功率过程识别方法，其特征在于，所述滑动窗口指长度等于多个SCADA系统监测最小时间单元的时间窗口。3.根据权利要求2所述的风力发电机限功率过程识别方法，其特征在于，所述利用滑动窗口计算功率曲线数据中平均有功功率的变异系数的过程，包括：假设滑动窗口W的长度为L，则滑动窗口W每次计算L个时段内平均有功功率数据的平均值P
mean
和标准差P
stdev
，继而求出滑动窗口W中对应的有功功率数据的变异系数P
CV
＝P
stdev
/P
mean
。4.根据权利要求3所述的风力发电机限功率过程识别方法，其特征在于，根据功率变异系数阈值和平均有功功率变异系数数据的一维矩阵CV来识别每个限功率过程的开始位置和结束位置的步骤，包括：识别每个限功率过程的开始位置，包括：所述有功功率变异系数矩阵CV中，当第i
–
1个变异系数大于阈值ε，同时第i个变异系数小于阈值ε，同时第i+1个变异系数小于阈值ε时，则第i个变异系数对应的矩阵数组索引为某个风机限功率过程的开始位置；从有功功率变异系数矩阵CV的第2个至倒数第2个数据之间进行遍历，得到不包括限功率过程从有功功率变异系数矩阵CV第1个数据开始的、其它全部风机限功率过程开始位置的一维矩阵S；识别每个限功率过程的结束位置的过程，包括：对有功功率变异系数矩阵CV，当第i
–
1个变异系数小于阈值ε，同时第i个变异系数小于阈值ε，同时第i+1个变异系数大于阈值ε时，则第i个变异系数对应的矩阵数组索引为某个风机限功率过程的结束位置；从矩阵CV的第2个至倒数第2个数据之间进行遍历，得到不包括限功率过程在矩阵CV倒数第1个数结束的、其它全部风机限功率过程结束位置的一维矩阵E；对比矩阵S第1个数据S1和矩阵E的第1个数据E1的大小，若S1>E1，则为矩阵S最前面增加一个位置索引0，得到包含全部风机限功率过程开始位置的一维矩阵S'；对比矩阵S最后第1个数据S
y
和矩阵E的最后第1个数据E
z
的大小，若S
y
>E
z
，则为矩阵E最后面增加一个位置索引m
–
1，得到包含全部风机限功率过程结束位置的一维矩阵E'；
将矩阵S'和矩阵E'合并，形成一个表示全部风机限功率过程开始位置和结束位置的二维矩阵SE。5.根据权利要求4所述的风力发电机限功率过程识别方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾天下，易侃，文仁强，张子良，张皓，王浩，陈圣哲，杜梦蛟，薛兆邦，
申请(专利权)人：中国长江三峡集团有限公司，
类型：发明
国别省市：