一种风电机组数据处理方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种风电机组数据处理方法和装置，涉及风电机组数据处理领域，该方法包括：将风速数据按照设定的步长划分为多个区间，获取每个区间对应的风电机组运行数据；计算每个区间内的风电机组运行数据的实际梯度变化幅度；当某一风电机组运行数据的实际梯度变化幅度低于设定功率曲线的参考梯度变化幅度，则将所述某一风电机组运行数据标记为异常并剔除；基于3σ准则，计算每个区间内的风电机组运行数据对应的平均值和标准差；基于所述平均值和标准差确定每个区间的置信区间；根据所述置信区间，剔除每个区间内的风电机组运行数据中的异常数据。该方法用以改善传统风电机组的异常数据识别与清洗不足的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及风电机组数据处理，尤其涉及一种风电机组数据处理方法和装置。

技术介绍

1、为了在实际运行过程中，风电机组因传感器故障、传输和存储错误，以及如限电、停机检修等控制策略的影响，会错误地记录一些异常数据，这些异常数据混杂在正常运行数据中。而异常数据并非风电机组运行状态的真实反映，因此大数据应用的背景之下，为保障数据质量，为风电机组控制与预测研究提供可靠的数据保证，异常数据的识别与清洗技术已逐渐受到人们的关注。其中，针对风电机组的功率异常数据识别与清洗技术，国内外已开展了大量研究工作。

2、目前，风电机组异常数据的识别方法主要分为基于统计分析、基于图像分析、机器学习的方法，以及结合运行状态相似性的检测方法。例如，基于预测模型和模糊理论的异常辨识方法，通过实例分析证明了其准确性。此外，还有利用标准差法、箱型图法等进行异常值检测的方法，以及通过计算风电机组之间的状态相似度，建立相似度矩阵，结合高斯混合模型实现对数据异常的检测。常见的基于统计分析的方法以3σ法和四分位法为代表，通过计算数据的相关统计量，再利用统计学原理将在统计量范围之外的数据排本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种风电机组数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述置信区间，剔除每个区间内的风电机组运行数据中的异常数据，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述邻域半径和最小邻域样本数，对风电机组运行数据进行DBSCAN聚类，识别并清洗异常数据，包括：

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述的步长用于控制风速范围的宽度，步长越大，相关数据越多，步长越小，相关数据越少。

5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述参考梯度变化幅度和所述实际梯度变化幅度...

【技术特征摘要】

1.一种风电机组数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述置信区间，剔除每个区间内的风电机组运行数据中的异常数据，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述邻域半径和最小邻域样本数，对风电机组运行数据进行dbscan聚类，识别并清洗异常数据，包括：

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述的步长用于控制风速范围的宽度，步长越大，相关数据越多，步长越小，相关数据越少。

5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述参考梯度变化幅度和所述实际梯度变化幅度用余弦相似度来表示。

6.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述风电机组运行数据包括如下信息中的一个或多...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨帅，李旋，李航宇，耿超龙，耿倬，赵军，刘保松，张宁宁，潘彬彬，柴保桐，
申请(专利权)人：华电电科新能技术杭州有限公司，
类型：发明
国别省市：