[发明专利]风功率曲线多目标综合评价方法、装置及服务器

权利要求书

1.一种风功率曲线多目标综合评价方法，其特征在于，包括：

获取实测数据样本，其中，所述实测数据样本为指定时间段内风电场中风机的风速和功率的实测运行数据；

根据所述实测数据样本绘制所述指定时间段内所述风机的风功率曲线；其中，所述风功率曲线为基于所述风速和所述功率的曲线；

基于所述风功率曲线建立评价模型，计算所述评价模型对应的评价指标；

根据所述评价指标对所述风功率曲线进行多目标综合评价；

其中，所述评价模型包括所述风功率曲线的条件概率不确定模型；所述基于所述风功率曲线建立评价模型，计算所述评价模型对应的评价指标的步骤包括：计算所述风速输入条件下，输出功率的条件概率分布；基于所述条件概率分布，采用相关向量机方法进行条件概率建模，得到所述风功率曲线的条件概率不确定模型；根据所述条件概率不确定模型计算评价指标，其中，所述评价指标包括所述指定时间段内的平均区间覆盖合格率、平均区间覆盖置信误差、输出区间平均带宽；所述评价模型还包括所述风功率曲线的回归曲线模型；所述基于所述风功率曲线建立评价模型，计算所述评价模型对应的评价指标的步骤包括：基于所述风功率曲线，采用回归曲线的方式进行建模，建立理论功率恢复误差在理论功率恢复值下的条件概率分布模型；根据所述条件概率分布模型计算评价指标，其中，所述评价指标包括：平均区间覆盖合格率、平均区间覆盖置信误差和输出区间平均带宽；

所述根据所述评价指标对所述风功率曲线进行多目标综合评价的步骤，包括：采用核密度估计的概率值分别作为所述条件概率不确定模型和所述条件概率分布模型的各个所述评价指标隶属于对应的评价等级的模糊权重，以得到多目标综合评价的综合评价分数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述评价模型包括所述风功率曲线的周期性评价指标模型；

所述基于所述风功率曲线建立评价模型，计算所述评价模型对应的评价指标的步骤包括：

根据所述实测数据样本采用相关向量机进行回归建模，得到基于所述风功率曲线的条件期望确定性模型；

根据所述条件期望确定性模型计算评价指标，其中，所述评价指标包括所述风功率曲线在所述指定时间段内的归一化均方根误差、归一化平均绝对值误差、理论功率恢复合格率、理论功率恢复极值合格率、实际功率与理论恢复功率的互相关系数、实际电量与理论恢复电量的偏差。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述评价指标进行积累统计，生成所述指定时间段的样本序列，根据所述样本序列对所述评价指标进行归一化处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对于归一化处理的所述评价指标，采用特征提取法对具有相关性的评价指标进行降维，以简化所述评价指标对应的指标体系的层次。