[发明专利]一种风电机组异常运行数据处理方法

说明书

本发明公开了一种风电机组异常运行数据处理方法，它包括：对数据进行预处理：对于风速大于切入风速小于切出风速，而功率小于等于零的风速‑功率异常数据，将该部分的数据予以剔除；利用Thompsontau法对预处理后的风速‑功率异常数据进行首次识别和剔除；利用四分位法对首次识别和剔除后的风速‑功率异常数据进行二次识别和剔除；采用四点插值细分算法对误删和缺失数据进行插值重构；解决了风电机组异常运行数据处理存在的在风电场风机类型较多情况下不适用、对相邻风电场可用数据的依赖性太高、随着风机距离的增大，误差逐渐增大，准确度降低、重构结果依赖于风电场的相关程度、在数据量较多时，模型求解复杂等技术问题。

技术领域

本发明属于电力系统技术领域，尤其涉及一种风电机组异常运行数据处理方法。

背景技术

随着近年来我国风电装机容量的日益增长，国家对于风力发电也有相应的政策支持，发电成本降低、技术日趋成熟，为了更好地利用风能，建立高效、准确的风电监测模型成为当务之急。但是，风力发电本身的随机性和波动性对电力系统安全、稳定产生了不可忽视的影响，风电机组在实际运行过程中由于测量、传输、控制、弃风等因素，会产生大量的异常数据，受到干扰和影响的数据不能反映风电机组的真实性能，需要对这些数据进行识别和剔除。

现有研究的识别清洗方法具有清洗时间过长，在风电机组台数较多时不具备工程应用性、等效功率边界线需要多台风机的运行数据不断修正，数据剔除的比例较高、对有些机组存在过识别现象，可能导致正常数据删除过多等缺点。

通过对风速-功率异常数据的识别、剔除，不可避免对运行数据的完整性造成了一定的破坏，同时可能有部分正常运行数据被删除，不利于后续的研究应用，因此需要对剔除数据进行插值重构。现有研究的插值重构方法具有在风电场风机类型较多情况下不适用、对相邻风电场可用数据的依赖性太高、随着风机距离的增大，误差逐渐增大，准确度降低、重构结果依赖于风电场的相关程度、在数据量较多时，模型求解复杂等缺点。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种风电机组异常运行数据处理方法，以解决现有技术对风电机组异常运行数据处理存在的在风电场风机类型较多情况下不适用、对相邻风电场可用数据的依赖性太高、随着风机距离的增大，误差逐渐增大，准确度降低、重构结果依赖于风电场的相关程度、在数据量较多时，模型求解复杂等技术问题。

本发明的技术方案是：

一种风电机组异常运行数据处理方法，它包括：

步骤S201，对数据进行预处理：对于风速大于切入风速小于切出风速，而功率小于等于零的风速-功率异常数据，将该部分的数据予以剔除；

步骤S202，利用Thompsontau法对预处理后的风速-功率异常数据进行首次识别和剔除；

步骤S203，利用四分位法对首次识别和剔除后的风速-功率异常数据进行二次识别和剔除；

步骤S204，采用四点插值细分算法对误删和缺失数据进行插值重构。

步骤S201所述功率的计算方法为：

式中，C_P为风能利用系数；ρ₀为参考空气密度；A为风轮扫掠面积；v为风速；P_e为风电机组的实际功率。

步骤S202所述利用Thompsontau法对预处理后的风速-功率异常数据进行首次识别和剔除的方法包括：首先将风速按大小划分成n个区间，记第i个风速-功率区间的功率数据样本为P_i＝[P_i,1,P_i,2,P_i,3,…,P_i,m]，其中i＝1,2,…,n，P_i,1≤P_i,2≤P_i,3≤…≤P_i,m；