[发明专利]一种SCADA数据挖掘的风电机组功率曲线的获取系统及方法

权利要求书

1.一种SCADA数据挖掘的风电机组功率曲线的获取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，以风电机组运行负荷全范围为采样范围，从风电机组的SCADA数据库中以预设的采样周期获取挖掘数据集，所述挖掘数据集包括若干组观测数据，每组观测数据包括有功功率、机舱风速以及风向标与机舱中轴线之间的夹角；

步骤2，根据步骤1得到风向标与机舱中轴线之间夹角，从挖掘数据集中获取有效挖掘数据集；

步骤3，根据获取得到的机舱风速，将步骤2得到有效挖掘数据集进行划分，得到多个有效挖掘子数据集；

步骤4，对步骤3中得到的每个有效挖掘子数据集进行归一化处理，得到归一化处理后的有效挖掘子数据集；

对归一化处理后的每个有效挖掘子数据集中每组观测数据的有功功率、机舱风速进行二维聚类，获得归一化处理后的每个有效挖掘子数据集的不同子类；

统计归一化处理后的每个有效挖掘子数据集中每个子类的观测数据量，将最大观测数据量对应的子类作为该归一化处理后的有效挖掘子数据集的子类，得到多个有效子数据集；

步骤5，对步骤4中得到的每个有效子数据集中的每个观测数据的机舱风速和有功功率进行反归一化处理，得到多个反归一化处理后的有效子数据集；

步骤6，将步骤5中得到的多个反归一化处理后的有效子数据集中的所有观测数据进行合并，得到有效数据集；

步骤7，根据步骤6中得到的有效数据集，结合移动平均法计算得到网格点集；

步骤8，根据步骤7中得到的网格点集获取风电机组功率曲线；

步骤4中，对归一化处理后的每个有效挖掘子数据集中每组观测数据的有功功率、机舱风速进行二维聚类，获得归一化处理后的每个有效挖掘子数据集的不同子类，具体方法是：

利用基于密度的聚类算法DBSCAN对归一化处理后的每个有效挖掘子数据集中每组观测数据的有功功率、机舱风速进行二维聚类，获得归一化处理后的每个有效挖掘子数据集的不同子类；

步骤7中，根据步骤6中得到的有效数据集，结合移动平均法计算得到网格点集，具体方法是：

S701，计算步骤6中有效数据集中特征参数的极差，并将该极差进行等分，得到多个大小为L的等分极差；建立长度为L的数据窗口；

S702，设数据窗口的初始定位点为l点，以预设的L/2步长从该特征参数的最小值开始移动至该特征参数的最大值，当数据窗口以预设的步长每移动一次，计算该特征参数落在区间范围内的特征参数均值；

S703，重复执行S702，得到多个定位点及其对应的特征参数均值；将每个定位点及其对应的特征参数均值作为一组样本，得到网格点集。

2.根据权利要求1所述的一种SCADA数据挖掘的风电机组功率曲线的获取方法，其特征在于，步骤2中，根据步骤1得到风向标与机舱中轴线之间夹角，从挖掘数据集中获取有效挖掘数据集，具体方法是：

从步骤1中得到的挖掘数据集中删除非数、空白或有功功率小于零的观测数据，得到剩余的数据集；

计算剩余的数据集中所有的风向标与机舱中轴线之间夹角的均值α；

获取厂家提供的自动对风偏航控制逻辑中的动作角度θ；设置风向标与机舱中轴线夹角区间为[α-θ,α+θ]；从剩余的数据集中获取风向标与机舱中轴线之间夹角在风向标与机舱中轴线夹角区间内的观测数据，得到有效挖掘数据集。

3.根据权利要求1所述的一种SCADA数据挖掘的风电机组功率曲线的获取方法，其特征在于，步骤3中，根据获取得到的机舱风速，将步骤2得到有效挖掘数据集进行划分，得到多个有效挖掘子数据集，具体方法是：

设定风速区间为[0米/秒,25米/秒]，以预设的步长，将风速区间进行等分，得到多个风速子区间；

将步骤2中得到的有效挖掘数据集中每组观测数据的机舱风速对应至相应的风速子区间，进而实现对有效挖掘数据进行划分，得到多个有效挖掘子数据集。