[发明专利]一种风电机组偏航静态误差诊断方法和系统

权利要求书

1.一种风电机组偏航静态误差诊断方法，其特征在于，包括：

对测算风速下所采集的风电特征数据和风电场环境数据进行预处理；

根据预设回归模型，对预处理后的风电特征数据和风电场环境数据进行计算，得到风电机组偏航静态误差对应的功率参数，以确定所述测算风速下的偏航静态误差区间；

将偏航控制阶段多个测算风速偏航静态误差区间进行处理，作为当前风电机组的偏航静态误差，其中，将偏航控制阶段多个测算风速偏航静态误差区间进行处理，包括：

在多个测算风速下运用稀疏高斯回归模型，计算偏航角对应功率系数的平均值和方差；

将所述平均值作为回归模型的输出得到第一偏航静态误差；

把95％置信度对应的功率系数作为回归模型的输出得到的第二偏航静态误差；

根据所述第一偏航静态误差和所述第二偏航静态误差确定某测算风速下的偏航静态误差区间；

将多个测算风速下得到的偏航静态误差区间取并集，作为风电机组的偏航静态误差所在的区间。

2.如权利要求1所述风电机组偏航静态误差诊断方法，其特征在于，对测算风速下所采集的风电特征数据和风电场环境数据进行预处理，包括：

根据预设第一算法确定空气密度与当前温度及当前海拔的关系；

按照第二算法修正风电机组的输出功率值。

3.如权利要求2所述风电机组偏航静态误差诊断方法，其特征在于，还包括：

将所述风电机组的输出功率值转换为功率系数以形成风能利用系数。

4.如权利要求1所述风电机组偏航静态误差诊断方法，其特征在于，对测算风速下所采集的风电特征数据和风电场环境数据进行预处理，还包括：

过滤集中风速及功率异常数据；

清除设备运行数据异常值；

删除偏航角度极端值。

5.如权利要求4所述风电机组偏航静态误差诊断方法，其特征在于，还包括：

采用SCiForest算法对集中风速及功率、设备运行数据、偏航角度进行基于样本的异常判断。

6.如权利要求1所述风电机组偏航静态误差诊断方法，其特征在于，还包括：

构建稀疏高斯回归模型，包括：

将样本数据集按照预设比例分为训练集和测试集；

通过共轭梯度法对诱导输入进行接近实际分布的训练，以得到稀疏高斯回归模型。

7.一种风电机组偏航静态误差诊断系统，包括：

预处理模块，对测算风速下所采集的风电特征数据和风电场环境数据进行预处理；

模型计算模块，根据预设回归模型对预处理后的风电特征数据和风电场环境数据进行计算，得到风电机组偏航静态误差对应的功率参数，以确定所述测算风速下的偏航静态误差区间；

偏航静态误差区间处理模块，将偏航控制阶段多个测算风速偏航静态误差区间进行处理，作为当前风电机组的偏航静态误差，其中，偏航静态误差区间处理模块，具体配置为：

在多个测算风速下运用稀疏高斯回归模型，计算偏航角对应功率系数的平均值和方差；

将所述平均值作为回归模型的输出得到第一偏航静态误差；

把95％置信度的对应的功率系数作为回归模型的输出得到的第二偏航静态误差；

根据所述第一偏航静态误差和所述第二偏航静态误差确定某测算风速下的偏航静态误差区间；

将多个测算风速下得到的偏航静态误差区间取并集，作为风电机组的偏航静态误差所在的区间。

8.如权利要求7所述风电机组偏航静态误差诊断系统，其特征在于，预处理模块，具体配置为：

根据预设第一算法确定空气密度与当前温度及当前海拔的关系；

按照第二算法修正风电机组的输出功率值；

以及，

过滤集中风速及功率异常数据；

清除设备运行数据异常值；

删除偏航角度极端值。