[发明专利]一种风力发电机组异常数据识别方法及装置

摘要

本发明提供了一种风力发电机组异常数据识别方法及装置，方法包括：获取风力发电机组的风速数据及对应的功率数据；确定包含于各预设的功率区间内的风力发电机组的功率数据；根据各功率区间中包含的功率数据确定各功率区间对应的风速数据；利用核密度函数拟合确定各功率区间对应的风速数据的概率密度；根据各功率区间对应的风速数据及各风速数据对应的概率密度确定各功率区间的风速范围；根据各功率区间的风速范围识别风力发电机组中的异常数据。通过本方案最终结果呈现为风电机组正常运行功率带，为风力发电机组功率特性曲线建模提供数据基础，进而为风机功率特性评价、风电场损失电量评估等提供支撑。

主权项

1.一种风力发电机组异常数据识别方法，其特征在于，所述的方法包括：获取风力发电机组的风速数据及对应的功率数据；确定包含于各预设的功率区间内的风力发电机组的功率数据；根据各功率区间中包含的功率数据确定各功率区间对应的风速数据；利用核密度函数拟合确定各功率区间对应的风速数据的概率密度；根据各功率区间对应的风速数据及各风速数据对应的概率密度确定各功率区间的风速范围；根据各功率区间的风速范围识别风力发电机组中的异常数据；其中，所述的根据各功率区间对应的风速数据及各风速数据对应的概率密度确定各功率区间的风速范围包括：步骤1，将核密度函数拟合结果的风速数据从小到大排列生成风速序列[v1，v2，…，vn]，所述风速序列对应的概率密度为[P₁，P₂，…，P_n]，v1<v2<…<vn，确定概率密度中的最大值P_k及对应的风速vk，1≤k≤n；步骤2，从风速vk开始，按vk→vn方向，依序判断|P_k+a‑P_k|＜|P_k+a+1‑P_k+a|是否成立，其中，1≤a≤n‑k‑1，a为整数，将不满足该判断条件时的风速作为最大风速vmax；步骤3，从风速vk开始，按vk→v1方向，依序判断|P_k‑P_k‑b|＜|P_k‑b‑P_k‑b‑1|是否成立，其中，1≤b≤k‑2，b为整数，将不满足该判断条件时的风速作为最小风速vmin；步骤4，确定各功率区间对应的风速v的合理范围为vmin≤v≤vmax。