[发明专利]一种面向风电机组功率曲线数据的离群点判别方法

摘要

本发明公开了一种面向风电机组功率曲线数据的离群点判别方法。该方法基于包括风速、有功功率等在内的风电机组数据采集与监视控制(SCADA)系统实时运行数据，在经过一系列预处理步骤后，分别依据一定风速、功率间隔划分数据；进一步基于均值距离判别(AVDC)、局部异常因子(LOF)以及考虑噪声的基于密度的聚类(DBSCAN)这3种离群点检测算法检测疑似离群点；最后基于真实离群点判别准则从疑似离群点中识别真实离群点。本发明方法基于数据驱动，对风电机组其他信息无特殊要求，具有较强的普适性。与现有技术相比，在结合主流离群点检测方法优势的同时兼顾了功率曲线数据集特征，为数据质量提供了保证，具有较强的理论性与应用性。

主权项

1.一种面向风电机组功率曲线数据的离群点判别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)根据待评估风电机组功率曲线获取需求，读取相应需求周期内总计N条待评估风电机组的SCADA系统中测量得到的风电机组运行数据信息，该信息包含风速{v_i}、有功功率{P_i}、桨距角{β_i}、风电机组运行状态{Cond_i}、环境气压{B_i}以及环境温度{T_i}，将信息数据集记为其中i＝1，2，3，…，N；2)将步骤1)中的信息数据集进行数据预处理操作，剔除机组异常运行状态并修正空气密度的影响，保留余下的N′条运行数据作为预处理后的风电机组正常数据集{X_i}，其中i＝1，2，3，…，N′；3)将步骤2)得到的正常数据集{X_i}中的风速信息以及功率信息{P_i}合成为功率曲线散点数据集{PC_i}，即其中i＝1，2，3，…，N′；4)对步骤3)得到的功率曲线散点数据集{PC_i}中的风速信息以及功率信息{P_i}分别进行归一化，得到归一化功率曲线散点数据集{PC_norm，i}，其中i＝1，2，3，…，N′；5)分别按照一定的风速间隔(ws)和功率间隔(ap)将步骤4)中的归一化功率曲线散点数据集{PC_norm，i}各划分为M个区间，并分别记第j个区间中的数据个数为M_seg，j、归一化功率曲线散点数据集为其中seg＝{ws，ap}，j＝1，2，3，…，M，l＝1，2，3，…，M_seg，j；6)利用均值距离判别(AVDC)离群点检测算法分别对步骤5)中的2M个区间进行疑似离群点检测，并分别记第j个区间的疑似离群点个数为归一化功率曲线疑似离群点集为其中seg＝{ws，ap}，j＝1，2，3，…，M，l＝1，2，3，…，M_seg，j；所述均值距离判别(AVDC)离群点检测算法具体为：对于数据个数M_seg，j小于给定最小阈值δ_M的区间，认为该区间归一化功率曲线疑似离群点集为否则对于第j个风速区间或第j个功率区间，首先计算区间内归一化功率曲线数据集中各数据点的判别距离进一步设定疑似离群点的占比并确定第j个区间中疑似离群点个数通过由大到小对判别距离进行排序的方式确定前个数据构成第j个区间的归一化功率曲线疑似离群点集所述判别距离的计算方式具体如下：其中分别为第j个风速区间内归一化功率曲线数据集的功率平均值和第j个功率区间内归一化功率曲线数据集的风速平均值，l＝1，2，3，…，M_seg，j；7)分别利用局部异常因子(LOF)以及考虑噪声的基于密度的聚类(DBSCAN)这两种离群点检测算法对步骤5)中的2M个区间进行判别离群点检测，并分别记第j个区间的判别离群点个数为归一化功率曲线判别离群点集为其中seg＝{ws，ap}，j＝1，2，3，…，M，l＝1，2，3，…，M_seg，j，method＝{LOF，DBSCAN}；8)基于真实离群点判别准则，从步骤6)的功率曲线疑似离群点集和步骤7)的功率曲线判别离群点集中获取真实离群点集其中seg＝{ws，ap}，j＝1，2，3，…，M，method＝{LOF，DBSCAN}；所述真实离群点判别准则定义为：对于第j个区间的归一化功率曲线数据集中的任一数据点Q，若其属于疑似离群点集并且属于LOF判别离群点集或DBSCAN判别离群点集之一，则点Q为第j个区间的真实离群点；9)基于步骤8)中得到的各风速区间真实离群点集以及各功率区间真实离群点集利用最终离群点判断准则获得功率曲线散点数据集{PC_i}的最终离群点判别结果集{Outlier}，作为最终离群点判别结果；所述最终离群点判断准则定义为：对于功率曲线散点数据集{PC_i}中的任一数据点Q′，若其在归一化功率曲线散点数据集{PC_norm，i}中对应的数据点Q是某风速区间的真实离群点或某功率区间的真实离群点，则点Q′为功率曲线散点数据集{PC_i}的最终离群点。