风电机组功率曲线拟合方法及可读存储介质技术

本发明专利技术的目的在于提供一种风电机组功率曲线拟合方法及可读存储介质，拟合方法包括如下步骤：获取历史运行风速数据以及历史运行功率数据；进行数据筛选；以风速作为区间分仓条件对筛后数据进行区间分仓；以功率作为区间分仓条件对筛后数据进行区间分仓；计算得到多个风速区间段评价参数以及多个功率区间段评价参数；剔除筛后数据组中的对应风速区间以及剔除筛后数据组中的对应功率区间，以得到目标数据组；计算目标数据组中各风速区间的平均风速以及各功率区间的平均功率，得到拟合数据组；通过SIGMOID函数和CUBIC函数分别对拟合数据组进行拟合，得到风电机组功率曲线。通过本拟合方法能够获得反应真实电量的风电机组功率曲线。曲线。曲线。

【技术实现步骤摘要】
风电机组功率曲线拟合方法及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及风力发电领域，尤其涉及一种风电机组功率曲线拟合方法及可读存储介质。

技术介绍

[0002]风力发电是指把风的动能转为电能的发电方式，由于风能是一种清洁无公害的可再生能源，在提倡环保的大环境下，风力发电也愈发引起人们的重视。但随着风力发电电机容量的增大，电价持续下降，如何盈利成为了风力发电企业亟需解决的问题之一。
[0003]对于企业而言，目前对于风力发电的经济管控核心在于评估在已知的资源条件下的风力发电量，计算风力发电的损失量，进而获取这些损失所产生的位置以及原因；同时，越精准的发电量评估，越能帮助企业预估未来发电量情况。目前，现有对于风力发电量的评估主要通过排除风电场所处区域的地形、空气密度等情况的影响，并结合风电场的布局，从而建立风电场的计算模型，再结合风电机组的历史数据，对其进行分析，从而获得风电机组功率曲线。
[0004]然而专利技术人发现，通过现有方法拟合得到的风电机组功率曲线与实际还存在较大误差。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种风电机组功率曲线拟合方法，能够获得反应真实电量的风电机组功率曲线。
[0006]为实现前述目的的风电机组功率曲线拟合方法，其包括如下步骤：
[0007]a.获取目标风电机组的某一阶段历史运行风速数据以及历史运行功率数据，记为第一数据组；
[0008]b.对所述第一数据组中的数据进行筛选，得到筛后数据组；
[0009]c.以风速作为区间分仓条件对所述筛后数据组进行区间分仓，得到所述筛后数据组的多个风速区间，统计每一所述风速区间占所述筛后数据组数据总量的占比，得到第一频率，并计算每一所述风速区间的高斯核密度，得到第一高斯核密度；
[0010]d.以功率作为区间分仓条件对所述筛后数据组进行区间分仓，得到所述筛后数据组的多个功率区间，统计每一所述功率区间占所述筛后数据组数据总量的占比，得到第二频率，并计算每一所述功率区间的高斯核密度，得到第二高斯核密度；
[0011]e.计算各所述第一高斯核密度的平均值，以及计算各所述第二高斯核密度的平均值；
[0012]f.计算每一所述第一高斯核密度与每一所述第一频率的比值，得到多个风速区间段评价参数；计算每一所述第二高斯核密度与每一所述第二频率的比值，得到多个功率区间段评价参数；
[0013]g.将所述风速区间段评价参数中小于所述第一高斯核密度平均值的参数记为第
一异常值，将所述功率区间段评价参数中小于所述第二高斯核密度平均值的参数为第二异常值，根据所述第一异常值剔除所述筛后数据组中的对应风速区间，并根据所述第二异常值剔除所述筛后数据组中的对应功率区间，以得到目标数据组；
[0014]h.计算所述目标数据组中各风速区间的平均风速，以及所述目标数据组中各功率区间的平均功率，得到拟合数据组；
[0015]i.通过SIGMOID函数和CUBIC函数分别对所述拟合数据组进行拟合，得到风电机组功率曲线。
[0016]在一个或多个实施例中，所述步骤b中，对所述第一数据组中的数据进行筛选包括：
[0017]剔除所述第一数据组中风速、功率小于0的数值，得到第二数据组。
[0018]在一个或多个实施例中，所述步骤b中，对所述第一数据组中的数据进行筛选包括：
[0019]剔除所述第二数据组中风速大于风速阈值以及功率大于风电机组额定功率的值，得到所述筛后数据组。
[0020]在一个或多个实施例中，所述风速阈值为30m/s。
[0021]在一个或多个实施例中，采用0.5m/s作为风速区间，对所述筛后数据组进行风速区间分仓。
[0022]在一个或多个实施例中，采用0.1MW作为功率区间，对所述筛后数据组进行功率区间分仓。
[0023]在一个或多个实施例中，步骤i还包括：
[0024]通过SIGMOID函数对所述拟合数据组进行拟合，得到第一拟合曲线；
[0025]通过CUBIC函数对所述拟合数据组进行拟合，得到第二拟合曲线；
[0026]获得所述第一拟合曲线与所述第二拟合曲线的多个交点，选取所述多个交点中X坐标最小的值，记为第一交点；
[0027]取X坐标为0至所述第一交点区间内的所述第二曲线作为风电机组功率曲线下段；
[0028]取X坐标为所述第一交点至无穷大区间内的所述第一曲线作为风电机组功率曲线上段；
[0029]所述风电机组功率曲线上段与所述风电机组功率曲线下段构成所述风电机组功率曲线。
[0030]另一方面，本申请还提供了一种可读存储介质，其其上存储有计算机指令，所述计算机指令在由处理器执行时实现如前所述的风电机组功率曲线拟合方法的步骤。
[0031]本专利技术的有益效果在于：
[0032]本风电机组功率曲线拟合方法通过滚动提取风电机组某一时间段内的运行数据，并通过分别基于高斯核密度对风速和功率分段清洗剔除异常数据，再使用SIGMOID函数和CUBIC函数分别对正常数据进行拟合，得到最终拟合后风电机组功率曲线。本风电机组功率曲线拟合方法仅通过输入风速和功率历史数据，即可充分清洗掉机组故障数据及限功率数据，且能保留风电机组随运行时间延长导致性能下降或某一阶段气候因素影响的功率特征，具有较广的普适性。该方法保证拟合得到的功率曲线真实可靠，真实反应风电机组某时间段内的发电性能。
[0033]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0034]通过阅读对下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在全部附图中，用相同的附图标号表示相同的部件。在附图中：
[0035]图1示出了根据本风电机组功率曲线拟合方法一些实施例的流程示意图；
[0036]图2示出了根据本风电机组功率曲线拟合方法拟合得到的风电机组功率曲线示意图。
具体实施方式
[0037]下面将结合附图对本申请技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本申请的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本申请的保护范围。
[0038]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的
的技术人员通常理解的含义相同；本文中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
[0039]为了解决现有风电机组功率曲线与实际发电量存在较大误差问题，一方面，根据本申请的一些实施例提供了一种风电机组功率曲线拟合方法，如图1示出了根据本风电机组功率曲线本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电机组功率曲线拟合方法，其特征在于，包括如下步骤：a.获取目标风电机组的某一阶段历史运行风速数据以及历史运行功率数据，记为第一数据组；b.对所述第一数据组中的数据进行筛选，得到筛后数据组；c.以风速作为区间分仓条件对所述筛后数据组进行区间分仓，得到所述筛后数据组的多个风速区间，统计每一所述风速区间占所述筛后数据组数据总量的占比，得到第一频率，并计算每一所述风速区间的高斯核密度，得到第一高斯核密度；d.以功率作为区间分仓条件对所述筛后数据组进行区间分仓，得到所述筛后数据组的多个功率区间，统计每一所述功率区间占所述筛后数据组数据总量的占比，得到第二频率，并计算每一所述功率区间的高斯核密度，得到第二高斯核密度；e.计算各所述第一高斯核密度的平均值，以及计算各所述第二高斯核密度的平均值；f.计算每一所述第一高斯核密度与每一所述第一频率的比值，得到多个风速区间段评价参数；计算每一所述第二高斯核密度与每一所述第二频率的比值，得到多个功率区间段评价参数；g.将所述风速区间段评价参数中小于所述第一高斯核密度平均值的参数记为第一异常值，将所述功率区间段评价参数中小于所述第二高斯核密度平均值的参数为第二异常值，根据所述第一异常值剔除所述筛后数据组中的对应风速区间，并根据所述第二异常值剔除所述筛后数据组中的对应功率区间，以得到目标数据组；h.计算所述目标数据组中各风速区间的平均风速，以及所述目标数据组中各功率区间的平均功率，得到拟合数据组；i.通过SIGMOID函数和CUBIC函数分别对所述拟合数据组进行拟合，得到风电机组功率曲线。2.如权利要求1所述的风电机组功率...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈玮，马越，付雪辉，叶长青，程乐，周洌，何炜炜，段森，
申请(专利权)人：国家电投集团广西电力有限公司，
类型：发明
国别省市：