[发明专利]风电功率弃风数据特征识别的方法

说明书

技术领域

本发明涉及风电技术领域，是一种风电功率弃风数据特征识别方法。

背景技术

风力发电是可再生能源领域中，除水能以外，技术最成熟、最具规模开发条件和商业化发展前景的发电方式之一。风电场建模的典型问题是构建反映风电场风速与其输出功率之间关系的数学模型。其中有的文献通过提出表征风电机组整体风能利用系数和等效风速对曲线进行建模。其中等效风速的选取则需要对大量风速功率数据进行探究。有的文献用基于聚类中心的模糊逻辑方法对功率曲线进行了建模，所用到的聚类方法则需对数据进行聚类分析。有的文献分析了常用的建模方法如：比恩法，最大概率法和最大值法的基础上又提出了一种新的方法：基于数学期望的最大似然估计法。而弃风数据的存在会对风电机组的出力分析、状态监测和控制产生影响，从而影响等值模型和风电功率预测模型建立的准确性，因此对弃风数据的剔除显得尤为重要。本发明在分析以上文献的基础上，通过分析标准功率曲线附件历史数据的特点，创造性的给出了粘滞区间的定义，以此来剔除弃风数据，并通过概率密度拟合来验证了此方法的有效性。

发明内容

本发明的目的是，克服现有技术的不足，提供一种科学合理，适用性强，能够对风电机组的弃风数据进行剔除，保证实际风速功率曲线建立精度的风电功率弃风数据特征识别方法。

本发明的目的是由以下技术方案来实现的：一种风电功率弃风数据特征识别方法，其特征在于，它包括以下步骤：

1)数据采集

采集风电场的整场风电机组，每单台机组的额定功率、切入风速、额定风速及切出风速的数据，且实际查证某风机在某月份全月无弃风，其功率波动只由风速波动及其风电机内部转换决定为前提条件；

2)传变误差的定义

传变误差(DP)指的是实际风速所对应的实际功率减去同等风速下在标准功率曲线下的功率，

DP＝P(i)-f(s(i))(1)

其中s(i)为第i时刻的风速，P(i)为第i时刻的实际风电功率，f(s(i))为基于此时刻的风速利用标准功率曲线得到的传变功率；

3)3σ准则

在正态分布中σ代表标准差，μ代表均值，x＝μ即为图像的对称轴，3σ准则即为数值分布在(μ-σ,μ+σ)的概率为0.6526；分布在(μ-2σ,μ+2σ)的概率为0.9544；分布在(μ-3σ,μ+3σ)的概率为0.9974；

4)概率纸

概率纸是一类依特定的概率分布而制作的坐标纸，对于每个连续的分布函数，都设计一种坐标纸，使该分布函数在其上的图形呈一条直线，利用概率纸，根据样本对总体分布的类型进行检验，对分布参数进行估计，以及进行其他简便快速的统计推断，确实服从正态分布；

5)粘滞区间

对于某一风速时间序列，其风速的最大值的整数部分加1为max，风速最小值的整数部分为min，将此序列的风速范围min，max进行区间划分，各区间长度为1m/s：[min，min+1)，...，[max-1，max)，将各风速功率样本点按各风速区间的范围进行归段；

各区间粘滞区间的求取步骤：

(1)求出该区间段内所含所有样本点的DP；

(2)用正态分布对该段内的DP进行概论密度拟合，并用KS和正态分布概率纸来进行正态分布检验；

(3)求出该拟合下的μ,σ；

用3σ准则定义粘度区间[μ-3σ,μ+3σ]，令L＝μ-3σ，R＝μ+3σ，定义区间[L,R]为该段的粘滞区间，判断是否弃风的指标，当超长时间连续性样本点的功率所对应的DP不在此区间[L,R]内，就定义该点为弃风。

本发明的风电功率弃风数据特征识别方法具有科学合理，适用性强等优点，能够对风电机组的弃风数据进行了剔除，保证实际风速功率曲线建立精度。

附图说明

图1为某风机存在两类弃风点的风速功率散点示意图；

图2为某风机剔除前的风速功率散点示意图；

图3为某风机剔除后的风速功率散点示意图。

具体实施方式

下面利用附图和实施例对本发明的风电功率弃风数据特征识别方法进行详细说明。

参照图1-图3，本发明的风电功率弃风数据特征识别方法，包括以下步骤：

1)数据采集