[发明专利]一种基于置信等效功率曲线带的风电建模及性能评估方法

权利要求书

1.一种基于置信等效功率曲线带的风电建模及性能评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1：根据兆瓦级三叶片水平轴风机运行机理将风机运行分为五个不同阶段，包括切入阶段、最大风能跟踪阶段、过渡阶段、额定功率阶段和切出阶段，基于风机阶段运行参量统计特征，对不同阶段的异常数据样本进行初筛剔除；

切入阶段：0≤VV_{cut_in}，P＝0；

最大风能跟踪阶段：

过渡阶段：

额定功率阶段：V_rated≤VV_{cut_out}，P＝P_ratedP_max；

切出阶段：V_{cut_out}≤V，P＝0；

其中，V为风机当前运行风速；V_{cut_in}为运行风机的切入风速，即风机切入阶段最大运行风速；为运行风机的额定转速对应风速，即风机最大风能跟踪阶段最大运行风速；V_rated为运行风机的额定功率对应风速，即风机过渡阶段最大运行风速；V_{cut_out}为运行风机的切出风速，即风机额定功率阶段最大运行风速；P为风机当前输出功率；为运行风机的额定转速对应输出功率，即风机最大风能跟踪阶段最大输出功率；P_rated为运行风机的额定功率；P_max为运行风机的最大输出功率；

分别采集相同时间段下相同采样周期的V、P时间序列，

风机运行在切入、切出阶段时，剔除风机输出功率非零的异常数据点；

风机运行在最大风能跟踪阶段时，采用风速间隔ε将此风速区间均匀划分为k个间隔，第s个风速间隔表示为V_s^minV_sV_s^max，

V_s^min＝V_{cut_in}+(s-1)·ε (1)

V_s^max＝V_{cut_in}+s·ε (2)

其中，V_s为第s个风速间隔内的当前风速；V_s^min为第s个风速间隔的最小风速；V_s^max为第s个风速间隔的最大风速；s＝1,2,…,k，k为自然数；

依照风能最大利用率理论，理论最优转速和理论最优输出功率P^theor分别为：

其中，因此，

针对不同V_s^minV_sV_s^max风速间隔，代入式(3)、(5)得到各风速间隔内风机最优转速和功率理论值：

其中，为第s个风速间隔的风机最小理论最优转速；为第s个风速间隔的风机最大理论最优转速；为第s个风速间隔的风机最小理论最优输出功率；为第s个风速间隔的风机最大理论最优输出功率，

按照以上风速间隔划分机制，对不同风速间隔内的异常数据点初筛剔除；

风机运行在过渡阶段时，输出功率满足采用风速分段实现精确化剔除，

其中，κ′为过渡阶段计及波动性的风机输出功率缩放系数的上限；κ″为过渡阶段计及波动性的风机输出功率缩放系数的下限，

风机运行在额定功率阶段时，输出功率满足P_rated-γ′≤P≤P_rated+γ″≤P_max，根据此范围区间对超限数据点进行初筛剔除，

其中，γ′为额定功率阶段计及波动性的风机输出功率缩放系数的上限；γ″为额定功率阶段计及波动性的风机输出功率缩放系数的下限；

步骤2：根据风机运行阶段，将风速分为三个区域，记为区域I、П、Ш，结合步骤1进行异常数据初筛后得到的数据，采用核密度估计法统计每个区域内风速、功率概率分布情况，计算风速-功率的联合概率分布模型，分析其联合分布特性，得到每个区域对应的Copula函数，具体为：

当风机运行于最大风能跟踪阶段时，将此风速段记为区域I，此时，运行风机采用最大风能追踪的控制策略，保持桨距角为0，依据实时风速数据，不断地调整风轮转速，以保证叶轮最佳叶尖比，实现风能最大利用；

当风机运行于过渡阶段时，将此风速段记为区域П，此时，运行风机采用恒转速控制策略，通过调节发电机转矩，使风机转速保持基本稳定，实现风机从最大风能跟踪运行状态平稳过渡到额定功率运行状态；

当风机运行于额定功率阶段时，将此风速段记为区域Ш，此时，运行风机采用定速变桨控制策略，此过程中风功率受到风轮、发电机及电气转换装置各组件最大负载限制，输出功率被严格限制在机组最大输出功率P_max；

设x₁，x₂，…，x_n是取自一元连续总体的样本，在任意点x处的总体密度函数f(x)的核密度估计定义为：

其中，K(·)为核函数；h为窗宽；n为样本总数；x_q为第q个样本值；

采用上述核密度估计算法分别计算每个运行区域下风速、功率的经验概率分布，在此基础上得到风速-功率的联合概率分布模型，进而依据联合概率分布特性分别判断区域I、П、Ш内风速-功率的联合相关结构，选取每个区域对应的Copula函数；

步骤3：结合步骤2所得到的每个区域对应的Copula函数，采用半参数法，确定风速-功率联合概率分布函数，给定风速累积概率分布取值，得到功率累积概率分布取值的条件概率分布函数，设立每个区域的理论等效功率曲线的置信水平，采用最大似然估计法求出风速、功率的累积概率分布函数，进而得到对应区域的置信等效功率边界模型；

步骤4：基于步骤3得到的所述风速-功率数据上下边界模型对原始数据样本进行异常数据剔除，然后，采用分段三次Hermite插值法重构缺失数据；

步骤5：采用置信度带宽比作为数据清洗质量指标，对区域I、П、Ш，分别采用核密度估计法统计并对比其数据清洗前后的概率分布特性；

步骤6：采用3折交叉验证的方法分别对区域I、П、Ш的上下边界模型进行验证，将3折验证过程获取的置信度带宽比的均值作为模型性能评价指标，当指标稳定在某一定值附近时，确立区域I、П、Ш的上下边界模型；

步骤7：采用滚动时间窗方法更新数据，并计算区域I、П、Ш时间窗间隔对应的置信度带宽比，以置信度带宽比的偏离度作为触发条件，超出一定阈值时进行区域I、П、Ш上下边界模型更新，重复步骤1-7。