風電功率棄風數(shù)據(jù)特征識別的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及風電技術(shù)領(lǐng)域，是一種風電功率棄風數(shù)據(jù)特征識別方法。
【背景技術(shù)】
[0002]風力發(fā)電是可再生能源領(lǐng)域中，除水能以外，技術(shù)最成熟、最具規(guī)模開發(fā)條件和商業(yè)化發(fā)展前景的發(fā)電方式之一。風電場建模的典型問題是構(gòu)建反映風電場風速與其輸出功率之間關(guān)系的數(shù)學模型。其中有的文獻通過提出表征風電機組整體風能利用系數(shù)和等效風速對曲線進行建模。其中等效風速的選取則需要對大量風速功率數(shù)據(jù)進行探究。有的文獻用基于聚類中心的模糊邏輯方法對功率曲線進行了建模，所用到的聚類方法則需對數(shù)據(jù)進行聚類分析。有的文獻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礎(chǔ)上又提出了一種新的方法:基于數(shù)學期望的最大似然估計法。而棄風數(shù)據(jù)的存在會對風電機組的出力分析、狀態(tài)監(jiān)測和控制產(chǎn)生影響，從而影響等值模型和風電功率預測模型建立的準確性，因此對棄風數(shù)據(jù)的剔除顯得尤為重要。本發(fā)明在分析以上文獻的基礎(chǔ)上，通過分析標準功率曲線附件歷史數(shù)據(jù)的特點，創(chuàng)造性的給出了粘滯區(qū)間的定義，以此來剔除棄風數(shù)據(jù)，并通過概率密度擬合來驗證了此方法的有效性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的是，克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種科學合理，適用性強，能夠?qū)︼L電機組的棄風數(shù)據(jù)進行剔除，保證實際風速功率曲線建立精度的風電功率棄風數(shù)據(jù)特征識別方法。
[0004]本發(fā)明的目的是由以下技術(shù)方案來實現(xiàn)的:一種風電功率棄風數(shù)據(jù)特征識別方法，其特征在于，它包括以下步驟:
[0005]I)數(shù)據(jù)采集
[0006]采集風電場的整場風電機組，每單臺機組的額定功率、切入風速、額定風速及切出風速的數(shù)據(jù)，且實際查證某風機在某月份全月無棄風，其功率波動只由風速波動及其風電機內(nèi)部轉(zhuǎn)換決定為前提條件；
[0007]2)傳變誤差的定義
[0008]傳變誤差(DP)指的是實際風速所對應的實際功率減去同等風速下在標準功率曲線下的功率，
[0009]DP = P(i)-f (s(i)) (I)
[0010]其中s(i)為第i時刻的風速，P(i)為第i時刻的實際風電功率，f(s(i))為基于此時刻的風速利用標準功率曲線得到的傳變功率；
[0011]3)3 O 準則
[0012]在正態(tài)分布中σ代表標準差，μ代表均值，X = μ即為圖像的對稱軸，3σ準則即為數(shù)值分布在(μ - σ，μ + σ )的概率為0.6526 ;分布在(μ _2 σ，μ+2 σ )的概率為0.9544 ;分布在(μ -3 σ，μ +3 σ )的概率為 0.9974 ；
[0013]4)概率紙
[0014]概率紙是一類依特定的概率分布而制作的坐標紙，對于每個連續(xù)的分布函數(shù)，都設(shè)計一種坐標紙，使該分布函數(shù)在其上的圖形呈一條直線，利用概率紙，根據(jù)樣本對總體分布的類型進行檢驗，對分布參數(shù)進行估計，以及進行其他簡便快速的統(tǒng)計推斷，確實服從正態(tài)分布；
[0015]5)粘滯區(qū)間
[0016]對于某一風速時間序列，其風速的最大值的整數(shù)部分加I為max，風速最小值的整數(shù)部分為min，將此序列的風速范圍min，max進行區(qū)間劃分，各區(qū)間長度為lm/s: [min,min+1)，...，[max-1, max)，將各風速功率樣本點按各風速區(qū)間的范圍進行歸段；
[0017]各區(qū)間粘滯區(qū)間的求取步驟:
[0018](I)求出該區(qū)間段內(nèi)所含所有樣本點的DP ;
[0019](2)用正態(tài)分布對該段內(nèi)的DP進行概論密度擬合，并用KS和正態(tài)分布概率紙來進行正態(tài)分布檢驗；
[0020](3)求出該擬合下的μ，σ ;
[0021]用3σ準則定義粘度區(qū)間[μ_3σ，μ +3 σ ]，令L= μ _3 σ ,R= μ +3 σ，定義區(qū)間[L, R]為該段的粘滯區(qū)間，判斷是否棄風的指標，當超長時間連續(xù)性樣本點的功率所對應的DP不在此區(qū)間[L，R]內(nèi)，就定義該點為棄風。
[0022]本發(fā)明的風電功率棄風數(shù)據(jù)特征識別方法具有科學合理，適用性強等優(yōu)點，能夠?qū)︼L電機組的棄風數(shù)據(jù)進行了剔除，保證實際風速功率曲線建立精度。
【附圖說明】
[0023]圖1為某風機存在兩類棄風點的風速功率散點示意圖；
[0024]圖2為某風機剔除前的風速功率散點示意圖；
[0025]圖3為某風機剔除后的風速功率散點示意圖。
【具體實施方式】
[0026]下面利用附圖和實施例對本發(fā)明的風電功率棄風數(shù)據(jù)特征識別方法進行詳細說明。
[0027]參照圖1-圖3，本發(fā)明的風電功率棄風數(shù)據(jù)特征識別方法，包括以下步驟:
[0028]I)數(shù)據(jù)采集
[0029]以東北某風電場F為例，整場177臺風電機組，單臺機組額定功率為1500KW，切入風速為3m/s，額定風速為10.5m/s，切出風速為25m/s，經(jīng)實際查證，其中某風機T在8月份全月無棄風，其功率波動只由風速波動及其風電機內(nèi)部轉(zhuǎn)換決定；
[0030]2)傳變誤差的定義
[0031]傳變誤差(DP)指的是實際風速所對應的實際功率減去同等風速下在標準功率曲線下的功率，
[0032]DP = P(i)-f (s(i)) (I)
[0033]其中s(i)為第i時刻的風速，P(i)為第i時刻的實際風電功率，f(s(i))為基于此時刻的風速利用標準功率曲線得到的傳變功率；
[0034]3)3 σ 準則
[0035]在正態(tài)分布中σ代表標準差，μ代表均值，X = μ即為圖像的對稱軸。3σ準則即為數(shù)值分布在(μ - σ，μ + σ )的概率為0.6526 ;分布在(μ _2 σ，μ+2 σ )的概率為0.9544 ;分布在(μ -3 σ，μ +3 σ )的概率為 0.9974 ；
[0036]4)概率紙
[0037]概率紙是一類依特定的概率分布而制作的坐標紙，對于每個連續(xù)的分布函數(shù)，都設(shè)計一種坐標紙，使該分布函數(shù)在其上的圖形呈一條直線，利用概率紙，根據(jù)樣本對總體分布的類型進行檢驗，對分布參數(shù)進行估計，以及進行其他簡便快速的統(tǒng)計推斷，例如，對于某一時間序列，若要檢驗其是否服從正態(tài)分布，可以畫出其正態(tài)分布概率紙，然后檢驗散點是否滿足分布在直線邊緣，并大體呈一條直線，若滿足則此時間序列檢驗合格，確實服從正態(tài)分布；
[0038]5)粘滯區(qū)間
[0039]對于某一風速時間序列，其風速的最大值的整數(shù)部分加I為max，風速最小值的整數(shù)部分為min，將此序列的風速范圍min，max進行區(qū)間劃分，各區(qū)間長度為lm/s: [min,min+1)，...，[max-1, max)，將各風速功率樣本點按各風速區(qū)間的范圍進行歸段。
[0040]各區(qū)間粘滯區(qū)間的求取步驟:
[0041](I)求出該區(qū)間段內(nèi)所含所有樣本點的DP ;
[0042](2)用正態(tài)分布對該段內(nèi)的DP進行概論密度擬合，并用KS和正態(tài)分布概率紙來進行正態(tài)分布檢驗；
[0043](3)求出該擬合下的μ，σ ;
[0044]用3σ準則定義粘度區(qū)間[μ-3σ，μ+3σ]，令L = μ -3 σ , R = μ +3 σ，定義區(qū)間[L，R]為該段的粘滯區(qū)間(判斷是否棄風的指標)，當超長時間連續(xù)性樣本點的功率所對應的DP不在此區(qū)間[L，R]內(nèi)，就定義該點為棄風。
[0045]本發(fā)明的【具體實施方式】并非窮舉，本領(lǐng)域技術(shù)人員不經(jīng)過創(chuàng)造性勞動的簡單復制和改進，應屬于本發(fā)明權(quán)利要求的保護范圍。
【主權(quán)項】
1.一種風電功率棄風數(shù)據(jù)特征識別方法，其特征在于，它包括以下步驟: 1)數(shù)據(jù)采集 采集風電場的整場風電機組，每單臺機組的額定功率、切入風速、額定風速及切出風速的數(shù)據(jù)，且實際查證某風機在某月份全月無棄風，其功率波動只由風速波動及其風電機內(nèi)部轉(zhuǎn)換決定為前提條件； 2)傳變誤差的定義 傳變誤差(DP)指的是實際風速所對應的實際功率減去同等風速下在標準功率曲線下的功率， DP = P(i)-f(s(i))(I) 其中s(i)為第i時刻的風速，P (i)為第i時刻的實際風電功率，f(s(i))為基于此時刻的風速利用標準功率曲線得到的傳變功率； 3)3 σ準則 在正態(tài)分布中σ代表標準差，μ代表均值，X= μ即為圖像的對稱軸，3 σ準則即為數(shù)值分布在(μ - σ，μ + σ )的概率為0.6526 ;分布在(μ -2 O，μ +2 σ )的概率為0.9544 ；分布在(μ -3 σ，μ +3 σ )的概率為0.9974 ； 4)概率紙 概率紙是一類依特定的概率分布而制作的坐標紙，對于每個連續(xù)的分布函數(shù)，都設(shè)計一種坐標紙，使該分布函數(shù)在其上的圖形呈一條直線，利用概率紙，根據(jù)樣本對總體分布的類型進行檢驗，對分布參數(shù)進行估計，以及進行其他簡便快速的統(tǒng)計推斷，確實服從正態(tài)分布； 5)粘滯區(qū)間 對于某一風速時間序列，其風速的最大值的整數(shù)部分加I為max，風速最小值的整數(shù)部分為min，將此序列的風速范圍min，max進行區(qū)間劃分，各區(qū)間長度為lm/s: [min,min+1)，...，[max-1, max)，將各風速功率樣本點按各風速區(qū)間的范圍進行歸段； 各區(qū)間粘滯區(qū)間的求取步驟: (1)求出該區(qū)間段內(nèi)所含所有樣本點的DP； (2)用正態(tài)分布對該段內(nèi)的DP進行概論密度擬合，并用KS和正態(tài)分布概率紙來進行正 態(tài)分布檢驗； (3)求出該擬合下的μ，σ; 用3 σ準則定義粘度區(qū)間[μ -3 σ，μ +3 σ ]，令L = μ _3 σ，R = μ +3 σ，定義區(qū)間[L, R]為該段的粘滯區(qū)間，判斷是否棄風的指標，當超長時間連續(xù)性樣本點的功率所對應的DP不在此區(qū)間[L，R]內(nèi)，就定義該點為棄風。
【專利摘要】本發(fā)明是一種基于風電功率棄風數(shù)據(jù)特征的識別方法，其特點是：針對風速功率數(shù)據(jù)，通過散點圖判別其存在棄風數(shù)據(jù)，然后通過粘滯區(qū)間方法剔除其棄風點，剩余風速數(shù)據(jù)即為風電機組正常出力數(shù)據(jù)，粘滯區(qū)間的建立如下：根據(jù)無棄風風機的實際風速功率畫出其散點圖；以區(qū)間間隔1m/s劃分風速區(qū)間；求出每個區(qū)間風速所對應的功率和此風速從標準功率曲線上得到的功率差(DP)；用正態(tài)分布對功率差(DP)進行擬合，得到其參數(shù)μ,σ；根據(jù)3σ準則定義粘滯區(qū)間[L,R]，其中L＝μ-3σ,R＝μ+3σ，可根據(jù)其剔除風機的棄風數(shù)據(jù)。具有科學合理，適用性強的優(yōu)點，能夠?qū)︼L電機組的棄風數(shù)據(jù)進行剔除，保證實際風速功率曲線建立的精度。
【IPC分類】G06F17/50
【公開號】CN105224733
【申請?zhí)枴緾N201510599490
【發(fā)明人】楊茂, 江博
【申請人】東北電力大學
【公開日】2016年1月6日
【申請日】2015年9月19日