一種風電機組對風誤差自動校準方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本申請?zhí)峁┝艘环N風電機組對風誤差自動校準方法及裝置，方法包括：獲取預設時段內目標機組的歷史運行數(shù)據(jù)；從目標機組的歷史運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)；對目標數(shù)據(jù)進行降維處理，通過降維處理后的數(shù)據(jù)確定對風誤差與出力性能的關系曲線；通過對風誤差與出力性能的關系曲線確定固有對風誤差；通過固有對風誤差校正目標機組的偏航系統(tǒng)中的零位參數(shù)。本申請充分利用風電機組的歷史運行數(shù)據(jù)，通過對其進行數(shù)據(jù)挖掘和分析自動辨識出目標機組偏航系統(tǒng)的固有對風誤差，進而能根據(jù)該固有對風誤差自動調整偏航系統(tǒng)中的零位參數(shù)，這使得機組偏航系統(tǒng)的自適應能力得到了增強，且機組的實際出力性能得到了提升。
【專利說明】
一種風電機組對風誤差自動校準方法及裝置
技術領域
[0001]本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，尤其涉及一種風電機組對風誤差自動校準方法及
目.0
【背景技術】
[0002]近年來，風電行業(yè)中機艙尾部的風向標測風失準的問題逐漸引起了業(yè)內關注。風向標安裝時校準方法不當、運維人員的操作誤差、臺風等極限工況擾動等諸多因素都可能造成風向標的絕對零位與機艙中心線不平行，使得偏航系統(tǒng)存在“固有對風誤差”，從而導致機組輸出功率達不到設計要求。

【發(fā)明內容】

[0003]有鑒于此，本發(fā)明提供了一種風電機組對風誤差自動校準方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術中，由于諸多原因導致風向標的絕對零位與機艙中心線不平行，使得偏航系統(tǒng)存在“固有對風誤差”，進而導致機組輸出功率達不到設計要求的問題，其技術方案如下:
[0004]—種風電機組對風誤差自動校準方法，所述方法包括:
[0005]獲取預設時段內目標機組的歷史運行數(shù)據(jù)；
[0006]從所述目標機組的歷史運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)，獲得目標數(shù)據(jù)；
[0007]對所述目標數(shù)據(jù)進行降維處理，并通過所述降維處理后的數(shù)據(jù)確定對風誤差與出力性能的關系曲線；
[0008]通過所述對風誤差與出力性能的關系曲線確定固有對風誤差；
[0009]通過所述固有對風誤差校正所述目標機組的偏航系統(tǒng)中的零位參數(shù)。
[0010]其中，所述從所述目標機組的歷史運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)，包括:
[0011]對所述歷史運行數(shù)據(jù)進行聚類處理，并基于所述聚類處理的聚類結果剔除所述異常數(shù)據(jù)。
[0012]其中，所述對所述歷史運行數(shù)據(jù)進行聚類處理，包括:
[0013]對所述歷史運行數(shù)據(jù)進行標準化處理，獲得目標歷史運行數(shù)據(jù)；
[0014]根據(jù)所述目標歷史運行數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)對象的數(shù)量確定目標噪聲數(shù)據(jù)占比ε-noise;
[0015]計算所述目標歷史運行數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)對象與目標對象的幾何距離，獲得距離集合，其中，所述目標對象為所述目標歷史數(shù)據(jù)中與所述數(shù)據(jù)對象的幾何距離第k近的數(shù)據(jù)對象，所述k的初始取值為2;
[0016]對所述距離集合中的各個元素進行概率統(tǒng)計，將所述距離集合中概率值在預設概率范圍內的元素組成新的距離集合；
[0017]確定所述新的距離集合的數(shù)學期望值作為DBSCAN聚類算法的參數(shù)Epsk;
[0018]確定所述目標歷史運行數(shù)據(jù)中所有數(shù)據(jù)對象的Epsk域內點的數(shù)目集合；
[0019]對所述數(shù)目集合中的元素進行概率統(tǒng)計，將所述數(shù)目集合中概率值在預設概率范圍內的元素組成新的數(shù)目集合；
[0020]確定所述新的數(shù)目集合的數(shù)學期望值作為所述DBSCAN聚類算法的參數(shù)Minptsk;[0021 ] 以參數(shù)Minptsk和Epsk對所述目標歷史運行數(shù)據(jù)進行DBSCAN聚類處理；
[0022]根據(jù)所述DBSCAN聚類處理的聚類結果計算當前噪聲數(shù)據(jù)占比Rat1-noisek;
[0023]當k>2，且Rat1-noisek滿足I Rat1-noisek-ι-Rat1-noisek | < ε-noise時，結束聚類處理，否則，將k+Ι賦值給k，然后返回執(zhí)行所述計算所述目標歷史運行數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)對象與目標對象的幾何距離這一步驟。
[0024]其中，所述對所述目標數(shù)據(jù)進行降維處理，并通過所述降維處理后的數(shù)據(jù)確定對風誤差與出力性能的關系曲線，包括:
[0025]對所述目標數(shù)據(jù)中的對風誤差進行概率統(tǒng)計，并基于概率統(tǒng)計結果確定目標對風誤差范圍；
[0026]從所述目標數(shù)據(jù)中剔除對風誤差不在所述目標對風誤差范圍內的數(shù)據(jù)，獲得第一目標數(shù)據(jù)；
[0027]利用所述第一目標數(shù)據(jù)確定與各個對風誤差對應的風功率曲線，風功率曲線為風速與有功功率的關系曲線；
[0028]將所述風功率曲線處理成對風誤差與出力性能的關系曲線。
[0029]優(yōu)選地，所述方法還包括:
[0030]基于運行數(shù)據(jù)深度凈化技術評估校正前后所述目標機組的出力性能的變化情況。
[0031]其中，所述基于運行數(shù)據(jù)深度凈化技術評估校正前后所述目標機組的出力性能的變化情況，包括:
[0032]獲取目標機組的校正前運行數(shù)據(jù)以及校正后運行數(shù)據(jù)；
[0033]以額定風速為界分別將所述校正前運行數(shù)據(jù)和所述校正后運行數(shù)據(jù)分成兩組；
[0034]從兩組校正前運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)，將剔除異常數(shù)據(jù)后的兩組校正前運行數(shù)據(jù)合并得到校正前目標運行數(shù)據(jù)，并從兩組校正后運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)，將剔除異常數(shù)據(jù)后的兩組校正后運行數(shù)據(jù)合并得到校正后目標運行數(shù)據(jù)；
[0035]分別將所述校正前目標運行數(shù)據(jù)和所述校正后目標運行數(shù)據(jù)擬合到所述風功率曲線，并分別對所述校正前目標運行數(shù)據(jù)和所述校正后目標運行數(shù)據(jù)中的風速以所述風功率曲線為節(jié)點進行線性插值，獲得與每個風速對應的理論有功功率；
[0036]分別計算所述校正前目標運行數(shù)據(jù)和所述校正后目標運行數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)點的實際有功功率與理論有功功率間的功率偏差，獲得與各個數(shù)據(jù)點對應的功率偏差；
[0037]對所述與各個數(shù)據(jù)點對應的功率偏差進行概率統(tǒng)計；
[0038]根據(jù)概率統(tǒng)計結果，將概率密度不在預設范圍內的數(shù)據(jù)點剔除，然后返回所述以額定風速為界將所述校正前運行數(shù)據(jù)分成兩組，并以額定風速為界將所述校正后運行數(shù)據(jù)分成兩組這一步驟，直至擬合得到的風功率曲線不再變化；
[0039]通過分別對校正前后的風功率曲線進行積分處理，將所述校正前后的風功率曲線轉換為校正前后的出力性能指標量化值；
[0040]對比校正前后的出力性能指標量化值的大小，獲得校正前后所述目標機組出力性能的變化情況。
[0041 ] 一種風電機組對風誤差自動校準裝置，所述裝置包括:
[0042]數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取預設時段內目標機組的歷史運行數(shù)據(jù)；
[0043]數(shù)據(jù)剔除模塊，用于從所述數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的所述歷史運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)，獲得目標數(shù)據(jù)；
[0044]降維處理模塊，用于對所述數(shù)據(jù)剔除模塊剔除異常數(shù)據(jù)后所得到的所述目標數(shù)據(jù)進行降維處理；
[0045]曲線確定模塊，用于通過所述降維處理模塊降維處理后的數(shù)據(jù)確定對風誤差與出力性能的關系曲線；
[0046]固有對風誤差確定模塊，用于通過所述曲線確定模塊確定出的所述對風誤差與出力性能的關系曲線確定固有對風誤差；
[0047]校正模塊，用于通過所述固有對風誤差確定模塊確定的所述固有對風誤差校正所述目標機組的偏航系統(tǒng)中的零位參數(shù)。
[0048]其中，所述數(shù)據(jù)剔除模塊包括:
[0049]聚類模塊，用于對所述歷史運行數(shù)據(jù)進行聚類處理，獲得聚類結果；
[0050]剔除模塊，用于基于所述聚類處理的聚類結果剔除所述異常數(shù)據(jù)。
[0051 ]其中，所述降維處理模塊包括:
[0052]所述概率統(tǒng)計子模塊，用于對所述目標數(shù)據(jù)中的對風誤差進行概率統(tǒng)計，并基于概率統(tǒng)計結果確定目標對風誤差范圍；
[0053]所述數(shù)據(jù)剔除子模塊，用于從所述目標數(shù)據(jù)中剔除對風誤差不在所述目標對風誤差范圍內的數(shù)據(jù)，獲得第一目標數(shù)據(jù)；
[0054]所述曲線確定模塊包括:第一曲線確定子模塊和第二曲線確定子模塊；
[0055]所述第一曲線確定子模塊，用于利用所述第一目標數(shù)據(jù)確定與各個對風誤差對應的風功率曲線，風功率曲線為風速與有功功率的關系曲線；
[0056]所述第二曲線確定子模塊，用于將所述風功率曲線處理成對風誤差與出力性能的關系曲線。
[0057]所述裝置還包括:
[0058]評估模塊，用于基于運行數(shù)據(jù)深度凈化技術評估校正前后所述目標機組的出力性能的變化情況；
[0059]所述評估模塊包括:
[0060]數(shù)據(jù)獲取子模塊，用于獲取目標機組的校正前運行數(shù)據(jù)以及校正后運行數(shù)據(jù)；
[0061]數(shù)據(jù)分組模子塊，用于以額定風速為界分別將所述校正前運行數(shù)據(jù)和所述校正后運行數(shù)據(jù)分成兩組；
[0062]異常數(shù)據(jù)剔除子模塊，用于從兩組校正前運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)，并從兩組校正后運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)；
[0063]數(shù)據(jù)合并子模塊，用于將剔除異常數(shù)據(jù)后的兩組校正前運行數(shù)據(jù)合并得到校正前目標運行數(shù)據(jù)，并將剔除異常數(shù)據(jù)后的兩組校正后運行數(shù)據(jù)合并得到校正后目標運行數(shù)據(jù)；
[0064]數(shù)據(jù)擬合子模塊，用于分別將所述校正前目標運行數(shù)據(jù)和所述校正后目標運行數(shù)據(jù)擬合到所述風功率曲線；
[0065]數(shù)據(jù)插值子模塊，用于分別對所述校正前目標運行數(shù)據(jù)和所述校正后目標運行數(shù)據(jù)中的風速以所述風功率曲線為節(jié)點進行線性插值，獲得與每個風速對應的理論有功功率；
[0066]功率偏差計算子模塊，用于分別計算所述校正前目標運行數(shù)據(jù)和所述校正后目標運行數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)點的實際有功功率與理論有功功率間的功率偏差，獲得與各個數(shù)據(jù)點對應的功率偏差；
[0067]異常數(shù)據(jù)剔除子模塊，用于對所述與各個數(shù)據(jù)點對應的功率偏差進行概率統(tǒng)計，并根據(jù)概率統(tǒng)計結果將概率密度不在預設范圍內的數(shù)據(jù)點剔除，獲得新的校正前的運行數(shù)據(jù)和新的校正后的運行數(shù)據(jù)，然后觸發(fā)數(shù)據(jù)分組模子塊所述以額定風速為界將所述校正前運行數(shù)據(jù)分成兩組，直至擬合得到的風功率曲線不再變化；
[0068]風功率曲線處理子模塊，用于分別對校正前后的風功率曲線進行積分處理，將所述校正前后的風功率曲線轉換為校正前后的出力性能指標量化值；
[0069]對比子模塊，用于對比校正前后的出力性能指標量化值的大小，獲得校正前后所述目標機組出力性能的變化情況。
[0070]上述技術方案具有如下有益效果:
[0071]本發(fā)明提供的風電機組對風誤差自動校準方法及裝置，充分利用風電機組的歷史運行數(shù)據(jù)，通過對風電機組的歷史運行數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘和分析自動辨識出風電機組的偏航系統(tǒng)的固有對風誤差，進而能夠根據(jù)該固有對風誤差自動調整偏航控制系統(tǒng)中的零位參數(shù)，這使得機組偏航系統(tǒng)的自適應能力得到增強，并且機組的實際出力性能得到提升，使機組輸出功率能夠達到設計要求。
【附圖說明】
[0072]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)提供的附圖獲得其他的附圖。
[0073]圖1為存在固有對風誤差時實際風向與機艙位置關系示意圖；
[0074]圖2為本發(fā)明實施例提供的風電機組對風誤差自動校準方法的一流程示意圖；
[0075]圖3為本發(fā)明實施例提供的風電機組對風誤差自動校準方法的另一流程示意圖；
[0076]圖4為本發(fā)明實施例提供的風電機組對風誤差自動校準方法中，對歷史運行數(shù)據(jù)進行聚類處理的實現(xiàn)過程的流程示意圖；
[0077]圖5為聚類處理前歷史運行數(shù)據(jù)的散點圖，以及采用改進的DBSCAN聚類算法對歷史運行數(shù)據(jù)進行聚類處理后剔除異常數(shù)據(jù)后的散點圖；
[0078]圖6為本發(fā)明實施例提供的風電機組對風誤差自動校準方法中，對目標數(shù)據(jù)進行降維處理，并通過降維處理后的數(shù)據(jù)確定對風誤差與出力性能的關系曲線的實現(xiàn)方式的流程不意圖；
[0079]圖7為本發(fā)明實施例提供的對風誤差的概率統(tǒng)計及目標對風誤差范圍的示意圖；
[0080]圖8為本發(fā)明實施例提供的不同對風誤差下的風功率曲線；
[0081]圖9為本發(fā)明實施例提供的對風誤差與出力性能的關系曲線；
[0082]圖10為本發(fā)明實施例提供的數(shù)據(jù)點的實際有功功率與理論有功功率間的功率偏差不意圖；
[0083]圖11為本發(fā)明實施例提供的額定風速以下以及額定風速以上功率偏差的統(tǒng)計結果示意圖；
[0084]圖12為本發(fā)明實施例提供的校正前后機組的風功率曲線對比圖；
[0085]圖13為本發(fā)明實施例提供的校正前后目標機組出力性能評估結果圖；
[0086]圖14為本發(fā)明實施例提供的風電機組對風誤差自動校準裝置的一結構示意圖。
【具體實施方式】
[0087]下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0088]風向標安裝在機艙罩頂部后端的氣象架上，用來測量風向與機艙中心線的偏差角，即對風誤差。由于風向標特征尺寸與機艙罩頂部平面的特征尺寸存在量級差異，通過工作人員目測或采用簡單的風向標找零工裝很難保證風向標零刻線與機艙中心線平行。根據(jù)工程經(jīng)驗，在風電場運行期間，還存在很多因素會導致風向標發(fā)生偏移或松動。如圖1所示，假設風向標零刻線與機艙中心線夾角為α0，風向標測量的對風誤差為α，那么機艙中心線與來流風向的夾角β = α+αΟ，αΟ被看作偏航系統(tǒng)的“固有對風誤差”。由于“固有對風誤差”的存在使機艙不能準確對風，將直接影響機組的實際出力性能。
[0089]同時，大數(shù)據(jù)處理和云計算技術的迅速崛起和應用對風電行業(yè)產(chǎn)生了巨大的沖擊。考慮到風電場具備數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)信息，但這些數(shù)據(jù)很大程度上都停留在無序的源數(shù)據(jù)形態(tài)，目前這些“閑置”數(shù)據(jù)并沒有為風電場的運營過程提供更多的價值。
[0090]從上述考慮出發(fā)，本發(fā)明實施例提供的風電機組對風誤差自動校準方法充分利用風電機組的歷史運行數(shù)據(jù)，通過對這些數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘和分析自動確定出風電機組的偏航系統(tǒng)的固有對風誤差，進而根據(jù)該固有對風誤差自動調整偏航控制系統(tǒng)中的零位參數(shù)，這使得機組偏航系統(tǒng)的自適應能力得到增強，機組的實際出力性能得到提升。
[0091]請參閱圖2，示出了本發(fā)明實施例提供的風電機組對風誤差自動校準方法的一流程示意圖，該方法可以包括:
[0092]步驟S201:獲取預設時段內目標機組的歷史運行數(shù)據(jù)。
[0093]其中，目標機組的歷史運行數(shù)據(jù)可以包括數(shù)據(jù)的采樣時間、風機狀態(tài)、風速、有功功率、發(fā)電機轉速、槳葉槳距角及對風誤差。
[0094]步驟S202:從目標機組的歷史運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)，獲得目標數(shù)據(jù)。
[0095]步驟S203:對目標數(shù)據(jù)進行降維處理，并通過降維處理后的數(shù)據(jù)確定對風誤差與出力性能的關系曲線。
[0096]步驟S204:通過對風誤差與出力性能的關系曲線確定固有對風誤差。
[0097]在本實施例中，以對風誤差與出力性能的關系曲線中最高點對應的對風誤差作為目標機組的固有對風誤差。
[0098]步驟S205:通過固有對風誤差校正目標機組的偏航系統(tǒng)中的零位參數(shù)。
[0099]本發(fā)明提供的風電機組對風誤差自動校準方法，在獲取到機組的歷史運行數(shù)據(jù)，先剔除異常數(shù)據(jù)，然后通過對剔除異常數(shù)據(jù)后的數(shù)據(jù)進行降維處理確定對風誤差與出力性能的關系曲線，接著通過對風誤差與出力性能的關系曲線確定出固有對風誤差，進而通過固有對風誤差校正目標機組的偏航系統(tǒng)中的零位參數(shù)。本發(fā)明實施例提供的方法能夠通過對歷史運行數(shù)據(jù)進行聚類、降維等處理確定出風電機組的偏航系統(tǒng)的固有對風誤差，進而能夠根據(jù)該固有對風誤差自動調整偏航控制系統(tǒng)中的零位參數(shù)，這使得機組偏航系統(tǒng)的自適應能力得到增強，機組的實際出力性能得到提升。
[0100]請參閱圖3，示出了本發(fā)明實施例提供的風電機組對風誤差自動校準方法的另一流程示意圖，該方法可以包括:
[0101]步驟S301:獲取預設時段內目標機組的歷史運行數(shù)據(jù)。
[0102]其中，目標機組的歷史運行數(shù)據(jù)可以包括數(shù)據(jù)的采樣時間、風機狀態(tài)、風速、有功功率、發(fā)電機轉速、槳葉槳距角及對風誤差。
[0103]步驟S302:從目標機組的歷史運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)，獲得目標數(shù)據(jù)。
[0104]步驟S303:對目標數(shù)據(jù)進行降維處理，并通過降維處理后的數(shù)據(jù)確定對風誤差與出力性能的關系曲線。
[0105]步驟S304:通過對風誤差與出力性能的關系曲線確定固有對風誤差。
[0106]在本實施例中，以對風誤差與出力性能的關系曲線中最高點對應的對風誤差作為目標機組的固有對風誤差。
[0107]步驟S305:通過固有對風誤差校正目標機組的偏航系統(tǒng)中的零位參數(shù)。
[0108]步驟S306:基于運行數(shù)據(jù)深度凈化技術評估校正前后目標機組的出力性能的變化情況。
[0109]本發(fā)明實施例提供的風電機組對風誤差自動校準方法，在獲取到機組的歷史運行數(shù)據(jù)，先剔除異常數(shù)據(jù)，然后通過對剔除異常數(shù)據(jù)后的數(shù)據(jù)進行降維處理確定對風誤差與出力性能的關系曲線，接著通過對風誤差與出力性能的關系曲線確定出固有對風誤差，進而通過固有對風誤差校正目標機組的偏航系統(tǒng)中的零位參數(shù)，最后還可對校正前后目標機組的出力性能進行評估。本發(fā)明實施例提供的方法能夠通過對歷史運行數(shù)據(jù)進行聚類、降維等處理確定出風電機組的偏航系統(tǒng)的固有對風誤差，進而能夠根據(jù)該固有對風誤差自動調整偏航控制系統(tǒng)中的零位參數(shù)，這使得機組偏航系統(tǒng)的自適應能力得到增強，并且通過評估結果確定出機組的實際出力性能得到了提升。
[0110]通常情況下，風電機組的歷史運行數(shù)據(jù)存在一些異常數(shù)據(jù)，而這些異常數(shù)據(jù)會對固有對風誤差的確定產(chǎn)生的不利影響，為了避免異常數(shù)據(jù)對固有對風誤差的確定產(chǎn)生的不利影響，本發(fā)明實施例將異常數(shù)據(jù)從風電機組的歷史運行數(shù)據(jù)中剔除。剔除異常數(shù)據(jù)的實現(xiàn)方式有多種，在一種可能的實現(xiàn)方式中，可對歷史運行數(shù)據(jù)進行聚類處理，并基于所述聚類處理的聚類結果剔除所述異常數(shù)據(jù)。優(yōu)選的，可采用改進的DBSCAN聚類算法對目標機組的歷史運行數(shù)據(jù)進行聚類處理，并通過聚類結果剔除異常數(shù)據(jù)。請參閱圖4，示出了對歷史運行數(shù)據(jù)進行聚類處理的具體實現(xiàn)過程的流程示意圖，可以包括:
[0?11 ]步驟S401:對歷史運行數(shù)據(jù)進行標準化處理，獲得目標歷史運行數(shù)據(jù)。
[0112]需要說明的是，不同類型的運行數(shù)據(jù)量綱不同，取值范圍差異較大，在基于數(shù)據(jù)密度的聚類算法(即DBSCAN聚類算法)進行聚類處理時，通常需要預先對其進行標準化處理，將數(shù)據(jù)折算到0-1之間。
[0113]步驟S402:根據(jù)目標歷史運行數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)對象的數(shù)量確定目標噪聲數(shù)據(jù)占比ε-noise0
[0114]步驟S403:計算目標歷史運行數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)對象與目標對象的幾何距離，獲得距離集合。
[0115]其中，目標對象為目標歷史數(shù)據(jù)中與數(shù)據(jù)對象的幾何距離第k近的數(shù)據(jù)對象，k的初始取值為2。
[0116]假設目標歷史運行數(shù)據(jù)中有η個對象，每個數(shù)據(jù)對象與目標對象的幾何距離為k-dis，那么，距離集合為Distk= {k-disi ,k-dis2,...,k-disn}。
[0117]步驟S404:對距離集合中的各個元素進行概率統(tǒng)計，將距離集合中概率值在預設概率范圍內的元素組成新的距離集合。
[0118]在本實施例中，可將距離集合中概率值在5% -95 %這一概率范圍內的元素組成新的距離集合。
[0119]步驟S405:確定新的距離集合的數(shù)學期望值作為DBSCAN聚類算法的參數(shù)Epsk。
[0? 20]步驟S406:確定目標歷史運行數(shù)據(jù)中所有數(shù)據(jù)對象的Epsk域內點的數(shù)目集合Pk =
{pi,p2,...,Pnl。
[0121 ]步驟S407:對數(shù)目集合中的元素進行概率統(tǒng)計，并將數(shù)目集合中概率值在預設概率范圍內的元素組成新的數(shù)目集合。
[0122]步驟S408:確定新的數(shù)目集合的數(shù)學期望值作為DBSCAN聚類算法的參數(shù)Minptsk。
[0123]在本實施例中，可將數(shù)目集合中概率值在5%_95%這一概率范圍內的素組成新的數(shù)目集合Pk*，將Pk*的數(shù)學期望值賦值給Minptsk。
[0124]步驟S409:以參數(shù)Minptsk和Epsk對目標歷史運行數(shù)據(jù)進行DBSCAN聚類處理。
[0125]步驟S410:根據(jù)DBSCAN聚類處理的聚類結果計算當前噪聲數(shù)據(jù)占比Rat1-noiseko
[0126]步驟S411:判斷k是否滿足k>2，且Rat1-noisek是否滿足:
[0127]I Rat1-noisek-ι-Rat1-noisek | ε-noise
[0128]如果是，則結束聚類處理，否則，將k+1賦值給k，然后返回步驟S403。
[0129]請參閱圖5，圖5-a示出了聚類處理前歷史運行數(shù)據(jù)的散點圖，圖5-b為采用改進的DBSCAN聚類算法對歷史運行數(shù)據(jù)進行聚類處理后剔除異常數(shù)據(jù)后的散點圖。DBSCAN聚類算法是一種經(jīng)典的基于密度的聚類算法，該算法聚類速度快，能在帶有異常數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，DBSCAN聚類算法的準確性與Eps和Minpts這兩個參數(shù)的選擇有關，本發(fā)明實施例在聚類處理過程中通過自適應整定DBSCAN算法的Eps和Minpt參數(shù)，以便保證聚類結果的可靠性及準確性，進而能夠充分消除異常數(shù)據(jù)在風電機組偏航系統(tǒng)的固有對風誤差的確定過程中所產(chǎn)生的不利影響。
[0130]需要說明的是，除了通過上述改進的DBSCAN聚類算法剔除異常數(shù)據(jù)之外，還可基于歷史運行數(shù)據(jù)中主要參數(shù)的正常變化范圍對數(shù)據(jù)進行篩選，然后通過線性插值的方法對數(shù)據(jù)進行重構，獲得目標數(shù)據(jù)。另外，也可基于四分位法、k-means聚類算法等剔除異常數(shù)據(jù)的方法，獲得目標數(shù)據(jù)。
[0131]請參閱圖6，示出了上述實施例提供的風電機組對風誤差自動校準方法中，對目標數(shù)據(jù)進行降維處理，并通過降維處理后的數(shù)據(jù)確定對風誤差與出力性能的關系曲線的實現(xiàn)方式的流程示意圖，可以包括:
[0132]步驟S601:對目標數(shù)據(jù)中的對風誤差進行概率統(tǒng)計，并基于概率統(tǒng)計結果確定目標對風誤差范圍。
[0133]在本實施例中，可將概率值在10%?90%這一概率范圍內的對風誤差所確定的對風誤差范圍確定為目標對風誤差范圍，如圖7所示。
[0134]步驟S602:從目標數(shù)據(jù)中剔除對風誤差不在目標對風誤差范圍內的數(shù)據(jù)，獲得第一目標數(shù)據(jù)。
[0135]步驟S603:利用第一目標數(shù)據(jù)確定與各個對風誤差對應的風功率曲線。
[0136]其中，風功率曲線為風速與有功功率的關系曲線。
[0137]在本實施例中，在目標對風誤差范圍，采用Bin法對數(shù)據(jù)進行降維處理，擬合得到如圖8所示的不同對風誤差下的風功率曲線，風功率曲線擬合方法可參照IEC 61400-12-1-2005標準執(zhí)行。
[0138]步驟S604:將風功率曲線處理成對風誤差與出力性能的關系曲線。
[0139]具體的，對不同對風誤差下的風功率曲線進行積分處理，折算為出力性能指標量化值EOH(理論年等效滿發(fā)小時數(shù))，得到如圖9所示的對風誤差與出力性能的關系曲線，以曲線最高點對應的對風誤差作為目標機組的固有對風誤差。
[0140]在確定出固有對風誤差過后，可通過固有對風誤差校正目標機組的偏航系統(tǒng)中的零位參數(shù)。為了確定校正效果，本發(fā)明實施例進一步基于運行數(shù)據(jù)深度凈化技術評估校正前后目標機組的出力性能的變化情況。
[0141 ]具體的，基于運行數(shù)據(jù)深度凈化技術評估校正前后目標機組的出力性能的變化情況的具體過程包括:
[0142](I)獲取目標機組的校正前運行數(shù)據(jù)以及校正后運行數(shù)據(jù)。
[0143](2)以額定風速為界分別將校正前運行數(shù)據(jù)和所述校正后運行數(shù)據(jù)分成兩組。
[0144](3)從兩組校正前運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)，將剔除異常數(shù)據(jù)后的兩組校正前運行數(shù)據(jù)合并得到校正前目標運行數(shù)據(jù)，并從兩組校正后運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)，將剔除異常數(shù)據(jù)后的兩組校正后運行數(shù)據(jù)合并得到校正后目標運行數(shù)據(jù)。
[0145](4)分別將校正前目標運行數(shù)據(jù)和校正后目標運行數(shù)據(jù)擬合到風功率曲線，并分別對校正前目標運行數(shù)據(jù)和校正后目標運行數(shù)據(jù)中的風速以風功率曲線為節(jié)點進行線性插值，獲得與每個風速對應的理論有功功率。
[0146](5)分別計算校正前目標運行數(shù)據(jù)和校正后目標運行數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)點的實際有功功率與理論有功功率間的功率偏差，獲得與各個數(shù)據(jù)點對應的功率偏差。圖10示出了一數(shù)據(jù)點的實際有功功率與理論有功功率間的功率偏差。
[0147](6)對與各個數(shù)據(jù)點對應的功率偏差進行概率統(tǒng)計。圖ΙΙ-a、圖ΙΙ-b分別示出了額定風速以下以及額定風速以上功率偏差的統(tǒng)計結果。
[0148](7)根據(jù)概率統(tǒng)計結果，將概率密度不在預設范圍內的數(shù)據(jù)點剔除，得到新的校正前目標運行數(shù)據(jù)和新的校正后目標運行數(shù)據(jù)，然后轉入步驟(2)，直至擬合得到的風功率曲線不再變化。具體的，將概率密度小于10%以及概率密度大于90%的數(shù)據(jù)點視為離群數(shù)據(jù)和邊緣數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)剔除。
[0149](8)通過分別對校正前后的風功率曲線進行積分處理，將校正前后的風功率曲線轉換為校正前后的出力性能指標量化值。圖12為校正前后機組的風功率曲線對比圖。
[0150](9)對比校正前后的出力性能指標量化值的大小，獲得校正前后目標機組出力性能的變化情況。圖13為校正前后目標機組出力性能評估結果圖。
[0151]與上述方法相對應，本發(fā)明實施例還提供了一種風電機組對風誤差自動校準裝置，請參閱圖14，示出了該裝置的結構示意圖，該裝置可以包括:數(shù)據(jù)獲取模塊1401、異常數(shù)據(jù)剔除模塊1402、降維處理模塊1403、曲線確定模塊1404、固有對風誤差確定模塊1405和校正模塊1406。
[0152]數(shù)據(jù)獲取模塊1401，用于獲取預設時段內目標機組的歷史運行數(shù)據(jù)。
[0153]數(shù)據(jù)剔除模塊1402，用于從歷史運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)，獲得目標數(shù)據(jù)。
[0154]降維處理模塊1403，用于對數(shù)據(jù)剔除模塊1402剔除異常數(shù)據(jù)后所得到的目標數(shù)據(jù)進行降維處理。
[0155]曲線確定模塊1404，用于通過降維處理模塊1403降維處理后的數(shù)據(jù)確定對風誤差與出力性能的關系曲線。
[0156]固有對風誤差確定模塊1405，用于通過曲線確定模塊1404確定出的對風誤差與出力性能的關系曲線確定固有對風誤差。
[0?57]校正模塊1406，用于通過固有對風誤差確定模塊1405確定的固有對風誤差校正目標機組的偏航系統(tǒng)中的零位參數(shù)。
[0158]本發(fā)明提供的風電機組對風誤差自動校準裝置，在獲取到機組的歷史運行數(shù)據(jù)，先剔除異常數(shù)據(jù)，然后通過對剔除異常數(shù)據(jù)后的數(shù)據(jù)進行降維處理確定對風誤差與出力性能的關系曲線，接著通過對風誤差與出力性能的關系曲線確定出固有對風誤差，進而通過固有對風誤差校正目標機組的偏航系統(tǒng)中的零位參數(shù)。本發(fā)明實施例提供的裝置能夠通過對歷史運行數(shù)據(jù)進行聚類、降維等處理確定出風電機組的偏航系統(tǒng)的固有對風誤差，進而能夠根據(jù)該固有對風誤差自動調整偏航控制系統(tǒng)中的零位參數(shù)，這使得機組偏航系統(tǒng)的自適應能力得到增強，機組的實際出力性能得到提升。
[0159]在上述實施例提供的風電機組對風誤差自動校準裝置中，數(shù)據(jù)剔除模塊包括:聚類模塊和剔除模塊。其中:
[0160]聚類模塊，用于對歷史運行數(shù)據(jù)進行聚類處理，獲得聚類結果。
[0161]剔除模塊，用于基于聚類處理的聚類結果剔除異常數(shù)據(jù)。
[0162]進一步的，聚類模塊包括:標準化處理子模塊、噪聲數(shù)據(jù)占比確定子模塊、距離計算子模塊、第一概率統(tǒng)計子模塊、距離集合確定子模塊、第一參數(shù)確定子模塊、數(shù)目集合確定子模塊、第二概率統(tǒng)計模塊、第一數(shù)目集合確定子模塊、第二概率統(tǒng)計子模塊、第二數(shù)目集合確定子模塊、第二參數(shù)確定子模塊、聚類處理子模塊、噪聲數(shù)據(jù)占比計算子模塊、判斷子模塊和賦值子模塊。其中:
[0163]標準化處理子模塊，用于對歷史運行數(shù)據(jù)進行標準化處理，獲得目標歷史運行數(shù)據(jù)。
[0164]噪聲數(shù)據(jù)占比確定子模塊，用于根據(jù)目標歷史運行數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)對象的數(shù)量確定目標噪聲數(shù)據(jù)占比ε-noise。
[0165]距離計算子模塊，用于計算目標歷史運行數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)對象與目標對象的幾何距離，獲得距離集合。其中，目標對象為目標歷史數(shù)據(jù)中與數(shù)據(jù)對象的幾何距離第k近的數(shù)據(jù)對象，k的初始取值為2。
[0166]第一概率統(tǒng)計子模塊，用于對距離集合中的各個元素進行概率統(tǒng)計；
[0167]距離集合確定子模塊，用于將距離集合中概率值在預設概率范圍內的元素組成新的距離集合。
[0168]第一參數(shù)確定子模塊，用于確定新的距離集合的數(shù)學期望值作為DBSCAN聚類算法的參數(shù)Epsk。
[0169]第一數(shù)目集合確定子模塊，用于確定目標歷史運行數(shù)據(jù)中所有數(shù)據(jù)對象的Epsk域內點的數(shù)目集合。
[0170]第二概率統(tǒng)計子模塊，用于對數(shù)目集合中的元素進行概率統(tǒng)計。
[0171 ]第二數(shù)目集合確定子模塊，用于將數(shù)目集合中概率值在預設概率范圍內的元素組成新的數(shù)目集合。
[0172]第二參數(shù)確定子模塊，用于確定新的數(shù)目集合的數(shù)學期望值作為DBSCAN聚類算法的參數(shù)Minptsk。
[0173]聚類處理子模塊，用于以參數(shù)Minptsk和Epsk對目標歷史運行數(shù)據(jù)進行DBSCAN聚類處理。
[0174]噪聲數(shù)據(jù)占比計算子模塊，用于根據(jù)DBSCAN聚類處理的聚類結果計算當前噪聲數(shù)據(jù)占比 Rat1-noisek。
[0175]判斷子模塊，用于判斷k是否大于2且Rat1-noisek滿足| Rat1-noisek-ι-Rat1n-oisek I (εη-oise，如果是，則結束聚類處理，如果否則觸發(fā)賦值子模塊將k+Ι賦值給k，并觸發(fā)距離計算子模塊計算目標歷史運行數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)對象與目標對象的幾何距離。
[0176]在上述實施例提供的風電機組對風誤差自動校準裝置中，降維處理模塊包括:概率統(tǒng)計子模塊和數(shù)據(jù)剔除子模塊。其中:
[0177]概率統(tǒng)計子模塊，用于對目標數(shù)據(jù)中的對風誤差進行概率統(tǒng)計，并基于概率統(tǒng)計結果確定目標對風誤差范圍。
[0178]數(shù)據(jù)剔除子模塊，用于從目標數(shù)據(jù)中剔除對風誤差不在目標對風誤差范圍內的數(shù)據(jù)，獲得第一目標數(shù)據(jù)。
[0179]曲線確定模塊包括:第一曲線確定子模塊和第二曲線確定子模塊。其中:
[0180]第一曲線確定子模塊，用于利用第一目標數(shù)據(jù)確定與各個對風誤差對應的風功率曲線，風功率曲線為風速與有功功率的關系曲線。
[0181]第二曲線確定子模塊，用于將風功率曲線處理成對風誤差與出力性能的關系曲線。
[0182]在上述實施例提供的風電機組對風誤差自動校準裝置還包括:評估模塊。其中:
[0183]評估模塊，用于按預設評估方法評估校正前后目標機組的出力性能的變化情況。
[0184]進一步的評估模塊包括:數(shù)據(jù)獲取子模塊、數(shù)據(jù)分組模子塊、異常數(shù)據(jù)剔除子模塊、數(shù)據(jù)合并子模塊、數(shù)據(jù)擬合子模塊、數(shù)據(jù)插值子模塊、功率偏差計算子模塊、異常數(shù)據(jù)剔除子模塊、風功率曲線處理子模塊和對比子模塊。
[0185]數(shù)據(jù)獲取子模塊，用于獲取目標機組的校正前運行數(shù)據(jù)以及校正后運行數(shù)據(jù)。
[0186]數(shù)據(jù)分組模子塊，用于以額定風速為界分別將所述校正前運行數(shù)據(jù)和校正后運行數(shù)據(jù)分成兩組。
[0187]異常數(shù)據(jù)剔除子模塊，用于從兩組校正前運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)，并從兩組校正后運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)。
[0188]數(shù)據(jù)合并子模塊，用于將剔除異常數(shù)據(jù)后的兩組校正前運行數(shù)據(jù)合并得到校正前目標運行數(shù)據(jù)，并將剔除異常數(shù)據(jù)后的兩組校正后運行數(shù)據(jù)合并得到校正后目標運行數(shù)據(jù)。
[0189]數(shù)據(jù)擬合子模塊，用于分別將校正前目標運行數(shù)據(jù)和所述校正后目標運行數(shù)據(jù)擬合到所述風功率曲線。
[0190]數(shù)據(jù)插值子模塊，用于分別對校正前目標運行數(shù)據(jù)和校正后目標運行數(shù)據(jù)中的風速以風功率曲線為節(jié)點進行線性插值，獲得與每個風速對應的理論有功功率。
[0191 ]功率偏差計算子模塊，用于分別計算校正前目標運行數(shù)據(jù)和校正后目標運行數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)點的實際有功功率與理論有功功率間的功率偏差，獲得與各個數(shù)據(jù)點對應的功率偏差。
[0192]異常數(shù)據(jù)剔除子模塊，用于對與各個數(shù)據(jù)點對應的功率偏差進行概率統(tǒng)計，并根據(jù)概率統(tǒng)計結果將概率密度不在預設范圍內的數(shù)據(jù)點剔除，獲得新的校正前的運行數(shù)據(jù)和新的校正后的運行數(shù)據(jù)，然后觸發(fā)數(shù)據(jù)分組模子塊以額定風速為界將所述校正前運行數(shù)據(jù)分成兩組，直至擬合得到的風功率曲線不再變化。
[0193]風功率曲線處理子模塊，用于分別對校正前后的風功率曲線進行積分處理，將校正前后的風功率曲線轉換為校正前后的出力性能指標量化值。
[0194]對比子模塊，用于對比校正前后的出力性能指標量化值的大小，獲得校正前后目標機組出力性能的變化情況。
[0195]本發(fā)明提供的風電機組對風誤差自動校準方法及裝置，通過改進的DBSCAN算法對機組的運行數(shù)據(jù)進行聚類處理，剔除異常數(shù)據(jù)，充分消除了異常數(shù)據(jù)在風電機組偏航系統(tǒng)固有對風誤差自動辨識過程中的不利影響;通過概率統(tǒng)計和降維處理提高了對偏航系統(tǒng)的固有對風誤差進行在線辨識的辨識精度，并且當風向標受外部擾動再次發(fā)生偏移時，能夠做到及時反饋;根據(jù)固有對風誤差自動調整偏航控制系統(tǒng)中的零位參數(shù)，可以增強機組偏航系統(tǒng)的自適應水平，提高對風效率，同時還能免除運維人員對風向標的定期復核工作，減少人為誤差，提高機組偏航系統(tǒng)的可靠性;基于運行數(shù)據(jù)深度凈化技術對校正前后風電機組的出力性能進行評估時，由于剔除了異常數(shù)據(jù)，保留了能夠表征機組穩(wěn)態(tài)性能的純凈數(shù)據(jù)，因此可以實現(xiàn)對風電機組出力性能的準確評估。
[0196]本說明書中各個實施例采用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似部分互相參見即可。
[0197]在本申請所提供的幾個實施例中，應該理解到，所揭露的方法、裝置和設備，可以通過其它的方式實現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現(xiàn)時可以有另外的劃分方式，例如多個單元或組件可以結合或者可以集成到另一個系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些通信接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機械或其它的形式。
[0198]所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡單元上?？梢愿鶕?jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現(xiàn)本實施例方案的目的。另外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。
[0199]所述功能如果以軟件功能單元的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術方案本質上或者說對現(xiàn)有技術做出貢獻的部分或者該技術方案的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質中，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，服務器，或者網(wǎng)絡設備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質包括:U盤、移動硬盤、只讀存儲器(R0M，Read-0nly Memory)、隨機存取存儲器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質。
[0200]對所公開的實施例的上述說明，使本領域專業(yè)技術人員能夠實現(xiàn)或使用本發(fā)明。對這些實施例的多種修改對本領域的專業(yè)技術人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，在其它實施例中實現(xiàn)。因此，本發(fā)明將不會被限制于本文所示的這些實施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點相一致的最寬的范圍。
【主權項】
1.一種風電機組對風誤差自動校準方法，其特征在于，所述方法包括: 獲取預設時段內目標機組的歷史運行數(shù)據(jù)； 從所述目標機組的歷史運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)，獲得目標數(shù)據(jù)； 對所述目標數(shù)據(jù)進行降維處理，并通過所述降維處理后的數(shù)據(jù)確定對風誤差與出力性能的關系曲線； 通過所述對風誤差與出力性能的關系曲線確定固有對風誤差； 通過所述固有對風誤差校正所述目標機組的偏航系統(tǒng)中的零位參數(shù)。2.根據(jù)權利要求1所述的自動校準方法，其特征在于，所述從所述目標機組的歷史運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)，包括: 對所述歷史運行數(shù)據(jù)進行聚類處理，并基于所述聚類處理的聚類結果剔除所述異常數(shù)據(jù)。3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述歷史運行數(shù)據(jù)進行聚類處理，包括: 對所述歷史運行數(shù)據(jù)進行標準化處理，獲得目標歷史運行數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述目標歷史運行數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)對象的數(shù)量確定目標噪聲數(shù)據(jù)占比ε-noise; 計算所述目標歷史運行數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)對象與目標對象的幾何距離，獲得距離集合，其中，所述目標對象為所述目標歷史數(shù)據(jù)中與所述數(shù)據(jù)對象的幾何距離第k近的數(shù)據(jù)對象，所述k的初始取值為2; 對所述距離集合中的各個元素進行概率統(tǒng)計，將所述距離集合中概率值在預設概率范圍內的元素組成新的距離集合； 確定所述新的距離集合的數(shù)學期望值作為DBSCAN聚類算法的參數(shù)Epsk; 確定所述目標歷史運行數(shù)據(jù)中所有數(shù)據(jù)對象的Epsk域內點的數(shù)目集合； 對所述數(shù)目集合中的元素進行概率統(tǒng)計，將所述數(shù)目集合中概率值在預設概率范圍內的元素組成新的數(shù)目集合； 確定所述新的數(shù)目集合的數(shù)學期望值作為所述DBSCAN聚類算法的參數(shù)Minptsk; 以參數(shù)Minptsk和Epsk對所述目標歷史運行數(shù)據(jù)進行DBSCAN聚類處理； 根據(jù)所述DBSCAN聚類處理的聚類結果計算當前噪聲數(shù)據(jù)占比Rat1-noisek; 當k>2，且Rat1-noisek滿足 I Rat1-noisek-ι-Rat1-noisek | < ε-noise時，結束聚類處理，否則，將k+Ι賦值給k，然后返回執(zhí)行所述計算所述目標歷史運行數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)對象與目標對象的幾何距離這一步驟。4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述目標數(shù)據(jù)進行降維處理，并通過所述降維處理后的數(shù)據(jù)確定對風誤差與出力性能的關系曲線，包括: 對所述目標數(shù)據(jù)中的對風誤差進行概率統(tǒng)計，并基于概率統(tǒng)計結果確定目標對風誤差范圍； 從所述目標數(shù)據(jù)中剔除對風誤差不在所述目標對風誤差范圍內的數(shù)據(jù)，獲得第一目標數(shù)據(jù)； 利用所述第一目標數(shù)據(jù)確定與各個對風誤差對應的風功率曲線，風功率曲線為風速與有功功率的關系曲線； 將所述風功率曲線處理成對風誤差與出力性能的關系曲線。5.根據(jù)權利要求1-4中任意一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括: 基于運行數(shù)據(jù)深度凈化技術評估校正前后所述目標機組的出力性能的變化情況。6.根據(jù)權利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于運行數(shù)據(jù)深度凈化技術評估校正前后所述目標機組的出力性能的變化情況，包括: 獲取目標機組的校正前運行數(shù)據(jù)以及校正后運行數(shù)據(jù)； 以額定風速為界分別將所述校正前運行數(shù)據(jù)和所述校正后運行數(shù)據(jù)分成兩組； 從兩組校正前運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)，將剔除異常數(shù)據(jù)后的兩組校正前運行數(shù)據(jù)合并得到校正前目標運行數(shù)據(jù)，并從兩組校正后運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)，將剔除異常數(shù)據(jù)后的兩組校正后運行數(shù)據(jù)合并得到校正后目標運行數(shù)據(jù)； 分別將所述校正前目標運行數(shù)據(jù)和所述校正后目標運行數(shù)據(jù)擬合到所述風功率曲線，并分別對所述校正前目標運行數(shù)據(jù)和所述校正后目標運行數(shù)據(jù)中的風速以所述風功率曲線為節(jié)點進行線性插值，獲得與每個風速對應的理論有功功率； 分別計算所述校正前目標運行數(shù)據(jù)和所述校正后目標運行數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)點的實際有功功率與理論有功功率間的功率偏差，獲得與各個數(shù)據(jù)點對應的功率偏差； 對所述與各個數(shù)據(jù)點對應的功率偏差進行概率統(tǒng)計； 根據(jù)概率統(tǒng)計結果，將概率密度不在預設范圍內的數(shù)據(jù)點剔除，然后返回所述以額定風速為界將所述校正前運行數(shù)據(jù)分成兩組，并以額定風速為界將所述校正后運行數(shù)據(jù)分成兩組這一步驟，直至擬合得到的風功率曲線不再變化； 通過分別對校正前后的風功率曲線進行積分處理，將所述校正前后的風功率曲線轉換為校正前后的出力性能指標量化值； 對比校正前后的出力性能指標量化值的大小，獲得校正前后所述目標機組出力性能的變化情況。7.一種風電機組對風誤差自動校準裝置，其特征在于，所述裝置包括: 數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取預設時段內目標機組的歷史運行數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)剔除模塊，用于從所述數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的所述歷史運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)，獲得目標數(shù)據(jù)； 降維處理模塊，用于對所述數(shù)據(jù)剔除模塊剔除異常數(shù)據(jù)后所得到的所述目標數(shù)據(jù)進行降維處理； 曲線確定模塊，用于通過所述降維處理模塊降維處理后的數(shù)據(jù)確定對風誤差與出力性能的關系曲線； 固有對風誤差確定模塊，用于通過所述曲線確定模塊確定出的所述對風誤差與出力性能的關系曲線確定固有對風誤差； 校正模塊，用于通過所述固有對風誤差確定模塊確定的所述固有對風誤差校正所述目標機組的偏航系統(tǒng)中的零位參數(shù)。8.根據(jù)權利要求7所述的自動校準裝置，其特征在于，所述數(shù)據(jù)剔除模塊包括: 聚類模塊，用于對所述歷史運行數(shù)據(jù)進行聚類處理，獲得聚類結果； 剔除模塊，用于基于所述聚類處理的聚類結果剔除所述異常數(shù)據(jù)。9.根據(jù)權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述降維處理模塊包括: 所述概率統(tǒng)計子模塊，用于對所述目標數(shù)據(jù)中的對風誤差進行概率統(tǒng)計，并基于概率統(tǒng)計結果確定目標對風誤差范圍； 所述數(shù)據(jù)剔除子模塊，用于從所述目標數(shù)據(jù)中剔除對風誤差不在所述目標對風誤差范圍內的數(shù)據(jù)，獲得第一目標數(shù)據(jù)； 所述曲線確定模塊包括:第一曲線確定子模塊和第二曲線確定子模塊； 所述第一曲線確定子模塊，用于利用所述第一目標數(shù)據(jù)確定與各個對風誤差對應的風功率曲線，風功率曲線為風速與有功功率的關系曲線； 所述第二曲線確定子模塊，用于將所述風功率曲線處理成對風誤差與出力性能的關系曲線。10.根據(jù)權利要求7-9中任意一項所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 評估模塊，用于基于運行數(shù)據(jù)深度凈化技術評估校正前后所述目標機組的出力性能的變化情況； 所述評估模塊包括: 數(shù)據(jù)獲取子模塊，用于獲取目標機組的校正前運行數(shù)據(jù)以及校正后運行數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)分組模子塊，用于以額定風速為界分別將所述校正前運行數(shù)據(jù)和所述校正后運行數(shù)據(jù)分成兩組； 異常數(shù)據(jù)剔除子模塊，用于從兩組校正前運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)，并從兩組校正后運行數(shù)據(jù)中剔除異常數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)合并子模塊，用于將剔除異常數(shù)據(jù)后的兩組校正前運行數(shù)據(jù)合并得到校正前目標運行數(shù)據(jù)，并將剔除異常數(shù)據(jù)后的兩組校正后運行數(shù)據(jù)合并得到校正后目標運行數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)擬合子模塊，用于分別將所述校正前目標運行數(shù)據(jù)和所述校正后目標運行數(shù)據(jù)擬合到所述風功率曲線； 數(shù)據(jù)插值子模塊，用于分別對所述校正前目標運行數(shù)據(jù)和所述校正后目標運行數(shù)據(jù)中的風速以所述風功率曲線為節(jié)點進行線性插值，獲得與每個風速對應的理論有功功率；功率偏差計算子模塊，用于分別計算所述校正前目標運行數(shù)據(jù)和所述校正后目標運行數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)點的實際有功功率與理論有功功率間的功率偏差，獲得與各個數(shù)據(jù)點對應的功率偏差； 異常數(shù)據(jù)剔除子模塊，用于對所述與各個數(shù)據(jù)點對應的功率偏差進行概率統(tǒng)計，并根據(jù)概率統(tǒng)計結果將概率密度不在預設范圍內的數(shù)據(jù)點剔除，獲得新的校正前的運行數(shù)據(jù)和新的校正后的運行數(shù)據(jù)，然后觸發(fā)數(shù)據(jù)分組模子塊所述以額定風速為界將所述校正前運行數(shù)據(jù)分成兩組，直至擬合得到的風功率曲線不再變化； 風功率曲線處理子模塊，用于分別對校正前后的風功率曲線進行積分處理，將所述校正前后的風功率曲線轉換為校正前后的出力性能指標量化值； 對比子模塊，用于對比校正前后的出力性能指標量化值的大小，獲得校正前后所述目標機組出力性能的變化情況。
【文檔編號】F03D7/02GK106014858SQ201610579606
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年7月21日
【發(fā)明人】葉杭冶, 潘東浩, 王欣, 吳根勇, 應有
【申請人】浙江運達風電股份有限公司