基于風(fēng)電機(jī)組控制原理的風(fēng)功率數(shù)據(jù)識(shí)別與清洗方法

梅 勇, 李 霄, 胡在春, 姚 惠, 劉 達(dá)

(1． 國(guó)家電投集團(tuán)能源科技工程有限公司, 上海 201100； 2． 國(guó)家電投集團(tuán)廣西電力有限公司, 南寧 530003； 3. 中國(guó)核科技信息與經(jīng)濟(jì)研究院, 北京 100048)

當(dāng)前能源結(jié)構(gòu)加速優(yōu)化，風(fēng)電作為新能源發(fā)電的一種重要形式，近年來(lái)發(fā)展迅速。隨著技術(shù)的成熟和成本的進(jìn)一步下降，我國(guó)風(fēng)電裝機(jī)規(guī)模逐年增大。據(jù)國(guó)家能源局權(quán)威數(shù)據(jù)顯示，2019年我國(guó)新增并網(wǎng)風(fēng)電裝機(jī)2 574萬(wàn)kW，累計(jì)并網(wǎng)裝機(jī)21 005萬(wàn)kW[1]。這也帶來(lái)了風(fēng)電運(yùn)維管理方面的問(wèn)題，尤其是“平價(jià)上網(wǎng)”時(shí)代的到來(lái)，使得風(fēng)電場(chǎng)必須具備更高的運(yùn)維管理效率才能獲得良好的經(jīng)濟(jì)效益。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，風(fēng)電行業(yè)也在嘗試通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)風(fēng)電場(chǎng)的智能運(yùn)維管理，提高發(fā)電效益。而在實(shí)施過(guò)程中，數(shù)據(jù)成為可利用的關(guān)鍵資源，風(fēng)功率數(shù)據(jù)作為展現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組性能最直觀的數(shù)據(jù)，倍受相關(guān)人員的關(guān)注。

風(fēng)功率曲線可以通過(guò)數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)(SCADA)運(yùn)行數(shù)據(jù)擬合得到，其反映了機(jī)組輸出有功功率與風(fēng)速之間的函數(shù)關(guān)系。隨著風(fēng)電在整個(gè)發(fā)電行業(yè)中比重的增加，風(fēng)功率曲線的獲取尤為重要[2]，其在風(fēng)場(chǎng)經(jīng)濟(jì)性分析活動(dòng)中具有重要作用，不僅能驗(yàn)證風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀況是否在額定范圍內(nèi)，還可以橫向?qū)Ρ雀黠L(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并加以排查，減少電量損失。而實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，風(fēng)功率數(shù)據(jù)在采集、測(cè)量、傳輸、轉(zhuǎn)換等各個(gè)環(huán)節(jié)中都存在故障或干擾導(dǎo)致的數(shù)據(jù)異?；蛉笔?，且國(guó)內(nèi)普遍存在因風(fēng)電接納能力受限而“棄風(fēng)”的現(xiàn)象，形成了人為因素造成的“限電”數(shù)據(jù)。以上兩類(lèi)數(shù)據(jù)都為非正常運(yùn)行數(shù)據(jù)，不能用來(lái)進(jìn)行風(fēng)電機(jī)組性能和經(jīng)濟(jì)性分析，否則會(huì)影響結(jié)果的準(zhǔn)確性與可靠性[3]。

對(duì)于風(fēng)功率特性的研究，目前主要集中在兩方面：一是風(fēng)功率曲線的建模方法研究[2-7]，二是對(duì)異常風(fēng)功率數(shù)據(jù)的識(shí)別和清洗研究[8-13]。Gill等[6]提出采用Copula風(fēng)功率曲線模型來(lái)清洗異常點(diǎn)，建立風(fēng)功率曲線來(lái)對(duì)機(jī)組特性進(jìn)行評(píng)估。Lydia等[7]對(duì)包括Copula方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在內(nèi)的多種風(fēng)功率曲線建模方法進(jìn)行對(duì)比和分析，發(fā)現(xiàn)這些方法都存在改進(jìn)空間，無(wú)法從機(jī)理上將風(fēng)功率曲線的影響因素關(guān)聯(lián)到風(fēng)功率輸出。趙永寧等[8]提出了將四分位法和K-means聚類(lèi)方法相結(jié)合的風(fēng)功率數(shù)據(jù)清洗方法。婁建樓等[9]提出了最優(yōu)組內(nèi)方差清洗算法。沈小軍等[10-11]提出了一種基于變點(diǎn)分組法和四分位法組合的異常數(shù)據(jù)識(shí)別清洗方法。上述方法有一定的適用性，但對(duì)位于風(fēng)功率曲線右側(cè)有大量異常點(diǎn)的情形無(wú)法達(dá)到較好的效果。楊茂等[12]結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)速-功率的傳變特性，依據(jù)正態(tài)分布和標(biāo)準(zhǔn)差提出黏滯區(qū)間的概念，對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和清洗后獲得了較好的清洗效果。胡陽(yáng)等[13]結(jié)合風(fēng)機(jī)運(yùn)行原理與風(fēng)速、風(fēng)輪轉(zhuǎn)速和功率三維關(guān)聯(lián)性關(guān)系，依照風(fēng)速精細(xì)化分段剔除異常數(shù)據(jù)，也進(jìn)一步改善了數(shù)據(jù)清洗效果。

目前，對(duì)于異常風(fēng)功率點(diǎn)的判斷主要有2種方法：一是根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)集中程度或位置分布來(lái)判斷某一點(diǎn)是否為異常點(diǎn)[8-11];二是建立風(fēng)功率曲線的數(shù)學(xué)模型來(lái)判斷異常點(diǎn)[5-6,12]。前者算法較為簡(jiǎn)潔，適用性有限；而后者算法相對(duì)復(fù)雜，效果優(yōu)于前者，但兩者基本是純數(shù)學(xué)處理方法，清洗效果都有待改進(jìn)。筆者針對(duì)風(fēng)功率散點(diǎn)清洗中存在的問(wèn)題，從風(fēng)電機(jī)組控制原理出發(fā)，提出了一種簡(jiǎn)單可行、適用性強(qiáng)的清洗算法，并對(duì)該算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。

1 變速變槳距風(fēng)電機(jī)組控制

1.1 控制原理簡(jiǎn)介

風(fēng)力發(fā)電機(jī)是一種將風(fēng)能轉(zhuǎn)化為葉輪的機(jī)械能，再通過(guò)葉輪帶動(dòng)發(fā)電機(jī)，將機(jī)械能轉(zhuǎn)化為電能的裝置。風(fēng)輪吸收功表達(dá)式為：

(1)

式中：Pa為風(fēng)輪吸收功，W；ρ為空氣密度，kg/m3；U為風(fēng)輪面迎風(fēng)風(fēng)速，m/s；R為風(fēng)輪半徑，m；CP為風(fēng)輪的風(fēng)能利用系數(shù)。

如圖1所示，若忽略機(jī)械效率損失的影響，則

Pa=T風(fēng)輪Ω

(2)

T風(fēng)輪Ω=Tgωg

(3)

式中：T風(fēng)輪為風(fēng)輪轉(zhuǎn)矩，N·m；Ω為風(fēng)輪旋轉(zhuǎn)角速度，rad/s；Tg為發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)矩，N·m；ωg為發(fā)電機(jī)旋轉(zhuǎn)角速度，rad/s，ωg=GΩ，G為齒輪箱轉(zhuǎn)速比，對(duì)于直驅(qū)風(fēng)電機(jī)組，無(wú)齒輪箱則G=1。

圖1 風(fēng)電機(jī)組發(fā)電原理簡(jiǎn)圖

結(jié)合式(1)～式(3)可得：

(4)

在討論風(fēng)力機(jī)的能量轉(zhuǎn)換與控制時(shí)，引入葉尖速比λ這一特性系數(shù)，其表示風(fēng)輪在不同風(fēng)速下的狀態(tài)，用葉片的葉尖圓周速度與風(fēng)速之比來(lái)衡量。

(5)

圖2給出了風(fēng)能利用系數(shù)與葉尖速比的關(guān)系。由圖2可知，隨著葉尖速比的增大，風(fēng)能利用系數(shù)先增大后減小，即存在一個(gè)最佳葉尖速比λ(opt)，可得到最大風(fēng)能利用系數(shù)CP(max)。由于Ω=ωg/G,結(jié)合式(4)和式(5)可得：

(6)

令Kλ=ρπR5CP/(2λ3G3)，并將其定義為發(fā)電機(jī)勵(lì)磁轉(zhuǎn)矩增益[13-14]，則有

(7)

圖2 風(fēng)能利用系數(shù)與葉尖速比的關(guān)系圖

1.2 控制參數(shù)分析

變速變槳距風(fēng)電機(jī)組的控制目標(biāo)為低風(fēng)速運(yùn)行變轉(zhuǎn)速，追求最佳CP；高風(fēng)速時(shí)槳距角變化，限制功率。如圖3所示，實(shí)際運(yùn)行中，由于機(jī)艙風(fēng)速測(cè)量的不可靠，通常采用轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩控制的方式，控制過(guò)程可分為4個(gè)階段[15]。

第一階段，由于受風(fēng)電機(jī)組最低轉(zhuǎn)速的限制，風(fēng)電機(jī)組在低于發(fā)電機(jī)最小轉(zhuǎn)速時(shí)都采用恒轉(zhuǎn)速-PI控制，此時(shí)由于風(fēng)速小、轉(zhuǎn)速大，風(fēng)電機(jī)組在圖2中高于最佳葉尖速比的區(qū)間內(nèi)運(yùn)行，隨著風(fēng)速增大，葉尖速比減小，逐漸接近最大風(fēng)能利用系數(shù)。

第二階段，在最小轉(zhuǎn)速至額定轉(zhuǎn)速之間，采用變轉(zhuǎn)速控制，隨著風(fēng)速變化調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速，保持葉尖速比維持在最佳值，因而能夠維持在CP(max)點(diǎn)運(yùn)行。

第三階段，達(dá)到額定轉(zhuǎn)速后，風(fēng)電機(jī)組又采用恒轉(zhuǎn)速-PI控制，通過(guò)增大轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)輸出功率，隨著風(fēng)速增大，發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速不再變化，葉尖速比減小，風(fēng)電機(jī)組在圖2中低于最佳葉尖速比的區(qū)間內(nèi)運(yùn)行，CP也逐漸減小。

第四階段，如圖3右上角的虛線所示，達(dá)到額定轉(zhuǎn)矩后，在更高的風(fēng)速中，轉(zhuǎn)矩需求量保持基本不變，由槳距控制來(lái)調(diào)節(jié)葉輪轉(zhuǎn)速，使功率維持在額定功率，此時(shí)的葉尖速比進(jìn)一步減小。

圖3 變速變槳距風(fēng)電機(jī)組轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩控制示意圖

圖4給出了理想運(yùn)行狀態(tài)下變速變槳距風(fēng)電機(jī)組的風(fēng)功率散點(diǎn)、轉(zhuǎn)矩散點(diǎn)和葉尖速比散點(diǎn)圖。從圖4(b)可以看出，風(fēng)電機(jī)組的轉(zhuǎn)矩變化與圖3所示的理想控制狀態(tài)基本吻合。而圖4(c)中葉尖速比散點(diǎn)的分布特征特點(diǎn)明顯，基本可以分為3個(gè)區(qū)間，第一個(gè)區(qū)間與圖3中的AB段對(duì)應(yīng)，其值分布非常集中，隨風(fēng)速變化逐漸減小，近乎集中在一條曲線上；第二個(gè)區(qū)間與圖3中的BC段對(duì)應(yīng)，為CP(max)運(yùn)行區(qū)間，葉尖速比基本維持在一個(gè)水平線兩側(cè)波動(dòng)，分布也比較集中；第三個(gè)區(qū)間與圖3中C點(diǎn)之后的運(yùn)行區(qū)間對(duì)應(yīng)，葉尖速比的特點(diǎn)與第一個(gè)區(qū)間類(lèi)似，隨風(fēng)速變化基本集中在一條曲線上。根據(jù)風(fēng)電機(jī)組控制原理，葉尖速比是整個(gè)控制過(guò)程中保證風(fēng)電機(jī)組發(fā)電性能的重要指標(biāo)，該值若偏離控制目標(biāo)過(guò)大，必然對(duì)應(yīng)著某種異常的發(fā)生，如測(cè)量參數(shù)異常導(dǎo)致的偏離或運(yùn)行狀態(tài)異常導(dǎo)致的偏離?；谌~尖速比的這些特性，筆者考慮對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，對(duì)葉尖速比散點(diǎn)進(jìn)行清洗，間接實(shí)現(xiàn)清洗功率散點(diǎn)的目的。

(a) 功率

(b) 轉(zhuǎn)矩

(c) 葉尖速比

2 數(shù)據(jù)清洗算法

2.1 運(yùn)行參數(shù)特性分析

如圖5所示，一般風(fēng)電機(jī)組的原始風(fēng)功率散點(diǎn)根據(jù)其運(yùn)行狀態(tài)可以劃分為四大類(lèi)：主體部分代表的正常運(yùn)行點(diǎn)、限功率點(diǎn)、異常點(diǎn)(主要由傳感器問(wèn)題或機(jī)組故障造成)和停機(jī)點(diǎn)。而風(fēng)功率散點(diǎn)清洗的目的就是要保留正常運(yùn)行點(diǎn)，去掉其他三類(lèi)點(diǎn)。停機(jī)點(diǎn)的篩選相對(duì)簡(jiǎn)單，直接刪除功率小于接近0的某個(gè)數(shù)即可，一般將這一值定為5 kW。

圖5 風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行點(diǎn)分類(lèi)示意圖

圖6為對(duì)圖5所示的風(fēng)功率散點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后，直接采用四分位法清洗葉尖速比散點(diǎn)后得到的結(jié)果。從圖6可以看出，通過(guò)對(duì)葉尖速比散點(diǎn)的清洗確實(shí)能清洗掉大部分異常數(shù)據(jù)。但是，由于部分限功率點(diǎn)的葉尖速比散點(diǎn)沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的異常特性，無(wú)法僅通過(guò)清洗葉尖速比散點(diǎn)得到徹底清洗限功率點(diǎn)的目的，所以需要結(jié)合風(fēng)機(jī)運(yùn)行原理設(shè)計(jì)合理的識(shí)別算法，以達(dá)到比較理想的清洗效果。

2.2 算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)功率散點(diǎn)數(shù)據(jù)清洗的目的，設(shè)計(jì)了如圖7所示的清洗算法。在實(shí)施數(shù)據(jù)清洗前，需要準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)包括SCADA運(yùn)行數(shù)據(jù)(風(fēng)速、功率、風(fēng)輪轉(zhuǎn)速和發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速)和風(fēng)電機(jī)組參數(shù)(風(fēng)輪直徑、風(fēng)電機(jī)組額定功率、發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速范圍)，計(jì)算間隔為10 min。

(a)

(b)

圖7 風(fēng)功率散點(diǎn)清洗算法示意圖

清洗數(shù)據(jù)時(shí)，需要先將原始SCADA進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理步驟如下：(1) 刪除停機(jī)數(shù)據(jù)；(2) 刪除發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速小于設(shè)計(jì)最小發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速k(k<1)倍的所有工況數(shù)據(jù)，因?yàn)楦鶕?jù)風(fēng)電機(jī)組的轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩控制原理，在遠(yuǎn)低于設(shè)計(jì)最小發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)運(yùn)行不屬于正常運(yùn)行狀態(tài)。考慮到實(shí)際運(yùn)行在設(shè)計(jì)最小發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速的動(dòng)態(tài)波動(dòng)工況，可取k=0.9。

數(shù)據(jù)預(yù)處理完成后需要對(duì)限功率點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別。實(shí)際運(yùn)行中，風(fēng)速一般具有較大的波動(dòng)性，其10 min均值很少在較長(zhǎng)一段連續(xù)的時(shí)間內(nèi)保持不變，所以在達(dá)到額定功率前未限功率的條件下，功率一般都會(huì)隨風(fēng)速波動(dòng)。而限功率時(shí)，功率會(huì)在一段相對(duì)連續(xù)的時(shí)間內(nèi)隨風(fēng)速的變化基本保持不變。根據(jù)限功率數(shù)據(jù)的這一特點(diǎn)，設(shè)計(jì)限功率數(shù)據(jù)識(shí)別算法：首先在最小功率和額定功率范圍內(nèi)，以一定的步長(zhǎng)ΔP(根據(jù)經(jīng)驗(yàn)可取5 kW)將功率點(diǎn)劃分區(qū)間；然后在每個(gè)區(qū)間分析功率點(diǎn)的時(shí)間特性，若某個(gè)區(qū)間內(nèi)某一天存在超過(guò)一定時(shí)間長(zhǎng)度(一般取2 h)的功率點(diǎn)，則認(rèn)為這一天的這些點(diǎn)為限功率點(diǎn)；這一步驟能找出絕大部分的限功率點(diǎn)，清洗這些散點(diǎn)后，已能滿(mǎn)足后續(xù)進(jìn)一步數(shù)據(jù)清洗的要求。

清洗完限功率點(diǎn)后，通過(guò)式(5)計(jì)算風(fēng)電機(jī)組的葉尖速比，建立風(fēng)速-葉尖速比散點(diǎn)關(guān)系，采用四分位法完成對(duì)葉尖速比的異常點(diǎn)的清洗。先將風(fēng)速在最小值和最大值之間以0.5 m/s的區(qū)間進(jìn)行劃分，對(duì)每個(gè)區(qū)間內(nèi)的葉尖速比進(jìn)行排序λi={λi1,λi2,…,λin}，將排好序的功率點(diǎn)平均劃分為四部分，則可得到3個(gè)功率劃分點(diǎn)即為3個(gè)四分位數(shù)，其從小到大依次為Q1、Q2、Q3，定義四分位距IQR為

IQR=Q3-Q1

(8)

根據(jù)IQR可以確定數(shù)據(jù)樣本λi中異常值的內(nèi)限[Fd,Fu]，處于內(nèi)限以外的數(shù)據(jù)都認(rèn)為是異常值。

(9)

式中：kl和kh分別為區(qū)間下邊界和上邊界的系數(shù)，可將kl和kh都取1。

清洗完葉尖速比散點(diǎn)后，可能還會(huì)存在少數(shù)大風(fēng)狀態(tài)下未被清洗掉的異常點(diǎn)，需要再一次建立風(fēng)速-功率散點(diǎn)關(guān)系，以0.5 m/s的風(fēng)速區(qū)間劃分功率散點(diǎn)，采用上述四分位法進(jìn)行風(fēng)速-功率散點(diǎn)清洗。通過(guò)以上步驟，即可獲得正常運(yùn)行的風(fēng)功率散點(diǎn)。

3 數(shù)據(jù)清洗效果分析

3.1 測(cè)試散點(diǎn)的選擇

為了驗(yàn)證上述算法對(duì)于風(fēng)功率散點(diǎn)清洗的有效性，選擇變速變槳距風(fēng)電機(jī)組的3種不同形態(tài)的功率散點(diǎn)進(jìn)行測(cè)試，這3種形態(tài)的風(fēng)功率散點(diǎn)基本能涵蓋風(fēng)場(chǎng)絕大部分風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行情況。圖8給出了3臺(tái)不同風(fēng)電機(jī)組一整年的風(fēng)功率散點(diǎn)數(shù)據(jù)，取樣間隔10 min。圖8(a)中除了停機(jī)點(diǎn)外，只有少量的異常運(yùn)行點(diǎn)；圖8(b)中除了停機(jī)點(diǎn)外，有大量的限功率點(diǎn)和少量的異常運(yùn)行點(diǎn)；圖8(c)中存在大量的異常運(yùn)行點(diǎn)，其中左右兩側(cè)表現(xiàn)出不同的功率散點(diǎn)形態(tài)，根據(jù)分析，左側(cè)的功率散點(diǎn)形態(tài)是由于風(fēng)速儀測(cè)風(fēng)異常引起的，數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中需要將其剔除。

(a) 風(fēng)電機(jī)組1

(b) 風(fēng)電機(jī)組2

(c) 風(fēng)電機(jī)組3

3.2 測(cè)試結(jié)果對(duì)比

采用所提出的風(fēng)功率數(shù)據(jù)清洗方法對(duì)上述3臺(tái)風(fēng)電機(jī)組的風(fēng)功率點(diǎn)進(jìn)行清洗，結(jié)果如圖9所示。從圖9可以看出，該方法對(duì)3臺(tái)風(fēng)電機(jī)組的功率散點(diǎn)都具有很好的清洗效果，尤其是對(duì)限功率點(diǎn)和風(fēng)速異常點(diǎn)的清洗都具有很好的適用性。不考慮功率小于5 kW的停機(jī)點(diǎn)，對(duì)剩余的功率散點(diǎn)每100 kW整數(shù)點(diǎn)劃分一個(gè)區(qū)間，得到每個(gè)區(qū)間的功率概率分布圖(見(jiàn)圖10)，對(duì)比清洗功率散點(diǎn)前后的概率分布情況?？梢钥闯?，清洗前后功率數(shù)據(jù)的概率分布整體上差異不大，說(shuō)明本文清洗方法具有良好的可靠性。

將本文清洗方法與文獻(xiàn)[9]中的最優(yōu)組內(nèi)方差法(OIV)與文獻(xiàn)[10]中的變點(diǎn)分組-四分位法清洗結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，選擇圖8(b)所示的功率散點(diǎn)進(jìn)行測(cè)試。圖11(a)中，采用最優(yōu)組內(nèi)方差法同樣對(duì)左上方的異常數(shù)據(jù)清洗效果甚微，而右下方的部分限功率點(diǎn)未能被徹底清洗。圖11(b)中，采用變點(diǎn)分組-四分位法能得到相對(duì)集中的風(fēng)功率散點(diǎn)，但位于右下方的點(diǎn)被過(guò)多地清洗掉了。表1給出了3種算法的數(shù)據(jù)特征對(duì)比，其中有效數(shù)據(jù)比指清洗后數(shù)據(jù)占非停機(jī)數(shù)據(jù)的比例?？梢钥闯?，本文方法不僅能將功率散點(diǎn)清洗干凈，而且清洗后剩余的有效數(shù)據(jù)比高，超過(guò)80%，表1中還給出了同樣條件下各算法10次運(yùn)行的平均耗時(shí)，可以看出本文方法運(yùn)行耗時(shí)最短，比文獻(xiàn)[9]的最優(yōu)組內(nèi)方差法耗時(shí)縮短40%。因此本文方法不僅魯棒性好，能適用于多種形態(tài)分布的風(fēng)功率散點(diǎn)情形，而且避免了過(guò)度清洗的問(wèn)題，保留的散點(diǎn)分布可較好地體現(xiàn)機(jī)組控制特性。

(a) 風(fēng)電機(jī)組1

(b) 風(fēng)電機(jī)組2

(c) 風(fēng)電機(jī)組3

(a) 風(fēng)電機(jī)組1

(b) 風(fēng)電機(jī)組2

(c) 風(fēng)電機(jī)組3

(a) 文獻(xiàn)[9]算法

(b) 文獻(xiàn)[10]算法

表1 不同算法對(duì)功率散點(diǎn)的清洗效果對(duì)比

4 結(jié) 論

(1) 在整個(gè)控制過(guò)程中，葉尖速比隨風(fēng)速變化呈現(xiàn)3種變化狀態(tài)：低于最低發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速對(duì)應(yīng)的風(fēng)速下沿一條下降曲線的形態(tài)分布；在最低發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速和額定轉(zhuǎn)速對(duì)應(yīng)的風(fēng)速區(qū)間沿一條水平線兩側(cè)分布，分布帶較寬，均值基本不變；在發(fā)電機(jī)額定轉(zhuǎn)速對(duì)應(yīng)的風(fēng)速以上區(qū)間，葉尖速比隨風(fēng)速變化與第一個(gè)風(fēng)速區(qū)間類(lèi)似。

(2) 基于風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行原理，結(jié)合葉尖速比的分布特點(diǎn)，提出了基于風(fēng)速-葉尖速比散點(diǎn)四分位清洗的功率散點(diǎn)清洗方法，對(duì)各種不同形態(tài)特征的功率散點(diǎn)都具有較好的清洗效果。

(3) 將所提出的風(fēng)功率散點(diǎn)清洗方法與文獻(xiàn)中的算法進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)本文方法不僅能保留更多的有效數(shù)據(jù)，而且算法耗時(shí)較短，具有很好的實(shí)用性。