[发明专利]风电场运行状态的识别方法和装置

权利要求书

1.一种风电场运行状态的识别方法，其特征在于，包括：

对风电场中的每个风电机组分别建立状态识别模型；

获取风电场中每个风电机组的运行数据；

通过将每个风电机组的运行数据分别输入每个风电机组的状态识别模型，获得每个风电机组在每个状态识别模型下的状态识别参数；

基于获得的状态识别参数来确定风电场整体运行状态或风电场中单个风电机组的运行状态，

其中，状态识别模型是用于预测风电机组输出功率的模型，

其中，基于获得的状态识别参数来确定风电场中单个风电机组的运行状态的步骤包括：

分别获取每个风电机组的实际输出功率值；

针对每个风电机组，计算实际输出功率值与风电机组在每个状态识别模型下的预测功率值的偏差；

基于所述偏差确定风电场中单个风电机组的运行状态，

其中，针对每个风电机组，计算实际输出功率值与风电机组在每个状态识别模型下的预测功率值的偏差的步骤包括：

针对每个风电机组，分别计算风电机组在每个状态识别模型下的预测功率值与风电机组的实际输出功率值之间的差，得到风电机组针对每个状态识别模型的功率偏差值；

针对每个风电机组，计算风电机组针对所有状态识别模型的功率偏差值的方差，将所述方差作为风电机组实际输出功率值与预测功率值的偏差。

2.如权利要求1所述的识别方法，其特征在于，状态识别模型是用于判断风电机组结冰状态的模型，

其中，运行数据包括风速、转速、风电机组输出功率、桨距角、外界环境温度、外界环境湿度和限功率状态，状态识别参数指示风电机组的结冰状态风险指示值。

3.如权利要求1所述的识别方法，其特征在于，运行数据包括风速、风向角和外界环境温度，状态识别参数指示风电机组的预测功率值。

4.如权利要求2所述的识别方法，其特征在于，基于获得的状态识别参数来确定风电场整体运行状态的步骤包括：

计算所有风电机组在每个状态识别模型下的结冰状态风险指示值的平均值；

将所述平均值与设定阈值进行比较；

当所述平均值大于所述设定阈值时，确定风电场整体存在结冰风险；

当所述平均值不大于所述设定阈值时，确定风电场整体不存在结冰风险。

5.如权利要求1所述的识别方法，其特征在于，基于所述偏差确定风电场中单个风电机组的运行状态的步骤包括：

针对任一风电机组，将所述任一风电机组功率偏差值的方差分别与其他风电机组功率偏差值的方差进行比较；

当所述任一风电机组功率偏差值的方差为所述其他风电机组中预定风电机组功率偏差值的方差的预定倍数时，确定所述任一风电机组的运行存在异常。

6.一种风电场运行状态的识别装置，其特征在于，包括：

模型建立单元，对风电场中的每个风电机组分别建立状态识别模型；

数据获取单元，获取风电场中每个风电机组的运行数据；

状态识别参数确定单元，通过将每个风电机组的运行数据分别输入每个风电机组的状态识别模型，获得每个风电机组在每个状态识别模型下的状态识别参数；

运行状态确定单元，基于获得的状态识别参数来确定风电场整体运行状态或风电场中单个风电机组的运行状态，

其中，状态识别模型是用于预测风电机组输出功率的模型，

其中，运行状态确定单元包括：

功率确定子单元，分别获取每个风电机组的实际输出功率值；

偏差计算子单元，针对每个风电机组，计算实际输出功率值与风电机组在每个状态识别模型下的预测功率值的偏差；

运行状态确定子单元，基于所述偏差确定风电场中单个风电机组的运行状态，

其中，偏差计算子单元针对每个风电机组，分别计算风电机组在每个状态识别模型下的预测功率值与风电机组的实际输出功率值之间的差，得到风电机组针对每个状态识别模型的功率偏差值，计算风电机组针对所有状态识别模型的功率偏差值的方差，将所述方差作为风电机组实际输出功率值与预测功率值的偏差。