[发明专利]一种风电机组风功率数据清洗方法

说明书

本发明涉及一种风电机组风功率数据清洗方法，该方法包括如下步骤：(1)根据风速大小将待清洗的风功率数据划分为若干个数据区间；(2)对于每个数据区间分别采用变点分组‑四分位法进行数据清洗，剔除异常数据；(3)将清洗后的数据区间进行组合得到清洗后的风功率数据。与现有技术相比，本发明数据清洗效果好，效率高，并具有较强的通用性。

技术领域

本发明涉及风力发电大数据技术领域，尤其是涉及一种风电机组风功率数据清洗方法。

背景技术

风力发电是一种清洁、可再生的能源，正迅速成为可持续发展和能源战略的重要组成部分。但是风力发电过程中随机变化的风速风向使得风电功率具有波动性、间歇性和随机性等特征，对电力系统运行的稳定性和可靠性造成不利影响。消除这些不利影响的一种重要手段就是通过风电机组运行数据的挖掘提高风力发电的可预见性。通过实测风速和功率得到的风功率曲线可用于评估风电机组的性能和运行状况，对判断风机故障有重要价值，同时时序功率数据也是研究风电功率预测以及评估风功率对电网影响的基础。因此，准确获得风电机组实际运行的风速和功率数据，能够为风电场的经济安全运行和优化控制策略提供根本的数据支撑。但是在风电场运行过程中，由于机组停机、减载、通信噪声和设备故障等因素，会产生大量异常数据。目前风电机组运行数据的收集、管理、分析和挖掘方法仍存在诸多不足，不能准确的辨识收集数据的质量差异，进而有效支撑粗糙数据的正确筛选和合理化优化，造成数据质量得不到保障。如果这些数据不经处理直接使用，得到的风力发电统计特性会发生畸变，会影响风电机组的运行状态和运行特性的分析结果。为了提高数据质量，数据清洗已成为数据挖掘过程中不可或缺的环节。

传统的数据清洗方法在遇到大量堆积型异常数据时往往会失效，数据清洗是数据挖掘的基础，直接影响着后续分析和应用的可靠性。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种风电机组风功率数据清洗方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种风电机组风功率数据清洗方法，该方法包括如下步骤：

(1)根据风速大小将待清洗的风功率数据划分为若干个数据区间；

(2)对于每个数据区间分别采用变点分组-四分位法进行数据清洗，剔除异常数据；

(3)将清洗后的数据区间进行组合得到清洗后的风功率数据。

步骤(2)具体为：

(21)采用变点分组法识别风速-功率数据曲线底部堆积型异常数据、中部堆积型异常数据和部分曲线周围分散型异常数据，并将上述异常数据剔除得到中间数据集；

(22)对中间数据集中的数据采用四分位法识别曲线上部堆积型异常数据和剩余的曲线周围分散型异常数据，进而将上述异常数据删除得到正常数据集。

步骤(21)具体为：

(211)将风速-功率数据按照功率降序排列得到功率降序数据集，求取功率降序数据集中各数据点方差变化率；

(212)获取方差变化率的变点位置；

(213)功率降序数据集中变点位置前的数据确定为中间数据集，变点位置后的数据为异常数据并剔除。

步骤(22)具体为：

(221)采用四分位法求取中间数据集中数据的异常值内限；

(222)将中间数据集中位于异常值内限范围内的数据确定为正常数据，其他为异常数据并剔除。

步骤(211)中方差变化率具体通过如下方式得到：

(211a)获取功率降序数据集W：