[发明专利]爬坡事件的时间窗口识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种爬坡事件的时间窗口识别方法，其特征在于，包括：

获取目标风电机组在预设时间段内的实际运行功率；

基于所述实际运行功率和预设功率阈值，识别预先设定的多个时间窗口内的爬坡事件，所述预设功率阈值与所述时间窗口的长度呈正相关；

基于每个所述时间窗口内的爬坡事件的发生次数，从所述多个时间窗口提取用于预测爬坡事件的目标时间窗口。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述实际运行功率和预设功率阈值，识别预先设定的多个时间窗口内的爬坡事件，包括：

针对当前时间窗口，计算所述实际运行功率的最大值和所述实际运行功率的最小值的运行功率差；

若所述运行功率差大于所述预设功率阈值，确定所述当前时间窗口内发生爬坡事件，直至所述当前时间窗口为最后一个时间窗口，得到每个所述时间窗口内的爬坡事件。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述当前时间窗口内发生爬坡事件，直至所述当前时间窗口为最后一个时间窗口，得到每个所述时间窗口内的爬坡事件，包括：

提取所述当前时间窗口内发生的第一爬坡事件的第一爬坡趋势和上一时间窗口内发生的第二爬坡事件的第二爬坡趋势；

若所述第一爬坡趋势和所述第二爬坡趋势的差值小于预设阈值，将所述第一爬坡事件和所述第二爬坡事件合并为同一爬坡事件。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述将所述第一爬坡事件和所述第二爬坡事件合并为同一爬坡事件的同时，所述方法还包括：

根据所述第一爬坡事件的第一起始时间和第一结束时间，以及所述第二爬坡事件的第二起始时间和第二结束时间，确定合并后的爬坡事件的起始时间和结束时间。

5.根据权利要求2～4任一项所述的方法，其特征在于，在所述确定所述当前时间窗口内发生爬坡事件，直至所述当前时间窗口为最后一个时间窗口，得到每个所述时间窗口内的爬坡事件的同时，所述方法还包括：

计算所述爬坡事件的起始时间至结束时间的时间差，得到所述爬坡事件的持续时间。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述时间窗口内的爬坡事件的发生次数，从所述多个时间窗口提取用于预测爬坡事件的目标时间窗口，包括：

响应于所述爬坡事件的发生次数最多的一个时间窗口，作为所述目标时间窗口。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述时间窗口内的爬坡事件的发生次数，从所述多个时间窗口提取用于预测爬坡事件的目标时间窗口，包括：

响应于所述爬坡事件的发生次数最多的至少两个时间窗口，作为初始识别时间窗口；

根据预先设定的选择需求，从所述初始识别时间窗口中选择所述目标时间窗口。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于每个所述时间窗口内的爬坡事件的发生次数，从所述多个时间窗口提取用于预测爬坡事件的目标时间窗口之后，所述方法还包括：

将所述目标时间窗口对应的预设功率阈值，作为所述爬坡事件的功率识别阈值。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述将所述目标时间窗口对应的预设功率阈值，作为所述爬坡事件的功率识别阈值之后，所述方法还包括：

基于所述目标时间窗口、所述目标时间窗口对应的预设功率阈值和目标时间段内的风电机组运行功率，预测所述目标时间段内的爬坡事件。

10.一种爬坡事件的时间窗口识别装置，其特征在于，包括：

实际运行功率获取模块，用于获取目标风电机组在预设时间段内的实际运行功率；

爬坡事件识别模块，用于基于所述实际运行功率和预设功率阈值，识别预先设定的多个时间窗口内的爬坡事件，所述预设功率阈值与所述时间窗口的长度呈正相关；

爬坡事件的时间窗口识别模块，用于基于每个所述时间窗口内的爬坡事件的发生次数，从所述多个时间窗口提取用于预测爬坡事件的目标时间窗口。