風(fēng)電功率異常數(shù)據(jù)點的識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種風(fēng)電功率異常數(shù)據(jù)點的識別方法，尤其涉及一種基于風(fēng)電場等效 功率曲線與典型異常點數(shù)據(jù)特征的異常數(shù)據(jù)點識別方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 風(fēng)電功率實測歷史數(shù)據(jù)是進行風(fēng)電建模及運行分析的重要基礎(chǔ)。然而，在實際運 行中，由于受到通信故障、風(fēng)力機脫網(wǎng)以及人為風(fēng)電棄風(fēng)等因素的干擾，風(fēng)電功率實測歷史 數(shù)據(jù)中往往頻繁存在異常數(shù)據(jù)點。
[0003] 如果在風(fēng)電特性建模中直接使用包含異常數(shù)據(jù)點的歷史功率數(shù)據(jù)，將使所得概率 分布失真，降低建模精確性，從而影響運行決策結(jié)果的有效性。因此，風(fēng)電功率異常數(shù)據(jù)點 的正確識別尤為重要。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 綜上所述，確有必要提供一種風(fēng)電功率異常數(shù)據(jù)點的識別方法。
[0005] -種風(fēng)電功率異常數(shù)據(jù)點的識別方法，包括以下步驟：步驟10,根據(jù)風(fēng)速為不同 取值時等效功率曲線上下邊界的取值，得到風(fēng)電場等效功率曲線；步驟20,由通信故障、人 為棄風(fēng)和風(fēng)力機脫網(wǎng)三種常見事件導(dǎo)致四種典型異常數(shù)據(jù)點類型1，類型2,類型3及類型 4,歸納總結(jié)出這四種典型異常數(shù)據(jù)點的特征；以及步驟30,建立對應(yīng)不同類型異常數(shù)據(jù)點 的識別判據(jù)，以識別四種類型的異常數(shù)據(jù)點：
[0006]
[0007] 其中，列巧和縛)分別表示時刻t風(fēng)電場的輸出功率和風(fēng)速實測值；九(〇，瓦(〇分 別表示t時刻風(fēng)電場等效功率曲線的下邊界和上邊界；e為允許誤差；n2, n3, n4分別為類型 2~4的異常數(shù)據(jù)點持續(xù)時段數(shù)；S3為類型3異常數(shù)據(jù)點的風(fēng)速限制。
[0008] 相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提供的風(fēng)電功率異常數(shù)據(jù)點的識別方法，以風(fēng)電場等效 功率曲線與典型異常點數(shù)據(jù)特征為基礎(chǔ)，識別準(zhǔn)確率高，為后續(xù)風(fēng)電建模研究提供可靠數(shù) 據(jù)源。
【附圖說明】
[0009] 圖1為本發(fā)明實施例提供的風(fēng)電功率異常數(shù)據(jù)點的識別方法的流程圖。
[0010] 圖2為風(fēng)電場概率功率曲線示意圖。
[0011] 圖3為典型異常數(shù)據(jù)點的示意圖。
【具體實施方式】
[0012] 下面根據(jù)說明書附圖并結(jié)合具體實施例對本發(fā)明的技術(shù)方案進一步詳細表述。
[0013] 請參閱圖1，本發(fā)明第一實施例提供的基于風(fēng)電場等效功率曲線與典型異常點數(shù) 據(jù)特征的異常數(shù)據(jù)點識別方法，包括以下步驟：
[0014] 步驟S10,通過計算風(fēng)速為不同取值時等效功率曲線上下邊界的取值，得到風(fēng)電場 等效功率曲線。
[0015] 在步驟SlO中，為獲得等效功率曲線，首先建立在一定風(fēng)速取值條件下，輸出功率 的條件概率分布模型，對應(yīng)二元隨機變量的條件概率分布建模，本實施例米用Copula方法 建立條件概率分布。
[0016] 具體的，設(shè)V，P分別為風(fēng)速和功率隨機變量，F(xiàn)p (p)，F(xiàn)v(v)分別為其累積概率分布 函數(shù)，C為描述V，P相關(guān)性的Copula函數(shù)。在風(fēng)速累積概率分布取值條件下，風(fēng)電場輸出 功率累積概率分布取值的條件概率分布函數(shù)C (FP (p) |Fv(V))可通過如下方法獲得：
[0017] 步驟Sll，采用經(jīng)驗分布分別建模Fp(p), Fv(V);
[0018] 步驟S12,基于實際量測數(shù)據(jù)選取合適的Copula函數(shù)，并采用兩階段最大似然估 計法擬合參數(shù)。
[0019] 設(shè)等效功率曲線的置信概率為l-β，在確定輸出功率置信區(qū)間上下界時采用非對 稱概率區(qū)間。當(dāng)置信概率為β時，設(shè)置信區(qū)間不對稱系數(shù)為κ，則置信區(qū)間上下界的分位 概率β1; β2取值可分別表示為式（1)和式（2):
[0020] β != κ β (I)
[0021] β 2= I-(I-K) β (2)
[0022] P1, 02分別表示當(dāng)數(shù)據(jù)點位于置信區(qū)間外的概率為β時，其取值低于下邊界的 概率為P1，取值高于上邊界的概率為1-β2。
[0023] 當(dāng)風(fēng)電場量測風(fēng)速取值F = #已知時，設(shè)條件概率分布e (fM)W句)的β :和β 2分位點分別為P1, P2, Pi，P2分別對應(yīng)輸出功率累積概率分布的取值。分別對P 1，Ρ2求逆，可 得在風(fēng)速取值為纟條件下，等效功率曲線上下邊界取值：
[0024] 下邊界 A =V1U) (3)
[0025] 上邊界 A =Wft) (4)
[0026] 變化風(fēng)電場風(fēng)速取值，分別按照式（3)、（4)計算相應(yīng)取值對應(yīng)的功率輸出邊界， 可得風(fēng)電場等效功率曲線，請參閱圖2。
[0027] 步驟S20,由于通信故障、人為棄風(fēng)和風(fēng)力機脫網(wǎng)三種常見事件會導(dǎo)致四種典型異 常數(shù)據(jù)點，歸納總結(jié)出這四種典型異常數(shù)據(jù)點的特征。
[0028] 位于等效功率曲線外的數(shù)據(jù)點可能為異常數(shù)據(jù)點，或為特殊氣象條件下的特殊運 行點。因此，位于等效功率曲線外只是異常數(shù)據(jù)點的必要條件，需要結(jié)合異常數(shù)據(jù)點的典型 特征，共同構(gòu)成異常數(shù)據(jù)點的識別判據(jù)。
[0029] 請一并參閱圖3,本發(fā)明考慮由通信故障、人為棄風(fēng)和風(fēng)力機脫網(wǎng)三種常見事件導(dǎo) 致的四種典型異常數(shù)據(jù)點，其特征如下：
[0030] (1)通信故障導(dǎo)致的異常數(shù)據(jù)點
[0031] 由通信故障導(dǎo)致的風(fēng)電功率異常數(shù)據(jù)點包括三種類型，類型1、類型2及類型3。其 中主要為類型1，其特征為當(dāng)風(fēng)電場風(fēng)速高于切入風(fēng)速時，其輸出功率連續(xù)取值為〇 (或非 常接近于0)。根據(jù)通信故障前風(fēng)電場輸出功率取值不同，通信故障有時也可導(dǎo)致其它兩種 類型的異常數(shù)據(jù)點：類型2的特征為風(fēng)電場輸出功率取值保持故障前功率值，在連續(xù)的n2個時段內(nèi)輸出功率取值均高于等效功率曲線上界，并且當(dāng)風(fēng)速變化時功率取值保持不變。 類型3的特征為風(fēng)電場輸出功率取值保持故障前功率值，在連續(xù)的n3個時段內(nèi)輸出功率取 值均低于等效功率曲線下界，并且當(dāng)風(fēng)速變化時功率取值保持不變。
[0032] (2)風(fēng)力機脫網(wǎng)導(dǎo)致的異常數(shù)據(jù)點
[0033] 由風(fēng)力機脫網(wǎng)導(dǎo)致的類型4異常數(shù)據(jù)點在n4個時段內(nèi)取值均低于等效功率曲線 下界，并且當(dāng)風(fēng)速變化時功率取值也相應(yīng)變化。在極端條件下，當(dāng)脫網(wǎng)風(fēng)力機個數(shù)h等于整 個風(fēng)電場內(nèi)風(fēng)電機組個數(shù)時，類型4的異常數(shù)據(jù)點將收斂于類型1異常數(shù)據(jù)點。
[0034] (3)人為棄風(fēng)導(dǎo)致的異常數(shù)據(jù)點