基于运行数据的风电机组间风速相关性统计分析 出版稿
风电场与风电机组运行数据的精细化探讨
现代经济信息风电场与风电机组运行数据的精细化探讨唐 宏 中国水电建设集团新能源开发有限责任公司华北分公司摘要：随着社会的不断发展、人们生活水平的提高，对用电量的需求日益增加，使得电力生产企业面临着巨大的压力。
电力生产的方式有很多，其中，风力发电是一种清洁能源发电，也是现在倡导和发展的一种重要发电方式。
为了更好地进行风力发电，则需要准确掌握风电场机械设备的运行状态，要对运行数据进行分析，以保障机械设备正常运行，达到生产大量电能的目的。
基于此，本文主要分析了风电场与风电机组运行数据的重要性，研究了风电机组数据的精细化分析软件，并进行了案例分析。
关键词：风电场；风电机组；运行数据中图分类号：TK81 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2019)031-0328-02一、风电场与风电机组运行数据的重要性在社会经济快速发展的今天，电力已经成为人们生产生活不可或缺的一部分。
为了满足人们对电力的需求，则需要电力生产企业加大电力生产力度。
风力作为电力生产的一种重要方式，如何充分利用风力，提升已投运风电场发电能力，增加风电场的效益是各个发电企业面临的问题。
为了实现上述目的，就需要了解和掌握风电场机组的实际运行状态，获取相应的运行数据并分析，并通过分析来提高风电机组的运行效率，从而提高风电机组的效能。
但由于每个风电场布设了不少于30台的风电机组，且布设范围比较广，尽管发电企业构建了较为完善的巡查制度、维护制度，对设备的故障、发电量损失关注较多，但在数据分析方面还存在欠缺，使得机组的一些隐形缺陷、发电损失信息未被挖掘，因此需要采用相关数据分析软件来分析机组的运行数据，从而为机组的状态诊断和隐患分析提供数据支撑，进而保障机组的高效运行。
二、风电机组数据精细化分析软件研究１．数据分析软件的几个主要模块(1)数据的采集与标准化模块。
该模块主要是对风电机组的运行数据进行采集，并对这些数据进行整理和加工，从而获取准确性、可靠性的运行数据。
浅谈风电场与风电机组运行数据的精细化_1
浅谈风电场与风电机组运行数据的精细化发布时间：2021-05-20T14:53:03.213Z 来源：《中国电业》2021年第5期作者：杨瑞[导读] 随着国民经济的发展和社会的进步，人们的物质生活水平逐步提高，杨瑞国家电投集团内蒙古新能源有限公司内蒙古 010000【摘要】随着国民经济的发展和社会的进步，人们的物质生活水平逐步提高，对电力的需求也越来越大。
在这种情况下，我国电力企业面临着巨大的供电压力。
一般来说，发电方式很多，其中风力发电是最清洁的，这也是国家提倡的清洁能源发展模式。
【关键词】风电场;风电机组;运行数据;精细化研究 0 引言为了在风电场发展中发挥作用，实现风电场质量和效益的提高，对于发电集团来说，必须做好相关管理工作，及时控制电厂和风电机组的运行。
目前，各风电场的风电机组数量不一，分布比较广。
虽然发电公司进行了有效的维护保养，建立了科学的检查制度，但在实际工作中，在对风电场和风电机组进行维护保养时，必须明确注意避免风电机组的故障，因为风电机组的故障会给企业带来巨大的危害经济损失，加上缺乏对风电机组运行数据的分析，很难发现风电机组的故障隐患，从而导致隐患的加剧。
1 风电场与风电机组运行数据的重大意义当今时代，国民经济得到快速发展，电力已成为人们日常生产生活的必需品。
为了最大限度地满足人们的用电需求，国家电力企业需要提高自身的电力生产能力。
在电力生产中，风力发电是最重要的发电方式。
因此，相关人员应通过合理途径提高自身风力发电能力，提高已投运风电场的发电效率和经济效益。
此外，为了实现上述目标，还需要对风电场的运行进行及时的控制，并获取风电场和风电机组的运行数据进行详细的研究和分析。
通过深入研究，可以提高我们的发电效率，进而提高整个机组的生产能力。
2 针对风电机组运行数据进行的有效研究首先，风电机组运行数据的采集和数据标准化模块的建立。
一般来说，本模块主要是指风电机组运行数据的有效采集和数据信息的再处理。
风电场的运营数据分析与管理
风电场的运营数据分析与管理随着可再生能源的迅速发展和环境保护意识的提升，风电在全球范围内得到了广泛的应用和推广。
风电场作为一种清洁、可持续的能源发电方式，对于实现低碳经济和新能源替代传统能源具有重要意义。
然而，要保证风电场运行的高效性和可靠性，需要对其运营数据进行分析与管理。
风电场运营数据是指风电场在运行过程中所产生的各种数据，包括风机运行状态、风速、风向、发电功率、维修记录等。
分析风电场运营数据可以帮助运营人员了解风电场的运行状况，识别和解决问题，提高运行效率和发电量。
首先，风电场的运营数据分析可以帮助确定风速与发电功率之间的关系。
风速是影响风机发电量的主要因素之一，通过对风速与发电功率进行分析，可以确定不同风速下的发电效率，并找出影响发电量的主要因素。
运营人员可以根据分析结果调整风机运行策略，优化发电效率，提高风电场的发电量。
其次，风电场的运营数据分析可以帮助识别风机故障和预测维修需求。
风机故障是风电场运行过程中常见的问题，通过对运行数据的分析，可以发现风机的异常运行模式和故障特征，并尽早采取维修措施，防止故障扩大和损失加剧。
此外，通过对风电场运行数据进行长期分析，可以预测风机的维修需求，合理安排维修计划，减少维修成本和停机时间。
再次，风电场的运营数据分析可以帮助优化风电场的布局和运维管理。
通过对风电场不同风机之间的关联性进行分析，可以确定最佳的布局方案，使每个风机的风能利用率最大化。
此外，分析运行数据还可以了解设备的运行状态、维护记录和维护成本等信息，帮助管理人员制定更有效的运维管理策略，延长设备寿命，降低运营成本。
最后，风电场的运营数据分析可以帮助实现智能化的风电场运维管理。
随着物联网和大数据技术的发展，风电场可以通过远程传感器和实时监控系统收集大量运行数据，并利用数据分析和人工智能技术进行自动化监控和运维管理。
这种智能化的管理方式可以实时监测风机运行状态、预测故障发生概率和维修需求，并及时报警和采取措施，提高风电场的安全性和稳定性。
测风塔与风力发电机组风速数据相关性研究
测风塔与风力发电机组风速数据相关性研究测风塔是一个塔形的建筑物，其最主要的功能就是对地面的气流进行相关运动情况的检测和记录。
测风塔的作用是能够全天对场址内风力的情况进行相关的测定，并根据不同的高度对风速进行数据的测量和风向的标示以及对温度气压数据的记录工作，然后把所有数据及记录进行整理后发送到指定的终端上来。
最近几年，我国的风力发电站得到了迅速的发展，测风塔作为风电场的选址和风力评估资源的重要来源，成为了风力发电场进行前期规划必不可少的设备。
本文以某风电场为例，重点研究了测风塔与风力发电机组风速数据相关性。
标签：测风塔；风力发电机组；风速；数据对比；相关性因为在实际的建设过程中，风力发电机组与测风塔所在的位置并不一样，又因为风速计高度和地形都有所不同的因素，导致了风力机与测风塔所记录的数据也有所不同。
针对某风电场工程中风力发电组与风电场内测风塔风速数据进行的相关对比分析，可以有效的得出风力发电机组与测风塔之间的相关性。
1.电场案例分析某风电场的建筑工程位于内蒙古乌兰察布市，所处的地带海拔为2000—2050m，地形属于高原平地。
其中，风电场建有32台风力发电机组，总装机的总容量为40MW。
风力机测风装置安装于机舱顶部的气象站支架上，距离地面有68m。
此风电场的测风塔配有5部风速计，其中，距离地面70m处安装了两部，距离地面10m、30m、和50m处的高度分别设置了一部。
根据测风塔的基建资料，可以知道测风塔的坐标系标准，经过了坐标系的转换之后，使测风塔与风力机坐标采用背景坐标系标准，可以对测风塔和各风力机进行距离的测量，得出了相应的结果如表1所示：2.对测风塔相关数据分析2.1 测风塔数据的有效性为了能够有效的保证测风塔数据的准确性和及时性，测风塔的数据通常是进行Excel的导入，然后在使用相应的VBA程序进行验证。
一般情况下，验证的条件如下：第一，要保证数据的记录要每个10min进行一次，如果中间有数据丢失的现象发生，那么系统将会自动的将丢失的数据进行剪辑，并进行标识，记录出数据丢失的为“缺失数据”标志。
基于相关性分析的风电场群风速分布预测方法
基于相关性分析的风电场群风速分布预测方法雷若冰;徐箭;孙辉;蒋霖;舒东胜;李子寿;林常青【摘要】提出了基于相关性分析的风电场群风速分布预测方法,首先以空间降尺度的思路,给出了基于修正经验变异函数的风电场群相关性区域划分方法,将风电场群划分为若干个相关性区域;以此为基础,利用空间升尺度的思路,运用经验累积分布函数,考虑相关性区域内参考风电场与目标风电场的相关性,以参考风电场风速来求取目标风电场风速,从而得知相关性区域内的风速分布,结合各个相关性区域的风速描述,最终得到整个风电场群内的风速分布.以实际风电场监测数据为基础的仿真算例验证了所提方法的可行性和有效性.【期刊名称】《电力自动化设备》【年(卷),期】2016(036)005【总页数】7页(P134-140)【关键词】风速分布;风电场群;相关性;空间降尺度;空间升尺度;风电场;预测【作者】雷若冰;徐箭;孙辉;蒋霖;舒东胜;李子寿;林常青【作者单位】武汉大学电气工程学院,湖北武汉430072;武汉大学电气工程学院,湖北武汉430072;武汉大学电气工程学院,湖北武汉430072;国网湖北省电力公司,湖北武汉430077;国网湖北省电力公司,湖北武汉430077;国网湖北省电力公司,湖北武汉430077;国网湖北省电力公司,湖北武汉430077【正文语种】中文【中图分类】TM6140 引言随着风电的大规模开发，风电接入给电网安全运行和调度控制等都带来了巨大挑战［1-2］。
越来越多的风电以场群的方式接入电网，如何提高风电场群的风速分布和风电功率的预测能力及精度，对电力安全生产至关重要。
对于单风电场风速预测而言，由于天气、温度以及湿度等不确定性因素影响，随着预测周期增大，其精度大幅下降，以一天为周期的风速预测误差通常较大［3-5］，因而难以对以多个风电场预测结果累加得到的场群风电功率的误差特性进行详细分析。
而直接利用风电场群输出功率的统计数据进行预测，受网侧功率限制影响，难以反映风电场群功率真实的波动特性［6］。
基于风力发电机组功率特性的数据分析
基于风力发电机组功率特性的数据分析【摘要】功率曲线是风电机组的重要运行性能的表现形式，本文简要的叙述了针对2.0MW风电机组，通过获取反映机组运行性能的实测风速、空气密度、扫风面积、功率等数据，计算得到了风电机组的实际运行功率曲线、风能利用曲线及其标准差值进行可视化分析，从而对功率曲线进行性能评估。
【关键词】风电机组；数据处理；性能评估；功率曲线；风能利用系数0 引言功率曲线是由风速作为自变量（X），有功功率作为因变量（Y），建立坐标系。
用一条拟合曲线拟合风速与有功功率的散点图，最终得到能够反映风速与有功功率相关性的曲线。
功率特性是风电机组的重要运行性能的表现形式之一，通过得到的功率特性曲线评估风电机组的发电量与发电效率。
验证功率特性曲线精度，提高了风功率预测的准确性和预测精度，进而衡量风电机组的风能转换实际能力。
1 功率曲线计算方法通过利用机组SCADA数据，准确计算出机组的功率曲线、风能利用系数Cp曲线,可以用来衡量风机性能参数是否满足风场当地外的风资源特点，为风机参数调整提供强有力的依据，从而最终提高功率曲线特性及风电场发电量。
1.1风电机组的发电功率：其中：1.1.1空气密度：P为气压Pa；T为绝对热力学温度，R为空气的气体常数，对于干燥空气而言，R=287.05J/(kg·K)。
在计算功率曲线时，由于环境数据获取难度较大，一般直接采用风机合同中“项目风电场空气密度”。
1.1.2扫风面积：D为风轮直径，一般直接采用风机合同中“叶轮直径”。
1.1.3实时风速：一般采用SCADA系统中导出的机舱外实时风速。
1.2风能利用系数根据功率曲线能够计算风电机组在不同风速段下的风能利用系数。
表示了风力发电机将风能转化为电能的转换效率，一般用Cp表示，是衡量风电机组从风中摄取的能量的百分率。
根据贝兹理论，风力发电机最大风能利用系数为0.593；行业内，双馈机组测量得到的max普遍为0.4-0.45左右。
风电场的运营数据分析与优化方案
风电场的运营数据分析与优化方案随着对可再生能源的需求不断增加，风能成为了新兴的清洁能源之一。
在众多风能利用技术中，风电场是目前应用最广泛的一种。
然而，风电场的运营和维护过程中面临着许多挑战，如风资源不稳定、设备故障和优化运营等。
本文将通过对风电场的运营数据分析，提出优化方案以提高其能源利用率和经济效益。
首先，对风电场的运营数据进行分析是优化的基础。
风电场每天产生大量的运营数据，如风速、发电量、机组运行状态等。
通过对这些数据进行统计和分析，可以获得风电场的运行状况和各项关键指标。
例如，风速数据可以用于预测发电量，机组运行状态数据可以用于故障预警和智能维护。
运营数据分析可以帮助我们发现风电场存在的问题和潜在的改进空间，为制定优化方案提供依据。
其次，针对风电场的问题和潜在改进空间，我们可以提出一些优化方案。
首先，对于风资源不稳定的问题，可以通过建立风速预测模型来提前预测未来的风能供应，从而更好地调度风电场的发电量。
其次，对于设备故障的问题，可以利用机器学习技术和大数据分析方法，建立故障预警系统，及时发现并处理设备故障，减少停机损失。
此外，对于风电场的优化运营问题，可以通过建立智能运维系统，实现机组运行状态的实时监测和远程调度，最大限度地提高风电场的发电效率。
此外，风电场的运营数据还可以用于制定合理的维护方案。
通过对风电场的历史运营数据进行分析，可以识别设备的磨损和劣化情况，并提前制定维护计划。
根据设备的实际状况和维护需求，确定维护的时间和方式，从而最大程度地减少设备故障和停机时间，提高风电场的可靠性和稳定性。
另外，考虑到风电场通常由多个机组组成，机组之间存在协同关系。
因此，在优化风电场运营过程中，还可以考虑机组间的协同运行。
通过建立机组间的数据交互和通信系统，实现机组之间的信息共享和相互配合，提高整个风电场的运行效率和发电量。
例如，当某个机组发生故障时，可以及时通知其他机组进行功率调整，以保障整个风电场的稳定运行。
基于风电场历史数据的短期风速及风功率预测研究
基于风电场历史数据的短期风速及风功率预测研究基于风电场历史数据的短期风速及风功率预测研究摘要：随着全球对可再生能源需求的增加，风能作为一种重要的可再生能源之一，越来越受到关注。
风速及风功率预测是最关键的问题之一，对风能利用的可靠性和优化调度具有重要意义。
本文以某风电场的历史数据为基础，研究了风速及风功率在不同时间段的预测方法，旨在为风电场的运营和管理提供参考。
1. 引言风能作为一种清洁、可再生的能源形式，不仅可以降低对化石能源的依赖，还有助于减少温室气体的排放。
为了更好地利用风能资源，提高风电场的发电能力，预测和优化风速及风功率成为研究的重要方向。
短期风速和风功率预测，即对未来几个小时或几天内风速和风功率进行预测，是风电场运营和调度的关键问题。
2. 数据采集与处理本研究选取某风电场的历史数据进行分析。
风速和风功率数据按小时间隔采集，并包括充足的历史数据。
首先，对采集的原始数据进行预处理，包括数据清洗和异常值处理。
然后，将数据划分为训练集和测试集，以便进行模型训练和性能评估。
3. 特征提取与选择在预测模型中，选取适合的特征对准确预测风速和风功率至关重要。
本研究通过对历史数据的分析，提取了一些常用的特征，如平均风速、最大风速、风向变化、天气状况等。
然后，借助统计方法和机器学习算法，对特征进行选择和权重分配。
4. 风速预测模型根据历史数据，本研究构建了一种风速预测模型。
首先，采用时间序列方法，如自回归移动平均模型(ARMA)或自回归条件异方差模型(ARCH)等，对风速数据进行建模和拟合。
然后，通过模型参数的估计和判断，预测未来短期风速。
5. 风功率预测模型基于风速预测结果，本研究进一步构建了一个风功率预测模型。
以风速为输入变量，通过回归分析等方法，建立风功率与风速之间的数学关系。
在预测阶段，根据风速的估计结果，得出相应的风功率预测值。
6. 结果分析与讨论经过模型训练和测试，本研究得到了短期风速和风功率的预测结果。
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依据风电机组工作原理和风电场运维规程可
知，当风电机组的输入风速较小（或较大）时，风
电机组未达到切入风速（或达到切出风速），风电机
组发电输出功率为零；风电机组出现故障或者按照
检修计划停机时，输出功率也为零；而当风电机组
处于发电工作状态时，其输出电功率大于零。研究
者认为正常发电状态下的风电机组的风速相关性统
关键词：风电机组 风速相关性 Copula 函数 统计计算 中图分类号：TM614
Statistical Analysis of Wind Speed Correlation between Wind Turbines Based on Operational Data
Shen Xiaojun1 Zhou Chongcheng1 Lü Hong2 （1. College of Electronics and Information Engineering Tongji University
中央高校基本业务经费资助项目（0800219312）。 收稿日期 2016-07-27 改稿日期 2017-02-08
266
电工技术学报
2017 年 8 月
turbines have a great influence on the accuracy of equivalent modeling of wind farm and wind velocity/power based on WSC coefficient.
记值为 1，否则标记值为 0。标记值为 1 的数据保留，
标记值为 0 的数据则需要剔除。
若风电场中有 n 台风电机组，则风电场的风速
实测运行数据可以用 m×n 矩阵 V 表示，即
⎡V11 V12 ... V1n ⎤
V
=
⎢⎢V21 ⎢#
V22 #
...
V2n
⎥ ⎥Байду номын сангаас
#⎥
⎢
⎥
⎣Vm1 Vm1 ... Vmn ⎦
统计分析风电机组间的风速相关性及其影响因 素，对保障风电场多机等值建模和风功率预测的精 度具有重要的工程价值。分析现有研究成果不难发 现：当前风电场风速相关性研究成果多集中于探讨 风电场之间的风速相关性和功率的波动性对电网安 全稳定运行带来的影响，风电场内部风电机组间的 风速相关特性及其影响研究开展得较少。鉴于此， 本文在对原始运行数据清洗整定的基础上，结合 Copula 函数理论从多维度计算了风电场风电机组间 的风速相关度，并讨论了其统计特性。
沈小军 1 周冲成 1 吕 洪 2
（1. 同济大学电子与信息工程学院 上海 200092 2. 同济大学汽车学院 上海 200092）
摘要 统计分析风电机组间的风速相关性对风电场的等值建模、风速/风功率预测及机组集群 控制优化均具有指导意义。鉴于风电机组间的风速相关性研究工作开展较少，首先构建基于风电 机组输出功率为索引的风电机组实际运行数据清洗方法与流程，然后基于 Copula 函数理论建立风 电机组间风速相关性计算方法，最后基于张北地区某风电场风电机组运行数据进行案例应用分析。 案例分析结果表明，提出的数据清洗整定方法可有效消除异常数据，提高风速相关性分析基础数 据的质量；不同的时间尺度、风速、风向下的相同风电机组间的风速相关系数差异较大，案例中 相同两台风电机组不同条件下风速运行数据相关性最大可达 0.96，最小则降为 0.55，风电机组间 的风速相关系数表现出的时变性和差异性对基于风速相关性的风电场等值建模、风速/风功率预测 精度影响较大。
（2）
式中，Vmn 为第 n 台风电机组的第 m 个实测风速数
据。任一台风机的输出功率实测数据可以用 m×1 列
向量 P 表示，即
P = [ p11 p21 ... ] pm1 T
（3）
根据检索标记规则标定不同的机组输出功率矩
阵，则每两台风电机组 X 和 Y 的标记值矩阵进行“与”
运算得到的新矩阵 W 即为数据清洗的检索矩阵。
Shanghai 200092 China 2. College of Automotive Engineering Tongji University Shanghai 200092 China）
Abstract Statistical analysis for wind speed correlation (WSC) between wind turbines has guiding significance to wind farm equivalence modeling, wind velocity/power prediction and wind farm cluster control optimization. In view of the situation that the research for WSC analysis is rarely carried out, a method that sets power output for tuning index is proposed for wind turbines data cleaning and tuning in this paper. Then based on the theory of Copula function, the calculation method for WSC coefficient between wind turbines has been established. Finally, the case study is carried out based on the operation data of a wind farm in Zhangbei area. The statistical analysis results show that the data cleaning and turning method presented in the paper, which can effectively eliminate the influence of abnormal data and significantly improve the quality of the basic data for WSC analysis; and the WSC coefficient between the same wind turbine have major variability under different time scale, wind velocity and wind direction, the correlation of this case can up to 0.96 and the minimum is reduced to 0.55 in the studied case. The time variation and difference of WSC coefficient between wind
V3Y #
⎥ ⎥ ⎥
&&
⎢0⎥
⎢⎢ #
⎥ ⎥
VmY ⎥⎦ ⎢⎣1⎥⎦
（5）
由于得到的风速序列的清洗矩阵 S 存在两台风
电机组风速整定值均为 0 的情况，若不删除掉 0 项，
就会人为地将两者相关性提高了。因此，初步清洗
后的数据还需进行去干扰操作和风速时间序列的对
齐。按时间序列依次梳理清洗后的风速矩阵，删除
风速序列中机组风速整定值为 0 的样本点，并将后
续数据相应上移，补齐删除的采样点，达到时间自
动对齐，得到最后清洗整定的标准风速数据序列。
风速运行数据整定流程如图 1 所示。
图 1 风速运行数据清理整定流程 Fig.1 Flow diagram of wind speed operation data
若 F1, F2, …, Fn 是连续的，则 Copula 函数是唯 一确定的，反之亦然。其中，Copula 函数描述了变
1 风速运行数据的清洗整定
风电场运行中，由于风能的随机波动性、传感 器故障、风电机组停机、风电场异常以及人为因素 等情况，风电机组运行数据必定会存在一系列脏数
据或者数据缺失等情况，不能真实有效地反映风电
机组运行状态和各机组间的输入输出特性，进行数
据挖掘和分析之前，须对原始的粗糙风电机组运行
数据进行预处理[17]。
计分析对于风电场集群控制、降低并网风电功率对
电网安全稳定具有实际的工程价值。因此，本文选
取风电机组的发电输出功率为数据清洗的检索变
量，实现风速运行数据的清洗整定。
基于输出功率 P 为检索标记设置规则为
⎧⎪1 P(t) ＞ 0
⎨ ⎪⎩0
P(t) ≤ 0
（1）
即 P(t) 为不同时刻的输出功率值，若 P(t) ＞0 则标
2017 年 8 月 第 32 卷第 16 期
电工技术学报
TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY
DOI: 10.19595/ki.1000-6753.tces.161443
Vol.32 No. 16 Aug. 2017
基于运行数据的风电机组间 风速相关性统计分析
⎡1⎤ ⎡1⎤
⎢⎢0⎥⎥
⎢⎢1⎥⎥
W
=
PmX
&&
PmY
=
⎢1⎥
⎢ ⎢
#
⎥ ⎥
&&
⎢0⎥
⎢ ⎢
#
⎥ ⎥
⎢⎣1⎥⎦ ⎢⎣1⎥⎦
（4）
第 32 卷第 16 期
沈小军等 基于运行数据的风电机组间风速相关性统计分析
267
式中，PmX 和 PmY 分别为机组 X 和机组 Y 的输出功 率标定矩阵；W 为 m×1 的列向量。需要指出的是式
cleaning and tuning