基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法
【专利摘要】本发明基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法，1)将不同的风力发电机组的分位数功率曲线在同一个功率?风速坐标系中归一化处理，进行对比；2)计算同一风力发电机组的分位数功率曲线中的任意两条在功率坐标轴向的差值，计算其他风力发电机组的分位数功率曲线中的具有相同分位数对应概率P的两条曲线在功率坐标轴向的差值；3)比较各个风力发电机组的两条分位数功率曲线在功率坐标轴向的差值大小；4)根据差值大小评价风力发电机组控制性能，差值越小，其控制性能越好。通过分位数形成分位数功率曲线，能真实、正确反映风力发电机组的功率情况，且通过本评价方法，可更好地反映风力发电机组控制性能。
【专利说明】
基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法
技术领域
[0001]本发明涉及一种风力发电机组控制性能评价方法，尤其是一种基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法，属于风力发电机组性能评价方法领域。【背景技术】
[0002]现有的风力发电机组其控制性能的评价方法缺失，导致在进行风力发电机组控制性能的评价、优化等方面工作时，无法有效准确进行评价工作，造成选用的风力发电机组性能优劣不齐。
[0003]有鉴于此特提出本发明。
【发明内容】
[0004]本发明要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法，能够有效评价风力发电机组控制性能。
[0005]为解决上述技术问题，本发明采用技术方案的基本构思是:
[0006]基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法，步骤如下:
[0007]1)将不同的风力发电机组基于分位数功率曲线在同一个功率-风速坐标系中归一化处理，进行对比；
[0008] 2)计算同一风力发电机组的分位数功率曲线中的任意两条在功率坐标轴向的差值，计算其他风力发电机组的分位数功率曲线中的具有相同分位数对应概率P的两条曲线在功率坐标轴向的差值；
[0009] 3)比较各个风力发电机组的两条分位数功率曲线在功率坐标轴向的差值大小； [〇〇1〇] 4)根据差值大小评价风力发电机组控制性能，差值越小，其控制性能越好。
[0011]进一步的，在功率-风速坐标系中，以相同风速间隔的风速段定义风速bin，在同一 bin中，用同一风力发电机组的分位数功率曲线中的任意两条曲线上对应的点计算差值。
[0012]进一步的，计算同一风力发电机组的分位数功率曲线在各bin中的差值与各风速 bin的分布概率的乘积，并将各乘积相加得加权平均值作为此风力发电机组两条分位数功率曲线在功率坐标轴向的差值，并用于比较不同风力发电机组所对应的上述差值，根据差值大小评价不同风力发电机组之间的控制性能。
[0013]进一步的，各风速bin的分布概率为:一个完整年内，在一个风速bin内的所有时间占到全年时间的比例。
[0014]进一步的，在功率-风速坐标系中，以风速段定义bin，在各个bin中，描绘风力发电机组对应于此风速段的不同概率P的功率值的点，在各个bin中选取具有相同分位数对应概率P的功率值所对应的点，并将选取的各个点连线形成分位数功率曲线。
[0015]进一步的，在各个b in中选取具有相同分位数对应概率P的功率值所对应的点时， 选择坐标系中表示功率值的点的分布密度较大的区域中的点。
[0016]进一步的，在各个bin中选取具有相同分位数对应概率P的功率值所对应的点时，在坐标系中表示功率值的点的分布密度较大的区域中选择靠近风速坐标轴的点。
[0017]进一步的，在各个bin中选取具有相同分位数对应概率P的功率值所对应的点时， 在坐标系各bin中表示功率值的点的分布密度较大的区域中，若以各b in中某个具有相同分位数对应概率P的功率值所对应的点为中心的圆内具有相同的点数分布，则选择各bin中的此点并连接成分位数功率曲线。
[0018]进一步的，在各个bin中选取具有相同分位数对应概率P的功率值所对应的点，P值尽可能接近1。
[0019]进一步的，bin内测点的数量由bin的宽窄决定。
[0020]采用上述技术方案后，本发明与现有技术相比具有以下有益效果。[〇〇21]本发明基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法，1)将不同的风力发电机组控制器的分位数功率曲线在同一个功率-风速坐标系中归一化处理，进行对比；2) 计算同一风力发电机组的分位数功率曲线中的任意两条在功率坐标轴向的差值，计算其他风力发电机组的分位数功率曲线中的具有相同分位数对应概率P的两条曲线在功率坐标轴向的差值;3)比较各个风力发电机组的两条分位数功率曲线在功率坐标轴向的差值大小； 4)根据差值大小评价风力发电机组控制性能，差值越小，其控制性能越好。通过分位数形成分位数功率曲线，可以摒弃由于错误操作或者错误读数而导致的畸高或畸低的功率值，使其不影响功率曲线的绘制，从而使得风力发电机组的功率曲线绘制正确和更加准确，能真实、正确反映风力发电机组的功率情况，并且通过基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法，可以更好地反映风力发电机组控制性能。[〇〇22]下面结合附图对本发明的【具体实施方式】作进一步详细的描述。【附图说明】
[0023]图1是基于分位数的风力发电机组功率曲线绘制方法所绘制的分位数功率曲线图。[〇〇24]图2是两个风力发电机组的4条分位数功率曲线图。【具体实施方式】
[0025]检测得到风力发电机组在各风速段的相同数量的多个功率值，在功率-风速坐标系中，以风速段定义bin，在各个bin中，描绘风力发电机组对应于此风速段的不同概率P的功率值的点，，在各个bin中选取具有相同分位数对应概率P的功率值所对应的点，并将选取的各个点连线形成分位数功率曲线。
[0026]以具有相同风速间隔的风速段定义bin。
[0027]由于各风力发电机组在不同的地方安装，并且各地的风速情况即风速范围不同， 因此，bin的数量及bin的大小由风力发电机组工作所在地的风速情况决定。
[0028]为了能更准确地反映风力发电机组的真实功率情况，因此在各个bin中选取具有相同分位数对应概率P的功率值所对应的点时，选择坐标系中表示功率值的点的分布密度较大的区域中的点。表示功率值的点的分布密度较大的区域中的点，其所反映的风力发电机组的功率更真实，并且更准确。
[0029]在各个bin中选取具有相同分位数对应概率P的功率值所对应的点时，在坐标系中表示功率值的点的分布密度较大的区域中选择靠近风速坐标轴的点。这样点，由于其所对应的概率P更大，即意味着更多的检测得到的功率值所对应的点在其之上，也就意味着选择此点能表征风力发电机组功率正确、准确的概率更大。
[0030]如图1所示，每个bin所表示的风速段为3m/s，共有三条分位数功率曲线，P95、P90 及 P84。[〇〇31]其中，P95表示，从横坐标向上，在各个bin中，共有100个表示功率值的点，选择各个bin中概率大于等于95 %的点并连成曲线即形成分位数功率曲线P95。在此分位数功率曲线P95的下方，各个bin中小于等于5 %的功率值点，在此曲线上方，各个bin中具有95个表示功率值的点。分位数功率曲线P90及P84的绘制及意义依次类推。
[0032]在本实施例中，在各个bin中选取具有相同分位数对应概率P的功率值所对应的点时，在坐标系各bin中表示功率值的点的分布密度较大的区域中，若以各bin中某个具有相同分位数对应概率P的功率值所对应的点为中心的圆内具有相同的点数分布，则选择各bin 中的此点并连接形成分位数功率曲线。
[0033]举例说明:如在坐标系中的各bin中的表示功率值的点的分布密度较大的区域中， 均包含具有相同分位数对应概率P = 〇.95的功率值所对应的点，并且，在各个bin中以此点为圆心的相同半径的圆内，所具有的表示功率值的点的点数相同，则选择各bin中的此点并连接形成分位数功率曲线。此点为圆心的圆内所包含的点数相同，说明数据较为集中，而数据较为集中的位置其数值所反映的风力发电机组的功率的正确率及准确率相对较高。故上述方法能更真实地反映风力发电机组的功率特性。
[0034]在其他实施例中，在各个bin中选取具有相同分位数对应概率P的功率值所对应的点时，在坐标系中表示功率值的点的分布密度较大的区域中选择P值尽可能接近1的点，并将这些点连接形成分位数功率曲线。
[0035]在每个bin内测取功率值并描绘表示相应功率值的点的次数通过bin的大小决定。 在bin的较大时，在一个bin内测取功率值并描绘表示相应功率值的点的次数较多，在bin的较小时，在一个bin内测取功率值并描绘表示相应功率值的点的次数较少。如在一个bin为1 即风速段为lm/s的bin中，测取功率值并描绘表示相应功率值的点为50个，而在一个bin为 1.5即风速段为lm/s的bin中，测取功率值并描绘表示相应功率值的点为100个。
[0036]基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法，其步骤如下:
[0037]1)将不同的风力发电机组的分位数功率曲线在同一个功率-风速坐标系中归一化处理，进行对比；
[0038] 2)计算同一风力发电机组的分位数功率曲线中的任意两条在功率坐标轴向的差值，计算其他风力发电机组的分位数功率曲线中的具有相同分位数对应概率P的两条曲线在功率坐标轴向的差值；
[0039] 3)比较各个风力发电机组的两条分位数功率曲线在功率坐标轴向的差值大小；
[0040]4)根据差值大小评价风力发电机组控制性能，差值越小，其控制性能越好。
[0041]在上述步骤2)中，在功率-风速坐标系中，以风速段定义bin，在同一bin中，用同一风力发电机组的分位数功率曲线中的任意两条曲线上对应的点计算差值。
[0042]计算同一风力发电机组的分位数功率曲线在各bin中的差值与各bin的分布概率的乘积，并将各乘积相加得加权平均值作为此风力发电机组两条分位数功率曲线在功率坐标轴向的差值，并比较不同风力发电机组所对应的上述差值，根据差值大小评价风力发电机组控制性能。
[0043]各bin的分布概率为:一个完整年内，在一个风速bin内的所有时间占到全年时间的比例。
[0044]举例说明:如图2所示，图中有4条分位数功率曲线，分别为a风力发电机组的分位数功率曲线P90a及P84a，以及b风力发电机组的分位数功率曲线P90b及P84b。经比较，a风力发电机组的分位数功率曲线P90a及P84a在功率坐标轴向的差值大于b风力发电机组的分位数功率曲线P90b及P84b在功率坐标轴向的差值。故评价结果为b风力发电机组的控制性能更好。[〇〇45]本发明基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法，1)将不同的风力发电机组的分位数功率曲线在同一个功率-风速坐标系中归一化处理，进行对比；2)计算同一风力发电机组的分位数功率曲线中的任意两条在功率坐标轴向的差值，计算其他风力发电机组的分位数功率曲线中的具有相同分位数对应概率P的两条曲线在功率坐标轴向的差值;3)比较各个风力发电机组的两条分位数功率曲线在功率坐标轴向的差值大小;4)根据差值大小评价风力发电机组控制性能，差值越小，其控制性能越好。通过分位数形成分位数功率曲线，可以摒弃由于错误操作或者错误读数而导致的畸高或畸低的功率值，使其不影响功率曲线的绘制，从而使得风力发电机组的功率曲线绘制正确和更加准确，能真实、正确反映风力发电机组的功率情况，并且通过基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法，可以更好地反映风力发电机组控制性能。
[0046]上述实施例中的实施方案可以进一步组合或者替换，且实施例仅仅是对本发明的优选实施例进行描述，并非对本发明的构思和范围进行限定，在不脱离本发明设计思想的前提下，本领域中专业技术人员对本发明的技术方案作出的各种变化和改进，均属于本发明的保护范围。
【主权项】
1.基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法，其特征在于:1)将不同的风力发电机组基于分位数功率曲线在同一个功率-风速坐标系中归一化处 理，进行对比；2)计算同一风力发电机组的分位数功率曲线中的任意两条在功率坐标轴向的差值，计 算其他风力发电机组的分位数功率曲线中的具有相同分位数对应概率P的两条曲线在功率 坐标轴向的差值；3)比较各个风力发电机组的两条分位数功率曲线在功率坐标轴向的差值大小；4)根据差值大小评价风力发电机组控制性能，差值越小，其控制性能越好。2.根据权利要求1所述的基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法，其 特征在于:在功率-风速坐标系中，以相同风速间隔的风速段定义风速bin，在同一bin中，用 同一风力发电机组的分位数功率曲线中的任意两条曲线上对应的点计算差值。3.根据权利要求2所述的基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法，其 特征在于:计算同一风力发电机组的分位数功率曲线在各bin中的差值与各风速bin的分布 概率的乘积，并将各乘积相加得加权平均值作为此风力发电机组两条分位数功率曲线在功 率坐标轴向的差值，并用于比较不同风力发电机组所对应的上述差值，根据差值大小评价 不同风力发电机组之间的控制性能。4.根据权利要求3所述的基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法，其 特征在于:各风速bin的分布概率为:一个完整年内，在一个风速bin内的所有时间占到全年 时间的比例。5.根据权利要求1-4任一项所述的基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价 方法，其特征在于:在功率-风速坐标系中，以风速段定义bin，在各个bin中，描绘风力发电 机组对应于此风速段的不同概率P的功率值的点，在各个bin中选取具有相同分位数对应概 率P的功率值所对应的点，并将选取的各个点连线形成分位数功率曲线。6.根据权利要求5所述的基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法，其 特征在于:在各个bin中选取具有相同分位数对应概率P的功率值所对应的点时，选择坐标 系中表示功率值的点的分布密度较大的区域中的点。7.根据权利要求6所述的基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法，其 特征在于:在各个bin中选取具有相同分位数对应概率P的功率值所对应的点时，在坐标系 中表示功率值的点的分布密度较大的区域中选择靠近风速坐标轴的点。8.根据权利要求6所述的基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法，其 特征在于:在各个bin中选取具有相同分位数对应概率P的功率值所对应的点时，在坐标系 各b i n中表示功率值的点的分布密度较大的区域中，若以各b in中某个具有相同分位数对应 概率P的功率值所对应的点为中心的圆内具有相同的点数分布，则选择各b in中的此点并连 接成分位数功率曲线。9.根据权利要求6所述的基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法，其 特征在于:在各个bin中选取具有相同分位数对应概率P的功率值所对应的点，P值尽可能接 近1。10.根据权利要求5所述的基于分位数功率曲线的风力发电机组控制性能评价方法，其 特征在于:b in内测点的数量由bin的宽窄决定。
【文档编号】G06Q50/06GK106021798SQ201610389696
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年6月3日
【发明人】鲁志平, 张磊, 辛克锋, 刘峰, 张羽, 程学文
【申请人】北京唐浩电力工程技术研究有限公司