风电机组的功率损耗异常的诊断方法和装置与流程
本发明总体说来涉及风电技术领域，更具体地讲，涉及一种风电机组的功率损耗异常的诊断方法和装置。
背景技术：
风电机组在运行过程中，通过叶片吸收风能，并将风能转化为机械能，然后将机械能转化为电能。由于现代大型风电机组的复杂性，在风电机组发电过程中，存在大量的损耗，这些损耗主要来源于以下几个方面：
(1)机械损耗。以永磁直驱风力发电机为例，叶轮-主轴-发电机机械传动系统在转动过程中存在的机械损耗。
(2)发电机自身损耗。同样以永磁直驱风力发电机为例，发电机损耗包含铁耗，铜耗等。
(3)动力电缆损耗。一般风力发电机位于机舱，通过三相动力电缆将电能输送到风电机组外的变压器，经变压器升压后输入电网。通常，动力电缆的长度约为100米左右，风电机组的额定功率越大，动力电缆的直径越大，耗电也越大。
(4)变流器自身损耗。变流器根据冷却方式，可分为风冷和水冷，以水冷变流器为例，变流器损耗至少包括：功率元器件在工作过程中产生的热量，水冷散热风扇消耗的电能，水冷系统驱动泵消耗的电能等等。
(5)风电机组的各电气元部件在工作过程中消耗的电能。这部分电能主要包括：a)变桨电机，偏航电机在工作过程中消耗的电能；b)发电机散热系统在工作过程中消耗的电能；c)其它电气元部件在工作过程中消耗的电能。
风电机组在正常发电过程中，随着风电机组的运行工况的不同以及季节条件的改变，风电机组自身的损耗也随之变化。
但目前，由于未考虑到风电机组的运行工况以及季节条件对风电机组的功率损耗的影响，导致对风电机组的功率损耗情况的诊断不够准确，存在较大偏差。
此外，当风电机组自身的损耗发生异常(一般指的是风电机组自身的损耗偏高)时，会影响风电机组的上网功率曲线，具体表现为该风电机组在一定时间段内的scada功率曲线明显低于其他相同配置的风电机组。对于风电机组的功率损耗情况的诊断偏差，可能会导致无法快速定位出上网功率曲线变差的原因。
技术实现要素：
本发明的示例性实施例的目的在于提供一种风电机组的功率损耗异常的诊断方法和装置，以克服上述至少一个缺陷。
在一个总体方面，提供一种风电机组的功率损耗异常的诊断方法，包括：获取风电机组在预定时间段内的上网功率；基于所述预定时间段内的上网功率确定所述风电机组的实际总损耗功率值；计算所述实际总损耗功率值与对应的标准总损耗功率值的符合度指数，并基于计算得到的符合度指数来对风电机组的功率损耗情况进行诊断。
可选地，获取所述风电机组在预定时间段内的上网功率的步骤包括：按照预定时间段内的风电机组所在位置的空气密度进行数据分仓，得到多个空气密度区间，并获取每个空气密度区间内各空气密度所对应的上网功率；针对每个空气密度区间，按照该空气密度区间内的所有上网功率进行数据分仓，得到多个上网功率区间。
可选地，确定风电机组与每个空气密度区间下的各上网功率区间对应的实际总损耗功率值，其中，所述诊断方法还包括：确定风电机组与每个空气密度区间下的各上网功率区间对应的标准总损耗功率值。
可选地，风电机组与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际总损耗功率值可根据与所述任一空气密度区间下的所述任一上网功率区间对应的实际估测损耗功率值和实际实测损耗功率值来确定，风电机组与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的标准总损耗功率值可根据与所述任一空气密度区间下的所述任一上网功率区间对应的标准估测损耗功率值和标准实测损耗功率值来确定。
可选地，与所述任一空气密度区间下的所述任一上网功率区间对应的实际实测损耗功率值可包括风电机组运行过程中与所述任一空气密度区间下的所述任一上网功率区间对应的实际动力电缆损耗值和风电机组包括的各电气部件的实际损耗值，其中，实际动力电缆损耗值可基于发电机端电压值和动力电缆的总电阻值来确定，各电气部件的实际损耗值可基于各电气部件的功率系数和额定功率来确定。
可选地，可通过以下方式确定与所述任一空气密度区间下的所述任一上网功率区间对应的实际估测损耗功率值：基于预先确定的多个空气密度区间下的多个上网功率区间与多个估测损耗功率值之间的对应关系，确定与所述任一空气密度区间下的所述任一上网功率区间对应的实际估测损耗功率值。
可选地，可通过以下方式确定多个空气密度区间下的多个上网功率区间与多个估测损耗功率值之间的对应关系：获取风电机组的历史运行数据，确定历史运行数据中的空气密度所属的空气密度区间，针对每个空气密度区间执行以下步骤，根据该空气密度区间内各空气密度所对应的风电机组的电磁功率和上网功率，确定风电机组与各上网功率对应的理论总损耗功率值，确定风电机组与各上网功率对应的实测损耗功率值，根据所确定的理论总损耗功率值与实测损耗功率值，获得与各上网功率对应的估测损耗功率值，确定各上网功率所属的上网功率区间，针对每个上网功率区间，计算该上网功率区间内的各上网功率所对应的估测损耗功率值的估测损耗平均值，将计算得到的估测损耗平均值作为与该上网功率区间对应的估测损耗功率值。
可选地，理论总损耗功率值可为电磁功率与上网功率的差值，电磁功率可为与各空气密度对应的电磁扭矩与发电机转速的乘积。
可选地，从损耗标准库中搜索与每个空气密度区间下的各上网功率区间对应的标准总损耗功率值，其中，在损耗标准库中存储有风电机组与不同空气密度区间下的不同上网功率区间对应的多个标准总损耗功率值。
可选地，可通过以下方式构建损耗标准库：获取风电机组的历史运行数据；通过分别按照获取的历史运行数据中的空气密度和上网功率进行数据分仓，计算与每个空气密度区间下的每个上网功率区间对应的实测损耗功率值；确定与每个空气密度区间下的每个上网功率区间对应的估测损耗功率值；针对每个空气密度区间下的每个上网功率区间，将与该空气密度区间下的该上网功率区间对应的估测损耗功率值与实测损耗功率值之和，确定为与该空气密度区间下的该上网功率区间对应的标准总损耗功率值。
可选地，计算所述实际总损耗功率值与对应的标准总损耗功率值的符合度指数的步骤可包括：针对每个空气密度区间，根据该空气密度区间下的各上网功率区间对应的实际总损耗功率值与标准总损耗功率值的比值之和，来计算与该空气密度区间对应的符合度指数。
可选地，可通过以下方式计算与任一空气密度区间对应的符合度指数：分别计算所述任一空气密度区间下的各上网功率区间对应的实际总损耗功率值与标准总损耗功率值的比值，计算所有比值之和与上网功率区间的数量的比值，并将计算得到的比值与1的差值确定为与所述任一空气密度区间对应的符合度指数。
可选地，基于计算得到的符合度指数来对风电机组的功率损耗情况进行诊断的步骤可包括：针对每个空气密度区间，如果计算得到的符合度指数大于设定阈值，则确定风电机组在该空气密度区间下的功率损耗存在异常，如果计算得到的符合度指数小于或者等于设定阈值，则确定风电机组在该空气密度区间下的功率损耗不存在异常。
在另一总体方面，提供一种风电机组的功率损耗异常的诊断装置，包括：功率获取模块，获取风电机组在预定时间段内的上网功率；实际总损耗确定模块，基于所述预定时间段内的上网功率确定所述风电机组的实际总损耗功率值；符合度确定模块，计算所述实际总损耗功率值与所述标准总损耗功率值的符合度指数，并基于计算得到的符合度指数来对风电机组的功率损耗情况进行诊断。
可选地，功率获取模块包括：密度数据分仓子模块，按照预定时间段内的风电机组所在位置的空气密度进行数据分仓，得到多个空气密度区间，并获取每个空气密度区间内各空气密度所对应的上网功率；功率数据分仓子模块，针对每个空气密度区间，按照该空气密度区间内的所有上网功率进行数据分仓，得到多个上网功率区间。
可选地，实际总损耗确定模块确定风电机组与每个空气密度区间下的各上网功率区间对应的实际总损耗功率值，其中，所述诊断装置可还包括：标准总损耗确定模块，确定风电机组与每个空气密度区间下的各上网功率区间对应的标准总损耗功率值。
可选地，风电机组与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际总损耗功率值可根据与所述任一空气密度区间下的所述任一上网功率区间对应的实际估测损耗功率值和实际实测损耗功率值来确定，风电机组与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的标准总损耗功率值可根据与所述任一空气密度区间下的所述任一上网功率区间对应的标准估测损耗功率值和标准实测损耗功率值来确定。
可选地，与所述任一空气密度区间下的所述任一上网功率区间对应的实际实测损耗功率值可包括风电机组运行过程中与所述任一空气密度区间下的所述任一上网功率区间对应的实际动力电缆损耗值和风电机组包括的各电气部件的实际损耗值，其中，实际动力电缆损耗值可基于发电机端电压值和动力电缆的总电阻值来确定，各电气部件的实际损耗值可基于各电气部件的功率系数和额定功率来确定。
可选地，实际总损耗确定模块可通过以下方式确定与所述任一空气密度区间下的所述任一上网功率区间对应的实际估测损耗功率值：基于预先确定的多个空气密度区间下的多个上网功率区间与多个估测损耗功率值之间的对应关系，确定与所述任一空气密度区间下的所述任一上网功率区间对应的实际估测损耗功率值。
可选地，所述诊断装置可还包括对应关系建立模块，所述对应关系建立模块可通过以下方式确定多个空气密度区间下的多个上网功率区间与多个估测损耗功率值之间的对应关系：获取风电机组的历史运行数据，确定历史运行数据中的空气密度所属的空气密度区间，针对每个空气密度区间执行以下处理，根据该空气密度区间内各空气密度所对应的风电机组的电磁功率和上网功率，确定风电机组与各上网功率对应的理论总损耗功率值，确定风电机组与各上网功率对应的实测损耗功率值，根据所确定的理论总损耗功率值与实测损耗功率值，获得与各上网功率对应的估测损耗功率值，确定各上网功率所属的上网功率区间，针对每个上网功率区间，计算该上网功率区间内的各上网功率所对应的估测损耗功率值的估测损耗平均值，将计算得到的估测损耗平均值作为与该上网功率区间对应的估测损耗功率值。
可选地，理论总损耗功率值可为电磁功率与上网功率的差值，电磁功率可为与各空气密度对应的电磁扭矩与发电机转速的乘积。
可选地，标准总损耗确定模块可从损耗标准库中搜索与每个空气密度区间下的各上网功率区间对应的标准总损耗功率值，其中，在损耗标准库中存储有风电机组与不同空气密度区间下的不同上网功率区间对应的多个标准总损耗功率值。
可选地，所述诊断装置可还包括损耗标准库建立模块，所述损耗标准库建立模块可通过以下方式构建损耗标准库：获取风电机组的历史运行数据；通过分别按照获取的历史运行数据中的空气密度和上网功率进行数据分仓，计算与每个空气密度区间下的每个上网功率区间对应的实测损耗功率值；确定与每个空气密度区间下的每个上网功率区间对应的估测损耗功率值；针对每个空气密度区间下的每个上网功率区间，将与该空气密度区间下的该上网功率区间对应的估测损耗功率值与实测损耗功率值之和，确定为与该空气密度区间下的该上网功率区间对应的标准总损耗功率值。
可选地，符合度确定模块可针对每个空气密度区间，根据该空气密度区间下的各上网功率区间对应的实际总损耗功率值与标准总损耗功率值的比值之和，来计算与该空气密度区间对应的符合度指数。
可选地，符合度确定模块可通过以下方式计算与任一空气密度区间对应的符合度指数：分别计算所述任一空气密度区间下的各上网功率区间对应的实际总损耗功率值与标准总损耗功率值的比值，计算所有比值之和与上网功率区间的数量的比值，并将计算得到的比值与1的差值确定为与所述任一空气密度区间对应的符合度指数。
可选地，针对每个空气密度区间，如果计算得到的符合度指数大于设定阈值，则符合度确定模块可确定风电机组在该空气密度区间下的功率损耗存在异常，如果计算得到的符合度指数小于或者等于设定阈值，则符合度确定模块可确定风电机组在该空气密度区间下的功率损耗不存在异常。
在另一总体方面，提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，当所述计算机程序在被处理器执行时实现上述的风电机组的功率损耗异常的诊断方法。
在另一总体方面，提供一种计算装置，所述计算装置包括：处理器；存储器，存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的风电机组的功率损耗异常的诊断方法。
采用本发明示例性实施例的风电机组的功率损耗异常的诊断方法和装置，能够较为准确地确定出风电机组相对于标准损耗的偏差情况，有助于对风电机组的出力水平进行有效评估。
附图说明
通过下面结合附图进行的描述，本发明的上述和其他目的和特点将会变得更加清楚，其中：
图1示出根据本发明示例性实施例的风电机组的功率损耗异常的诊断方法的流程图；
图2示出根据本发明示例性实施例的确定风电机组的实际总损耗功率值的步骤的流程图；
图3示出根据本发明示例性实施例的确定任一空气密度区间下的多个上网功率区间与多个估测损耗功率值之间的对应关系的步骤的流程图；
图4示出根据本发明示例性实施例的构建损耗标准库的步骤的流程图；
图5示出根据本发明示例性实施例的风电机组的功率损耗异常的诊断装置的框图。
具体实施方式
现在，将参照附图更充分地描述不同的示例实施例，一些示例性实施例在附图中示出。
图1示出根据本发明示例性实施例的风电机组的功率损耗异常的诊断方法的流程图。
参照图1，在步骤s10中，获取风电机组在预定时间段内的上网功率。
在步骤s20中，基于预定时间段内的上网功率确定风电机组的实际总损耗功率值。
这里，可确定风电机组与所获取的上网功率对应的实际总损耗功率值。在一优选实施例中，可还获取预定时间段内的风电机组所在位置的空气密度，在此情况下，可确定风电机组与所获取的空气密度和上网功率对应的实际损耗功率值。
也就是说，可对获取的预定时间段内的空气密度和上网功率分别进行分仓，从而确定风电机组在各空气密度区间、各上网功率区间下的实际损耗功率值。
下面参照图2来介绍通过对空气密度和上网功率进行分仓，来确定风电机组的实际总损耗功率值的步骤。
图2示出根据本发明示例性实施例的确定风电机组的实际总损耗功率值的步骤的流程图。
参照图2，在步骤s101中，按照预定时间段内的风电机组所在位置的空气密度进行数据分仓，得到多个空气密度区间，并获取每个空气密度区间内各空气密度所对应的上网功率。
例如，可基于从最小空气密度ρmin至最大空气密度ρmax的密度范围，以预定密度步长为间隔来进行空气密度分仓，得到多个空气密度区间。
作为示例，风电机组所在位置的空气密度可根据风电机组所在位置的环境温度和海拔高度来确定。
例如，可利用如下公式来近似估算风电机组所在位置的空气密度：
公式(1)中，ρ为风电机组所在位置的空气密度，t为风电机组所在位置的环境温度，一般t可取一采样周期(例如10分钟)内采集的环境温度的平均值，h为风电机组所在位置的海拔高度。
这里，在本发明示例性实施例中，可获取风电机组在预定时间段内的运行数据，所获取的运行数据可包括风电机组所在位置的空气密度，或者所获取的运行数据可包括风电机组所在位置的环境温度和海拔高度，再由环境温度和海拔高度来确定空气密度。除此之外，所获取的运行数据可还包括但不限于以下项中的至少一项：风电机组的上网功率、电磁扭矩、发电机转速、发电机端电压、偏航速度、变桨速度、散热风扇状态标志位。
上述用于功率损耗异常诊断的风电机组的运行数据为风电机组处于正常发电状态下、并且处于非限电状态下的运行数据。除此之外的其他状态下的数据，例如，停机状态、待机状态或者在标准iec6400-12-1规定的其他状态下的数据不作为用于功率损耗异常诊断的数据。
作为示例，本发明示例性实施例中的各数据可指一采样周期(如10分钟或者20分钟)内的各采样时刻的均值数据，但本发明不限于此。
在步骤s102中，针对每个空气密度区间，按照该空气密度区间内的所有上网功率进行数据分仓，得到多个上网功率区间。
例如，可基于从最小上网功率pmin至额定功率prated的功率范围，以预定功率步长pstep为间隔来进行功率分仓，得到多个上网功率区间。
作为示例，多个上网功率区间的个数可利用如下公式获得：
公式(2)中，nstep为上网功率区间的个数。
在步骤s103中，确定风电机组与每个空气密度区间下的各上网功率区间对应的实际总损耗功率值。
这里，风电机组的总损耗功率值(windturbinepowerloss)指的是风电机组在运行过程中由于冷却散热、电气元部件自身消耗电能等而损失的能量。
作为示例，风电机组与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际总损耗功率值可根据与该任一空气密度区间下的该任一上网功率区间对应的实际估测损耗功率值和实际实测损耗功率值来确定。
例如，可将与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际估测损耗功率值同与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际实测损耗功率值之和，确定为风电机组与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际总损耗功率值。
下面介绍确定风电机组的实际实测损耗功率值的过程。
作为示例，与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际实测损耗功率值可包括风电机组运行过程中与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际动力电缆损耗值和与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的风电机组包括的各电气部件的实际损耗值。
例如，实际动力电缆损耗值可基于发电机端电压值和动力电缆的总电阻值来确定，各电气部件的实际损耗值可基于各电气部件的功率系数和额定功率来确定。后续将介绍确定实际动力电缆损耗值和各电气部件的实际损耗值的具体方式，本发明在此不再赘述。
下面介绍确定风电机组的实际估测损耗功率值的过程。
例如，可通过以下方式来确定与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际估测损耗功率值。
基于预先确定的多个空气密度区间下的多个上网功率区间与多个估测损耗功率值之间的对应关系，确定与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际估测损耗功率值。
这里，为获得上述多个空气密度区间下的多个上网功率区间与多个估测损耗功率值之间的对应关系，可先获取风电机组的历史运行数据，确定历史运行数据中的空气密度所属的空气密度区间，再针对每个空气密度区间，确定该空气密度区间下的多个上网功率区间与多个估测损耗功率值之间的对应关系，从而获得上述多个空气密度区间下的多个上网功率区间与多个估测损耗功率值之间的对应关系。
下面参照图3来介绍确定任一空气密度区间下的多个上网功率区间与多个估测损耗功率值之间的对应关系的步骤。
图3示出根据本发明示例性实施例的确定任一空气密度区间下的多个上网功率区间与多个估测损耗功率值之间的对应关系的步骤的流程图。
参照图3，在步骤s201中，根据该空气密度区间内各空气密度所对应的风电机组的电磁功率和上网功率，确定风电机组与各上网功率对应的理论总损耗功率值。
这里，如果将理论总损耗功率值作为风机机组的实际总损耗功率值，来对风电机组的功率损耗情况进行诊断，则无法区分实测损耗功率值和估测损耗功率值(即，不可测量的损耗功率值)的大小，由于风电机组的损耗具有随风电机组的运行工况和季节条件变化的特性，这将导致对风电机组的总损耗功率值的确定不够准确，影响对风电机组的功率损耗情况诊断的准确性。
作为示例，风电机组的理论总损耗功率值可为电磁功率与上网功率的差值，电磁功率可为与各空气密度对应的电磁扭矩与发电机转速的乘积。
例如，针对任一采样周期，可计算该任一采样周期内的电磁扭矩的均值、发电机转速的均值和上网功率的功率均值，由电磁扭矩的均值与发电机转速的均值的乘积获得电磁功率，再将获得的电磁功率与上网功率的功率均值作差得到理论总损耗功率值。
采样周期内可包括多个采样时刻，可计算采样周期内在各采样时刻获得的上网功率的平均值，将计算得到的平均值确定为上述功率均值。
风电机组在运行过程中，叶片吸收风能驱动叶轮转动，产生气动扭矩，风电机组的控制系统给定的发电机电磁扭矩必须与气动扭矩相匹配，发电机电磁扭矩与气动扭矩方向相反。当电磁扭矩小于气动扭矩时，根据牛顿第二定律，叶轮转速会升高，反之，叶轮转速会降低。通常，风电机组的控制系统会根据风电机组的输出功率，以一定的周期更新电磁扭矩的给定值，尽可能使得风电机组在不同的风速段实现最优控制，也就是说，电磁功率反映了风电机组的整体吸收的风能。
例如，可利用如下公式来计算电磁功率：
pe＝te×ω(3)
公式(3)中，pe为电磁功率，te为电磁扭矩，单位n.m，ω为发电机转速，单位rad/s。
风电机组在运行过程中的发电机电磁扭矩和发电机转速可以通过各种方式进行测量，进而可以计算出风电机组的电磁功率。风电机组的上网功率也可以通过各种方式进行实际测量，在此情况下，将电磁功率与风电机组的上网功率之间的差值确定为风电机组在不同工况条件下的理论总损耗功率值。
在步骤s202中，确定风电机组与各上网功率对应的实测损耗功率值。
作为示例，理论总损耗功率值可包含实测损耗功率值和估测损耗功率值。例如，风电机组的实测损耗功率值可包括风电机组运行过程中的动力电缆损耗值和风电机组包括的各电气部件的损耗值。动力电缆损耗值可指发电机三相动力电缆从机舱位置至风电机组的箱式变压器，在风电机组运行过程中损耗的能量。各电气部件的损耗值主要包含风电机组运行过程中散热系统(例如，发电机、变流器)损耗的能量、偏航系统及变桨系统运行过程中损耗的能量以及各控制柜中各电气元部件自身损耗。
在一优选实施例中，动力电缆损耗值可基于发电机端电压值和动力电缆的总电阻值来确定，各电气部件的损耗值可基于各电气部件的功率系数和额定功率来确定。
例如，可以通过如下公式来计算风电机组在采样周期m内的实测损耗功率值：
公式(4)中，pgrid表示采样周期m内的实时上网功率的功率均值，p0(pgrid)为采样周期m内的实测损耗功率值，
pi(t)表示在采样时刻t的第i个电气部件的额定功率，作为示例，电气部件可包括但不限于偏航电机、变桨电机、散热风扇驱动电机。
这里，可利用上述公式(4)，来基于发电机端电压值和动力电缆的总电阻值，以及各电气部件的功率系数和额定功率来确定实际动力电缆损耗值和各电气部件的实际损耗值。
在步骤s203中，根据所确定的理论总损耗功率值与实测损耗功率值，获得与各上网功率对应的估测损耗功率值。
例如，估测损耗功率值可包括风电机组的除实测损耗功率值之外的其他损耗，作为示例，估测损耗功率值可包括发电机铜耗和变流器损耗，发电机铜耗可指风电机组在运行过程中发电机的铜制绕组产生的损耗，变流器损耗可表现为变流器效率。
例如，可将所确定的理论总损耗功率值与实测损耗功率值的差值，确定为在每个采样周期的与各上网功率对应的估测损耗功率值。
例如，可利用如下公式来计算估测损耗功率值：
δ(pgrid)＝ploss(pgrid)-p0(pgrid)(5)
公式(5)中，δ(pgrid)为与上网功率的功率均值pgrid对应的估测损耗功率值，ploss(pgrid)为风电机组的理论总损耗功率值，p0(pgrid)为上网功率的功率均值pgrid对应的实测损耗功率值。
在步骤s204中，确定各上网功率所属的上网功率区间。
这里，可确定各采样周期的上网功率的功率均值所属的上网功率区间。
在步骤s205中，针对每个上网功率区间，计算该上网功率区间内的各上网功率所对应的估测损耗功率值的估测损耗平均值，将计算得到的估测损耗平均值作为与该上网功率区间对应的估测损耗功率值。
为确保所确定的对应关系的准确性，统计每个上网功率区间内的估测损耗功率值的个数，为确保数据的充足，每个上网功率区间内的估测损耗功率值的个数应大于或者等于预定数量。
例如，可利用如下公式来计算任一上网功率区间对应的估测损耗平均值：
公式(6)中，δ(pgrid)为估测损耗平均值，δj(pgrid)为任一上网功率区间内的第j个估测损耗功率值，n为任一上网功率区间内的估测损耗功率值的个数。
应理解，风电机组的损耗具有随风电机组的运行工况和季节条件变化(例如，环境温度、空气密度的变化)的特性。例如，风电机组的损耗随着风电机组的运行工况的变化而变化的情况为：根据风电机组当前的控制策略，风电机组在达到额定功率之前，风电机组的变桨系统是不动作的，当风速超过额定风速之后，风电机组进入恒功率控制段，此时通过变桨系统卸掉多余的风能，确保风电机组输出功率稳定，并同时确保风电机组的载荷安全。风电机组的变桨系统通过变桨电机驱动，变桨电机在工作过程中，需要消耗一部分电能。另一方面，整机的散热系统，例如，风电机组发电机或者变流器散热系统，随着风速的增大，风电机组的出力变大，发电机和变流器功率元部件发出热量逐步上升，当温度超过温度阈值之后，散热系统将被触发，风电机组自身的损耗将会进一步增大。
风电机组的损耗随着季节条件的变化而变化的情况为：夏季一般环境温度较高，风电机组在达到额定功率之后，风电机组的变流器功率部件或者其他电气部件的自身发热比较大，此时散热系统消耗电能也较高，相应地风电机组的自身损耗也较大。反之，冬季一般环境温度较低，散热系统工作时间一般较短，风电机组的自身损耗也较小。此外，冬季由于环境温度较低，空气密度相对于夏季较高，风电机组本身的出力较夏季高，加上冬季风电机组较小的自身损耗，导致冬季风电机组在额定风速以上输出功率一般高于夏季。
针对风电机组的损耗的上述变化特性，尽可能获取风电机组在不同工况下、不同季节条件下、不同空气密度条件下、不同温度条件下的历史运行数据，以基于所获取的历史运行数据来建立更为准确的对应关系。也就是说，通过统计风电机组在上述不同条件下的损耗分布情况，可以使得对风电机组的整机损耗的统计更具代表性。
返回图1，在步骤s30中，计算实际总损耗功率值与对应的标准总损耗功率值的符合度指数，并基于计算得到的符合度指数来对风电机组的功率损耗情况进行诊断。
优选地，根据本发明示例性实施例的风电机组的功率损耗异常的诊断方法可还包括：确定风电机组与每个空气密度区间下的各上网功率区间对应的标准总损耗功率值。
作为示例，风电机组与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的标准总损耗功率值可根据与该任一空气密度区间下的该任一上网功率区间对应的标准估测损耗功率值和与该任一空气密度区间下的该任一上网功率区间对应的标准实测损耗功率值来确定。
例如，可将与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的标准估测损耗功率值同与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的标准实测损耗功率值之和，确定为风电机组与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的标准总损耗功率值。
在一优选实施例中，在损耗标准库中可存储有风电机组与不同空气密度区间下的不同上网功率区间对应的多个标准总损耗功率值。
在此情况下，可从损耗标准库中搜索与每个空气密度区间下的各上网功率区间对应的标准总损耗功率值。
这里，可基于风电机组的历史运行数据来建立损耗标准库，应理解，为保证对风电机组的功率损耗情况诊断结果的准确性，获得损耗标准库中的多个标准总损耗功率值的方式与根据风电机组在预定时间段内的运行数据确定实际总损耗功率值的方式应相同。也就是说，对风电机组的历史运行数据进行处理产生标准总损耗功率值的方式应与对风电机组在预定时间段内的运行数据进行处理产生实际总损耗功率值的方式相同。例如，在获得上述两种总损耗功率值时，对空气密度和上网功率的数据分仓方式应相同，用于采集运行数据的采样周期的时长应相同。
在一优选实施例中，可针对风电场中的每种类型的风电机组来分别建立损耗标准库，也就是说，用于采集构建损耗标准库的历史运行数据的风电机组与基于损耗标准库来进行功率损耗情况诊断的风电机组为相同机型、相同配置的风电机组。
下面参照图4来介绍构建损耗标准库的步骤。
图4示出根据本发明示例性实施例的构建损耗标准库的步骤的流程图。
参照图4，在步骤s301中，获取风电机组的历史运行数据。
在步骤s302中，通过分别按照获取的历史运行数据中的空气密度和上网功率进行数据分仓，计算与每个空气密度区间下的每个上网功率区间对应的实测损耗功率值。
这里，可根据获取的历史运行数据，分别确定各采样周期的空气密度和上网功率，并按照与对预定时间段内的运行数据相同的数据分仓处理方式，来对空气密度和上网功率进行数据分仓。
例如，对历史运行数据中的所有空气密度进行数据分仓，获得多个空气密度区间。这里，对所有空气密度进行数据分仓获得的多个空气密度区间的数量以及每个空气密度区间的取值范围，与对预定时间段内的所有空气密度进行数据分仓获得的多个空气密度区间的数量以及每个空气密度区间的取值范围相同。
相应地，针对每个空气密度区间，对该空气密度区间内各空气密度所对应的上网功率进行数据分仓，获得多个上网功率区间。这里，对所有上网功率进行数据分仓获得的多个上网功率区间的数量以及每个上网功率区间的取值范围，与对预定时间段内每个空气密度区间内的所有上网功率进行数据分仓获得的多个上网功率区间的数量以及每个上网功率区间的取值范围相同。
作为示例，可采用在步骤s202中介绍的确定实测损耗功率值的方式来计算与每个空气密度区间下的每个上网功率区间对应的实测损耗功率值，本发明对此部分的内容不再赘述。
在步骤s303中，确定与每个空气密度区间下的每个上网功率区间对应的估测损耗功率值。
作为示例，可采用上述介绍的确定与每个空气密度区间下的每个上网功率区间对应的实际估测损耗功率值的方式来确定上述与每个空气密度区间下的每个上网功率区间对应的估测损耗功率值，本发明对此部分的内容不再赘述。
在步骤s304中，针对每个空气密度区间下的每个上网功率区间，将与该空气密度区间下的该上网功率区间对应的估测损耗功率值与实测损耗功率值之和，确定为与该空气密度区间下的该上网功率区间对应的标准总损耗功率值。
例如，可针对每个空气密度区间，根据该空气密度区间下的各上网功率区间对应的实际总损耗功率值与标准总损耗功率值的比值之和，来计算与该空气密度区间对应的符合度指数。
在一优选实施例中，可通过以下方式计算与任一空气密度区间对应的符合度指数。
分别计算任一空气密度区间下的各上网功率区间对应的实际总损耗功率值与标准总损耗功率值的比值，计算所有比值之和与上网功率区间的数量的比值，并将计算得到的比值与1的差值确定为与任一空气密度区间对应的符合度指数。
例如，可利用如下公式来计算与任一空气密度区间对应的符合度指数：
公式(7)中，c(ρa)表示与第a个空气密度区间ρa对应的符合度指数，ploss(pb,ρa)表示第a个空气密度区间ρa下的第b个上网功率区间pb对应的实际总损耗功率值，p′loss(pb,ρa)表示第a个空气密度区间ρa下的第b个上网功率区间pb对应的标准总损耗功率值，1≤b≤r，r为第a个空气密度区间ρa下的上网功率区间的个数。
在针对每个空气密度区间，计算得到与各空气密度区间对应的符合度指数之后，可通过如下方式来对风电机组在各空气密度区间下的功率损耗情况进行诊断。
例如，针对每个空气密度区间，如果计算得到的符合度指数大于设定阈值，则确定风电机组在该空气密度区间下的功率损耗存在异常，如果计算得到的符合度指数小于或者等于设定阈值，则确定风电机组在该空气密度区间下的功率损耗不存在异常。
作为示例，当c(ρa)＞0时，表示风电机组的实际总损耗功率值高于标准总损耗功率值，即，风电机组的功率损耗偏高，存在异常。当c(ρa)＝0时，表示风电机组的实际总损耗功率值与标准总损耗功率值相等，不存在异常。当c(ρa)＜0时，表示风电机组的实际总损耗功率值低于标准总损耗功率值，即，风电机组的功率损耗偏低，不存在异常。
在一优选实施例中，可通过上述方式计算风电场中的所有风电机组的符合度指数，并针对所有风电机组按照符合度指数进行降序排列，从而确定出风电场中功率损耗情况表现最差或者表现最好的风电机组。
图5示出根据本发明示例性实施例的风电机组的功率损耗异常的诊断装置的框图。
如图5所示，根据本发明示例性实施例的风电机组的功率损耗异常的诊断装置包括：功率获取模块10、实际总损耗确定模块20和符合度确定模块30。
具体说来，功率获取模块10获取风电机组在预定时间段内的上网功率.
实际总损耗确定模块20基于预定时间段内的上网功率确定风电机组的实际总损耗功率值。
这里，实际总损耗确定模块20可确定风电机组与所获取的上网功率对应的实际总损耗功率值。在一优选实施例中，所述诊断装置可还包括密度获取模块(图中未示出)，用于获取预定时间段内的风电机组所在位置的空气密度，在此情况下，实际总损耗确定模块20可确定风电机组与所获取的空气密度和上网功率对应的实际损耗功率值。
也就是说，功率获取模块10可对获取的预定时间段内的空气密度和上网功率分别进行分仓，从而实际总损耗确定模块20确定风电机组在各空气密度区间、各上网功率区间下的实际损耗功率值。
在一优选实施例中，功率获取模块10可包括：密度数据分仓子模块101和功率数据分仓子模块102。
具体说来，密度数据分仓子模块101按照预定时间段内的风电机组所在位置的空气密度进行数据分仓，得到多个空气密度区间，并获取每个空气密度区间内各空气密度所对应的上网功率。
作为示例，风电机组所在位置的空气密度可根据风电机组所在位置的环境温度和海拔高度来确定。
功率数据分仓子模块102针对每个空气密度区间，按照该空气密度区间内的所有上网功率进行数据分仓，得到多个上网功率区间。
在此情况下，实际总损耗确定模块20可确定风电机组与每个空气密度区间下的各上网功率区间对应的实际总损耗功率值。
作为示例，实际总损耗确定模块20可根据与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际估测损耗功率值和实际实测损耗功率值来确定风电机组与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际总损耗功率值。
例如，实际总损耗确定模块20可将与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际估测损耗功率值同与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际实测损耗功率值之和，确定为风电机组与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际总损耗功率值。
在一优选示例中，与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际实测损耗功率值可包括风电机组运行过程中与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际动力电缆损耗值和风电机组包括的各电气部件的实际损耗值。
作为示例，实际动力电缆损耗值可基于发电机端电压值和动力电缆的总电阻值来确定，各电气部件的实际损耗值可基于各电气部件的功率系数和额定功率来确定。
实际总损耗确定模块20可通过以下方式确定与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际估测损耗功率值。
实际总损耗确定模块20基于预先确定的多个空气密度区间下的多个上网功率区间与多个估测损耗功率值之间的对应关系，确定与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的实际估测损耗功率值。
在一优选实施例中，根据本发明示例性实施例的风电机组的功率损耗异常的诊断装置可还包括：对应关系建立模块50，用于确定多个空气密度区间下的多个上网功率区间与多个估测损耗功率值之间的对应关系。
例如，对应关系建立模块50可通过以下方式来确定上述对应关系。
获取风电机组的历史运行数据，确定历史运行数据中的空气密度所属的空气密度区间，针对每个空气密度区间执行以下处理：根据该空气密度区间内各空气密度所对应的风电机组的电磁功率和上网功率，确定风电机组与各上网功率对应的理论总损耗功率值，确定风电机组与各上网功率对应的实测损耗功率值，根据所确定的理论总损耗功率值与实测损耗功率值，获得与各上网功率对应的估测损耗功率值，确定各上网功率所属的上网功率区间，针对每个上网功率区间，计算该上网功率区间内的各上网功率所对应的估测损耗功率值的估测损耗平均值，将计算得到的估测损耗平均值作为与该上网功率区间对应的估测损耗功率值。
作为示例，理论总损耗功率值可为电磁功率与上网功率的差值，电磁功率可为与各空气密度对应的电磁扭矩与发电机转速的乘积。
符合度确定模块30计算实际总损耗功率值与对应的标准总损耗功率值的符合度指数，并基于计算得到的符合度指数来对风电机组的功率损耗情况进行诊断。
优选地，根据本发明示例性实施例的风电机组的功率损耗异常的诊断装置可还包括：标准总损耗确定模块40，获取风电机组与每个空气密度区间下的各上网功率区间对应的标准总损耗功率值。
作为示例，标准总损耗确定模块40可根据与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的标准估测损耗功率值和与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的标准实测损耗功率值来确定风电机组与该任一空气密度区间下的该任一上网功率区间对应的标准总损耗功率值。
例如，标准总损耗确定模块40可将与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的标准估测损耗功率值同与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的标准实测损耗功率值之和，确定为风电机组与任一空气密度区间下的任一上网功率区间对应的标准总损耗功率值。
在一优选实施例中，在损耗标准库中可存储有风电机组与不同空气密度区间下的不同上网功率区间对应的多个标准总损耗功率值。
在此情况下，标准总损耗确定模块40可从损耗标准库中搜索与每个空气密度区间下的各上网功率区间对应的标准总损耗功率值。
可选地，根据本发明示例性实施例的风电机组的功率损耗异常的诊断装置可还包括：损耗标准库建立模块60，用于构建损耗标准库。
例如，损耗标准库建立模块60可通过以下方式来构建损耗标准库。
获取风电机组的历史运行数据；通过分别按照获取的历史运行数据中的空气密度和上网功率进行数据分仓，计算与每个空气密度区间下的每个上网功率区间对应的实测损耗功率值；确定与每个空气密度区间下的每个上网功率区间对应的估测损耗功率值；针对每个空气密度区间下的每个上网功率区间，将与该空气密度区间下的该上网功率区间对应的估测损耗功率值与实测损耗功率值之和，确定为与该空气密度区间下的该上网功率区间对应的标准总损耗功率值。
例如，符合度确定模块30可针对每个空气密度区间，根据该空气密度区间下的各上网功率区间对应的实际总损耗功率值与标准总损耗功率值的比值之和，来计算与该空气密度区间对应的符合度指数。
在一优选实施例中，符合度确定模块30可通过以下方式计算与任一空气密度区间对应的符合度指数。
分别计算任一空气密度区间下的各上网功率区间对应的实际总损耗功率值与标准总损耗功率值的比值，计算所有比值之和与上网功率区间的数量的比值，并将计算得到的比值与1的差值确定为与该任一空气密度区间对应的符合度指数。
在针对每个空气密度区间，计算得到与各空气密度区间对应的符合度指数之后，符合度确定模块30可通过如下方式来对风电机组在各空气密度区间下的功率损耗情况进行诊断。
针对每个空气密度区间，如果计算得到的符合度指数大于设定阈值，则符合度确定模块30确定风电机组在该空气密度区间下的功率损耗存在异常，如果计算得到的符合度指数小于或者等于设定阈值，则符合度确定模块30确定风电机组在该空气密度区间下的功率损耗不存在异常。
在一优选实施例中，根据本发明示例性实施例的风电机组的功率损耗异常的诊断装置可还包括排序模块(图中未示出)，该排序模块获取风电场中的所有风电机组的符合度指数，并针对所有风电机组按照符合度指数进行降序排列，从而确定出风电场中功率损耗情况表现最差或者表现最好的风电机组。
根据本发明的示例性实施例还提供一种计算装置。该计算装置包括处理器和存储器。存储器用于存储计算机程序。所述计算机程序被处理器执行使得处理器执行上述的风电机组的功率损耗异常的诊断方法的计算机程序。
根据本发明的示例性实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质存储有当被处理器执行时使得处理器执行上述风电机组的功率损耗异常的诊断方法的计算机程序。该计算机可读记录介质是可存储由计算机系统读出的数据的任意数据存储装置。计算机可读记录介质的示例包括：只读存储器、随机存取存储器、只读光盘、磁带、软盘、光数据存储装置和载波(诸如经有线或无线传输路径通过互联网的数据传输)。
根据本发明示例性实施例的风电机组的功率损耗异常的诊断方法和装置，基于风电机组的整机损耗对功率损耗异常情况进行诊断，使得对风电场中的每台风电机组的功率损耗诊断都有准确的依据，避免了现有的功率损耗情况诊断不准确的问题。
此外，根据本发明示例性实施例的风电机组的功率损耗异常的诊断方法和装置，考虑到在不同空气密度区间下的不同上网功率区间下的损耗功率值的差异，使得对风电机组的功率损耗诊断更为精确。
此外，采用本发明示例性实施例的风电机组的功率损耗异常的诊断方法和装置，考虑到风电机组的实际运行状况以及季节条件变化对整机损耗的影响，能够准确估算风电机组在不同工况条件下和不同季节条件下的整机损耗。
此外，采用本发明示例性实施例的风电机组的功率损耗异常的诊断方法和装置，由于获得的对风电机组的功率损耗情况的诊断结果的准确性较高，将有助于快速定位出影响风电机组的功率曲线变差的原因是否是由于风电机组的自身损耗存在异常所致。也就是说，可将对风电机组的功率损耗情况的诊断结果可以作为功率曲线问题诊断的手段之一。
尽管已参照优选实施例表示和描述了本发明，但本领域技术人员应该理解，在不脱离由权利要求限定的本发明的精神和范围的情况下，可以对这些实施例进行各种修改和变换。
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