风电场运行数据的分析方法与流程

本发明实施例涉及风力发电技术领域，尤其涉及风电场运行数据的分析方法。

背景技术

近年来风电场运营过程中，需要实时了解全场风电机组的运行情况，进行相应分析并对问题机组进行及时调整。因此，对风电机组scada数据进行分析，生成数据分析报告是其中最重要的工作之一。scada数据，指scada(supervisorycontrolanddataacquisition)系统，即数据采集与监视控制系统，采集的风电场中的各台风电机组的运行数据。为了保证风电场运营期的效益，风电机组scada数据分析除了关注机组的性能、运行状态、故障情况以外，能否按照同一统计原则定期生成分析报告就成为另一个关注的焦点。通常在风电场运营过程中，希望能够根据当月的风电机组scada数据提取较为关注的参数信息，进行统计分析，并自动生成月度分析报告，这样不仅有利于及时进行准确的投资收益分析，同时也减少出具报告过程中的人力、物力，并有利于scada数据分析报告的流程化、规范化。

目前，国内对风电场scada数据的分析一般通过人工进行，通常采用excel和matlab两种工具进行数据的处理和分析，主要根据技术人员经验及相关国际标准，确定数据分析原则。

excel分析方法多为风电场人员使用。excel分析方法利用excel自身的统计、图表功能，得出部分参数的统计数值并绘制相关参数的散点图。

matlab分析方法多为第三方认证人员使用。matlab分析方法利用matlab编写程序对风电场scada数据进行预处理、筛选、统计，计算发电量、功率曲线等风电机组性能参数，并绘制相关散点图。

为方便了解风电场各台风电机组运行情况，需定期对风电机组运行数据进行统计和分析，及时找出问题所在。当前风电场生成数据分析报告多为手动方式，由于技术人员水平不一致等原因不能使数据分析报告规范化。在数据处理方式不一致的情况下，得到的结果之间将存在误差甚至失去可比性。

手动方式进行风电场数据分析并生成报告的流程较为繁琐，首先需要人工导出数据，再进行数据分析，最后生成分析报告。这样不仅耗费人力物力，而且不利于及时发现风电机组的潜在问题。

利用excel和matlab进行分析，虽然可以展示风电机组的性能、运行状态和故障情况，但是人工进行全场风电机组之间横向比对分析以及机组和自身历史情况之间的纵向比对分析，重复率高且工作量大，且不同技术人员需要使用共同的数据处理原则，随着人力调整可能失去部分处理原则，可能导致分析报告生成时间延长、规范性下降。

技术实现要素：

针对现有技术存在的生成风电场的分析报告效率较低的问题，本发明实施例提供风电场运行数据的分析方法。

根据本发明的第一方面，本发明实施例提供一种风电场运行数据的分析方法，包括：

对于风电场中的任一风电机组，将该风电机组当期的运行数据和参考期的运行数据进行纵向对比分析，和/或将该风电机组当期的运行数据与风电场中其他各台风电机组当期的运行数据进行横向对比分析，获取该风电机组当期的运行状况。

根据本发明的第二方面，本发明实施例提供一种风电场运行数据的分析设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：

所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行本发明实施例风电场运行数据的分析方法及其所有可选实施例的分析方法。

根据本发明的第三方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行本发明实施例风电场运行数据的分析方法及其所有可选实施例的分析方法。

本发明实施例提供的风电场运行数据的分析方法，通过对scada系统采集风电场各台风电机组当期运行数据的自动统计、对比分析，实现了对scada系统采集的运行数据的自动化处理并自动、快速生成风电场及风电机组的分析报告，操作流程简单，节约了人力物力和系统资源，节省了人工分析数据生成报告的耗时，提高效率，并能生成规范、统一的分析报告，便于工作人员掌握风电场长期的运行状况变化，及时发现风电机组的潜在问题，对风电场的运行进行针对性的监控和调整。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例风电场运行数据的分析方法的流程图；

图2为本发明实施例风电场运行数据的分析装置的功能框图；

图3为本发明实施例风电场运行数据的分析设备的结构框图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明实施例提供的风电场运行数据的分析方法，基于从scada系统获取的风电场中各台风电机组的运行数据。

scada系统是以计算机为基础的电力自动化监控系统。scada系统是一种分布式系统(distributedcontrolsystem，简称dcs)。对于风电场，scada系统对风电场中的每一风电机组的运行状态进行监控，并采集各种运行数据。运行状态包括等风、启动、运行、停机、故障、维修等。运行数据包括运行时的风速、风向、功率、风轮转速、扭矩、桨距角等。

图1为本发明实施例风电场运行数据的分析方法的流程图。如图1所示，一种风电场运行数据的分析方法包括：对于风电场中的任一风电机组，将该风电机组当期的运行数据和参考期的运行数据进行纵向对比分析，和/或将该风电机组当期的运行数据与风电场中其他各台风电机组当期的运行数据进行横向对比分析，获取该风电机组当期的运行状况。

需要说明的是，本发明实施例提供的风电场运行数据的分析方法，以风电机组一定时间段的运行数据为分析对象。一定时间段可以为若干日、若干周、若干月、若干季度、若干年等，但不限于此。

可以理解的是，对风电场中各台风电机组当期的运行数据进行分析之前，从scada系统中导出风电场中各台风电机组当期的运行数据。

当期，指上述一定时间段。

例如，当期可以为本周、当月、本季度或本年度，但不限于此。

对于风电场中任一风电机组，获得该风电机组当期的运行数据后，可以对该风电机组当期的运行数据进行纵向对比分析和/或横向对比分析，获取该风电机组当期的运行状况。

进行分析的运行数据至少包括：风速、功率、风轮转速、扭矩、桨距角。

纵向对比分析，指将该风电机组当期的运行数据与该风电机组参考期的运行数据进行对比分析。

参考期，指当期之前的一个时间段，该时间段的时长与当期的时长相同。

例如，当期为2017年10月时，参考期可以为2017年9月、2017年7月或2016年10月，但不限于此。

用于纵向对比的参考期可以为一个或多个。

例如，当期为2017年10月时，2016年10月和/或2017年1至9月这9个月均为参考期。

常用的纵向对比包括同比和环比，但不限于此。例如，可以将风电机组当月的运行数据与去年同期的运行数据进行对比分析，即同步分析；也可以将风电机组当月的运行数据与上月的运行数据进行对比分析，即环比分析。

横向对比分析，指将该风电机组当期的运行数据与风电场中其他各台风电机组当期的运行数据进行对比分析。

可以理解的是，对于风电场中的每一风电机组，都可以将该风电机组当期的运行数据和参考期的运行数据进行纵向对比分析，和/或将该风电机组当期的运行数据与风电场中其他各台风电机组当期的运行数据进行横向对比分析，获取该风电机组当期的运行状况。因此，横向对比分析时，可以在获取风电场中的各台风电机组当期的运行数据后，将风电场中的各台风电机组当期的运行数据进行相互对比分析，而不需要在获取其中一台风电机组当期的运行数据后，就进行一次横向对比分析，以节约数据的对比分析耗时。

对风电场中的各台风电机组当期的运行数据进行纵向对比分析和/或横向对比分析后，能及时了解风电场各台风电机组当期的运行状况并发现其中运行存在问题的问题机组以及问题机组的运行问题。

对于风电场中的任一风电机组，从scada系统中导出风电场中该风电机组当期的运行数据后，还可以通过预处理、筛选、统计，获取该风电机组当期的性能参数。

性能参数至少包括：实际发电量、发电时间占比、运行数据的覆盖率。

获取该风电机组当期的性能参数后，可以对该风电机组当期的性能参数进行纵向对比分析和/或横向对比分析，获取该风电机组当期的运行状况。

可以理解的是，根据实际需要，可以仅对风电场中的每一风电机组当期的运行数据和参考期的运行数据进行纵向对比分析，也可以仅对风电场中各台风电机组当期的运行数据进行横向对比分析，还可以即对风电场中的每一风电机组当期的运行数据和参考期的运行数据进行纵向对比分析，又对风电场中各台风电机组当期的运行数据进行横向对比分析。

图1为本发明实施例风电场运行数据的分析方法的流程图。如图1所示，一种风电场运行数据的分析方法包括：步骤s101、从scada系统中导出风电场中各台风电机组当期的运行数据；步骤s102、对于风电场中的任一风电机组，将该风电机组当期的运行数据和参考期的运行数据进行纵向对比分析，和/或将该风电机组当期的运行数据与风电场中其他各台风电机组当期的运行数据进行横向对比分析，获取该风电机组当期的运行状况。

本发明实施例通过对scada系统采集风电场各台风电机组当期运行数据的自动统计、对比分析，实现了对scada系统采集的运行数据的自动化处理并自动、快速生成风电场及风电机组的分析报告，操作流程简单，节约了人力物力和系统资源，节省了人工分析数据生成报告的耗时，提高效率，并能生成规范、统一的分析报告，便于工作人员掌握风电场长期的运行状况变化，及时发现风电机组的潜在问题，对风电场的运行进行针对性的监控和调整。

基于上述实施例，对该风电机组当期的运行数据进行纵向对比分析，将该风电机组当期的运行数据和参考期的运行数据进行纵向对比分析，获取该风电机组当期的运行状况的具体步骤包括：根据该风电机组当期的运行数据，获取该风电机组当期的实际发电量，并将该风电机组当期的实际发电量，与该风电机组参考期的实际发电量进行对比，获取该风电机组实际发电量的变化情况。

具体地，作为一个可选实施例，可以对该风电机组当期的发电量进行纵向对比分析。

对该风电机组当期的运行数据进行预处理、筛选、统计后，获取该风电机组当期的实际发电量。

发电量是指发电机进行能量转换产出的电能数量。对于风电机组，当期的实际发电量，指当期内风电机组将风能转换产出的电能数量。

可以将该风电机组当期的实际发电量，与该风电机组参考期的实际发电量进行对比，获取该风电机组实际发电量的变化情况。

当当期和参考期均为月时，可以将该风电机组当月的实际发电量，与该风电机组当年当月之前的每个月的实际发电量进行对比分析，从而获得该风电机组当年的实际发电量的变化情况。

作为一个可选实施例，在获取风电场中各台风电机组当期的实际发电量后，对各台风电机组当期的实际发电量进行横向对比分析。通过横向对比分析，可以发现当期的实际发电量显著低于其他风电机组的若干台风电机组，说明上述若干台风电机组当期的运行可能存在问题，对上述若干台风电机组进行标注，并通过检测确定上述若干台风电机组是否为问题机组。。

基于上述实施例，将该风电机组当期的运行数据和参考期的运行数据进行纵向对比分析还包括：根据该风电机组当期的运行数据，获取该风电机组当期的风资源量；根据该风电机组当期的当期风资源和该风电机组参考期的功率曲线，获取该风电机组当期的期望发电量。

具体地，根据该风电机组当期的运行数据，还可以获取该风电机组当期的风资源。

对于风电机组，风资源指该风电机组记录的风速分布、风向分布情况。

根据该风电机组当期的风资源，结合参考期的功率曲线，可以计算出该风电机组当期的期望发电量。

期望发电量，为该风电机组当期的理论发电量。

相应地，所述获取该风电机组当期的实际发电量之后还包括：根据该风电机组当期的期望发电量和实际发电量，获取该风电机组当期的发电量损失。

获得该风电机组当期的期望发电量后，计算该风电机组当期的期望发电量与该风电机组当期的实际发电量之差，将该差值作为该风电机组当期的发电量损失。

作为一个可选实施例，在获取风电场中各台风电机组当期的发电量损失后，对各台风电机组当期的发电量损失进行横向对比分析。通过横向对比分析，可以发现当期的发电量损失显著高于其他风电机组的若干台风电机组，说明上述若干台风电机组当期的运行可能存在问题，对上述若干台风电机组进行标注，并通过检测确定上述若干台风电机组是否为问题机组。

基于上述实施例，获取该风电机组当期的发电量损失之后还包括：根据各台风电机组当期的实际发电量和发电量损失，获取风电场当期的实际发电量和发电量损失，并将风电场当期的实际发电量和发电量损失，分别与风电场参考期的实际发电量和发电量损失进行对比，获取风电场实际发电量和发电量损失的变化情况。

可以理解的是，获取该风电机组当期的发电量损失之后，可以获取风电场中其他各台风电机组当期的实际风电量和发电量损失。

对风电场中各台风电机组当期的实际风电量和发电量损失进行求和，可以获得风电场当期的实际发电量和发电量损失。

获取风电场当期的实际发电量和发电量损失后，将风电场当期的实际发电量与风电场参考期的实际发电量进行对比，将风电场当期的发电量损失与风电场参考期的发电量损失进行对比，获得风电场实际发电量的变化情况。

当当期和参考期均为月时，可以将风电场组当月的实际发电量，与风电场当年当月之前的每个月的实际发电量进行对比分析，从而获得风电场当年的实际发电量的变化情况。

基于上述实施例，将该风电机组当期的运行数据和参考期的运行数据进行纵向对比分析，获取该风电机组当期的运行状况的具体步骤包括：

根据该风电机组当期的运行数据，获取该风电机组当期的发电时间占比，并将该风电机组当期的发电时间占比，与该风电机组参考期的发电时间占比进行对比，获取该风电机组发电时间占比的变化情况。

具体地，作为一个可选实施例，可以对该风电机组当期的发电时间占比进行纵向对比分析。

发电时间占比衡量风电机组可靠性的最重要的指标之一。

发电时间占比，指可用时间占总监测时间的比例。发电时间占比的定义是机组在统计周期内，可用时间数与统计周期总时间数的比值，用百分比表示。统计周期可以根据需要设定。

对该风电机组当期的运行数据进行预处理、筛选、统计后，获取该风电机组当期的可用时间和总监测时间。

可用时间指风电机组正常运行发电的时间。

scada系统能记录风电机组包括等风、启动、运行、停机、故障、维修等所有状态的起止时间。可用时间指其中正常运行的时间。

总监测时间，指scada系统对风电机组的运行进行监测的总时间。

根据该风电机组当期的发电时间占比，获取该风电机组当期的时间可利用率，并将该风电机组当期的时间可利用率，与该风电机组参考期的时间可利用率进行对比，获取该风电机组当期的时间可利用率的变化情况。

基于上述实施例，将该风电机组当期的运行数据和参考期的运行数据进行纵向对比分析，获取该风电机组当期的运行状况的具体步骤包括：根据该风电机组当期的运行数据和故障日志，获取该风电机组当期的故障状态的时长，并将该风电机组当期的故障状态的时长，与该风电机组参考期的故障状态的时长进行对比，获取该风电机组故障状态的时长的变化情况。

具体地，作为一个可选实施例，可以对该风电机组当期的各运行状态时间进行统计分析。

根据该风电机组当期的运行数据和故障日志，可以获取该风电机组当期等风、启动、运行、停机、故障、维修等所有状态的起止时间，从而统计出该风电机组当期正常状态时间和故障状态的时长。

可以理解的是，统计出该风电机组当期正常状态和故障状态的时长后，可以将该风电机组当期正常状态和故障状态的时长，分别与该风电机组参考期正常状态和故障状态的时长进行对比，获取该风电机组正常状态时间和故障状态的时长的变化情况。

统计出该风电机组当期故障状态的时长时，还可以根据该风电机组当期的运行数据和故障日志，确定该风电机组当期内的每次故障状态的等级，并通过统计获取当期各等级故障状态的时长。

例如，故障状态的等级可以为严重、一般、轻微，但不限于此。

可以理解的是，获取当期各等级故障状态的时长后，可以将该风电机组当期各等级故障状态的时长，分别与该风电机组参考期各等级故障状态的时长进行对比，获取该风电机组各等级故障状态的时长的变化情况；还可以将风电场中各风电机组当期各等级故障状态的时长进行横向对比分析，发现其中可能存在的问题机组。

作为一个可选实施例，在获取风电场中各台风电机组当期的故障状态的时长后，对各台风电机组当期的故障状态的时长进行横向对比分析。通过横向对比分析，可以发现当期的故障状态的时长显著高于其他风电机组的若干台风电机组，说明上述若干台风电机组当期的运行可能存在问题，对上述若干台风电机组进行标注，并通过检测确定上述若干台风电机组是否为问题机组。

基于上述实施例，将该风电机组当期的运行数据与风电场中其他各台风电机组当期的运行数据进行横向对比分析，获取该风电机组当期的运行状况的具体步骤包括：根据该风电机组当期的运行数据，获取该风电机组当期的风速-功率散点图、风轮转速-扭矩散点图、风速-桨距角散点图风速分布图和风向分布图；将该风电机组当期的风速-功率散点图、风轮转速-扭矩散点图、风速-桨距角散点图、风速分布图和风向分布图，与风电场中其他各台风电机组当期的风速-功率散点图、风轮转速-扭矩散点图和风速-桨距角散点图、风速分布图和风向分布图进行对比；若对比获知该风电机组当期的风速-功率散点图、风轮转速-扭矩散点图、风速-桨距角散点图、风速分布图和风向分布图中的任一散点图中数据点的分布规律，与所述其他各台风电机组中的多数风电机组当期的该散点图中数据点的分布规律不同，则将该风电机组确定为待验证的问题机组。

具体地，作为一个可选实施例，可以对该风电机组当期的运行数据的散点图进行横向对比分析。

对于风电场中的每一风电机组，根据该风电机组当期的运行数据，获取该风电机组当期的多组相关变量。

多组相关变量至少包括：功率及每一功率对应的风速，扭矩及每一扭矩对应的风轮转速，桨距角及每一桨距角对应的风速。

获取该风电机组当期的功率及每一功率对应的风速，扭矩及每一扭矩对应的风轮转速，桨距角及每一桨距角对应的风速后，根据功率及每一功率对应的风速，通过自动绘制，生成该风电机组当期的风速-功率散点图；根据扭矩及每一扭矩对应的风轮转速，通过自动绘制，生成该风电机组当期的风轮转速-扭矩散点图；根据桨距角及每一桨距角对应的风速，通过自动绘制，生成该风电机组当期的风速-桨距角散点图；根据风速数据，通过自动绘制，生成该风电机组当期的风速分布图；根据风向数据，通过自动绘制，生成该风电机组当期的风向分布图。

绘制风电场中各台风电机组当期的风速-功率散点图、风轮转速-扭矩散点图、风速-桨距角散点图、风速分布图和风向分布图后，将风电场中各台风电机组当期的风速-功率散点图、风轮转速-扭矩散点图、风速-桨距角散点图、风速分布图和风向分布图进行对比。

对比时，如果发现任一风电机组当期的风速-功率散点图、风轮转速-扭矩散点图、风速-桨距角散点图、风速分布图和风向分布图中的任一散点图中数据点的分布规律，与多数风电机组当期的该散点图中数据点的分布规律不同，则将该风电机组确定为待验证的问题机组。

将风电场中各台风电机组当期的风速-功率散点图、风轮转速-扭矩散点图、风速-桨距角散点图、风速分布图和风向分布图进行对比，比较上述散点图中数据点的分布规律，从而发现为问题机组的可能性相对较大的风险机组。

根据问题机组的运行数据获取的散点图中数据点的分布规律，与根据正常机组的运行数据获取的散点图中数据点的分布规律存在不同。通常情况下，风电场中多数机组为正常机组，少数机组为问题机组。因此，若某一风电机组当期的风速-功率散点图、风轮转速-扭矩散点图、风速-桨距角散点图、风速分布图和风向分布图中的任一散点图中数据点的分布规律，与多数风电机组当期的该散点图中数据点的分布规律不同，说明该风电机组为问题机组的可能性较大，将该风电机组确定为待验证的问题机组，以便工作人员通过后续的检测对该风电机组是否为问题机组进行验证。

基于上述实施例，将该风电机组当期的运行数据和参考期的运行数据进行纵向对比分析，获取该风电机组当期的运行状况的具体步骤还包括：根据该风电机组当期的运行数据的覆盖率，获取该风电机组当期的运行数据的可信度，并将该风电机组当期的运行数据的可信度和该风电机组参考期的运行数据的可信度，获取纵向对比分析结果的可信度。

具体地，作为一个优选实施例，可以对该风电机组当期的运行状态的纵向对比分析和/或横向对比分析的分析结果的可信度进行对比分析。

对于风电场中的任一风电机组，根据从scada系统获得该当前风电机组当期的运行数据后，根据该当前风电机组当期的运行数据，获取该当前风电机组当期的运行数据的覆盖率。

scada系统在风电机组正常运行时，记录风电机组的运行数据。在实际中，由于数据传输故障等原因会导致风电机组的运行数据丢失，不能被scada系统记录，从而导致运行数据的覆盖率较低。运行数据的覆盖率反映的是scada系统由于自身的原因导致的丢失数据或者乱码的情况。100％减去丢失数据和乱码的占比，即运行数据的覆盖率。

如果数据覆盖率较低，说明当期记录的该风电机组运行数据的数据量比较少，通过少量运行数据分析获得的该风电机组运行状况的准确率较低。准确率与运行数据的覆盖率正相关的。该风电机组当期运行数据的覆盖率越高，获得的该风电机组当期运行状况的准确率越高，对该风电机组当期运行数据进行对比分析获得的分析结果的可信度越高。对该风电机组当期运行数据进行对比分析获得的分析结果为该风电机组当期的运行状况。

获取该当前风电机组当期的运行数据的覆盖率后，根据该当前风电机组当期的运行数据的覆盖率，获取该风电机组当期的运行数据可信度，并根据该风电机组当期的运行状况的可信度和该风电机组参考期的运行数据的可信度进行对比，获取将该风电机组当期的运行数据和参考期的运行数据进行纵向对比分析的对比分析结果的可信度。

可以理解的是，可以根据风电场中各台风电机组当期的运行数据的覆盖率，获取各台风电机组当期的运行数据的可信度；并根据各台风电机组当期的运行数据的可信度，获取将该风电机组当期的运行数据和参考期的运行数据进行横向对比分析的对比分析结果的可信度。

在上述各实施例的基础上，对于风电场，基于scada系统采集的运行数据，可以通过对每一风电机组当期的实际发电量、发电时间占比、正常状态的时长、故障状态的时长、各等级故障状态的时长和运行数据的覆盖率进行纵向对比分析，对各台风电机组当期的风速-功率散点图、风轮转速-扭矩散点图、风速-桨距角散点图、风速分布图和风向分布图进行横向对比分析，生成风电场当期的分析报告，实现了对scada系统采集的运行数据的自动化处理自动、快速生成风电场及风电机组的分析报告，操作流程简单，节约了人力物力和系统资源，节省了人工分析数据生成报告的耗时，提高效率，并能生成规范、统一的分析报告，便于工作人员掌握风电场长期的运行状况变化，及时发现风电机组的潜在问题，对风电场的运行进行针对性的监控和调整。优选地，当期为当月。

图2为本发明实施例风电场运行数据的分析系统的功能框图。基于上述实施例，如图2所示，一种风电场运行数据的分析系统包括：数据采集模块201，用于从scada系统中导出风电场中各台风电机组当期的运行数据；对比分析模块202，用于对于风电场中的任一风电机组，对该风电机组当期的运行数据进行纵向对比分析和/或横向对比分析，获取该风电机组当期的运行状况。

本发明提供的风电场运行数据的分析系统用于执行本发明提供的风电场运行数据的分析方法，系统包括的各模块实现相应功能的具体方法和流程详见上述风电场运行数据的分析方法的实施例，此处不再赘述。

图3为本发明实施例风电场运行数据的分析设备的结构框图。基于上述实施例，如图3所示，风电场运行数据的分析设备包括：处理器(processor)301、存储器(memory)302和总线303；其中，处理器301和存储器302通过总线303完成相互间的通信；处理器301用于调用存储器302中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：风电场运行数据的分析方法；对风电场或风电机组当期的发电量进行分析的方法；对风电机组当期的散点图进行分析的方法；对风电机组当期的时间可利用率进行分析的方法；对风电机组当期的故障状态进行分析的方法；对风电机组当期的运行状况的可信度进行分析的方法。

本发明另一实施例公开一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：风电场运行数据的分析方法；对风电场或风电机组当期的发电量进行分析的方法；对风电机组当期的散点图进行分析的方法；对风电机组当期的时间可利用率进行分析的方法；对风电机组当期的故障状态进行分析的方法；对风电机组当期的运行状况的可信度进行分析的方法。

本发明另一实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机指令使计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：风电场运行数据的分析方法；对风电场或风电机组当期的发电量进行分析的方法；对风电机组当期的散点图进行分析的方法；对风电机组当期的时间可利用率进行分析的方法；对风电机组当期的故障状态进行分析的方法；对风电机组当期的运行状况的可信度进行分析的方法。

以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行上述各个实施例或者实施例的某些部分的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。