风力发电机组异常数据检测研究

风力发电机组运行环境往往十分恶劣,运行数据中存在大量不符合风力发电机组正常输出特性的异常数据。为了使风能成为可靠的能源来源,建立高效、准确的风电监测和预测模型十分重要,因此需要将异常数据进行识别,以更准确地分析风力发电机组的运行状况。同时,异常数据的识别和剔除是获得风功率曲线、从而评价风力发电机组发电性能优劣及风功率预测的重要步骤。对异常数据的成因开展分析是识别机组运行状态、实现风电监测的重要工作。本文阐述了风速-功率散点图中的异常数据分布特征,总结常用的异常数据识别方法、风功率曲线建模方法和风力发电机组运行状态识别方法,并分析各个方法的问题和不足,提出了风力发电机组运行状态识别深入研究的未来发展方向。