(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111560891.2 (22)申请日 2021.12.20 (71)申请人 北京京能清洁能源电力股份有限公 司北京分公司 地址 100020 北京市朝阳区京通苑3 5号楼3 层316室 (72)发明人 孙晓明　刘旭隆　张寅　崔浩凯　 吴斌　杨亚洲　孟秀丽　 (74)专利代理 机构 北京纽乐康知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11210 代理人 唐忠庆 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于全风速运行状态的风电机组偏航 误差矫正的方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于全风速运行状态的 风电机组偏航误差矫正的方法， 包括在风电机组 的历史数据中选取有效变量， 基于有效变量提取 出额定风速以上的工况数据； 基于对风偏差的自 变量等效功率寻优， 得出寻优结果； 根据寻优结 果， 来估计出额定风速以上和额定风速以下的偏 航偏差， 并得出矫正偏航偏差算法； 对计算出的 偏航偏差 数据， 进行数据筛选， 得出有效结果； 对 得到的偏航误差进行比对矫正， 最终得到风力发 电量机组的偏航误差数据， 在进行偏航误差校 正。 本发明通过采集机组运行过程中特定工况下 的数据， 采用智能计算方法估算出风力发电机偏 航偏差并进行矫 正， 求得真实的偏航 误差。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114357736 A 2022.04.15 CN 114357736 A 1.一种基于全风速运行状态的风电机组偏航误差矫正的方法， 其特征在于， 包括以下 步骤： S1:首先， 在风电机组的历史数据中通过有效变量选择方法选取有效变量， 基于所述有 效变量和根据全风速段工况 数据的提取 方法提取 出额定风速以上的工况 数据； S2:根据所述有效变量和工况数据， 基于对风偏差的自变量等效功率寻优， 得出寻优结 果； S3:根据所述寻优结果， 基于额定风速以下工况偏航误差计算方法、 额定风速以上工况 偏航误差计算方法和偏航误差的矫正方法来估计出额定风速以上和 额定风速以下的偏航 偏差， 并得 出矫正偏航偏差算法； S4:对计算出的额定风速以下的偏航偏差数据， 进行 数据筛选， 得出有效结果； S5:通过得到的额定风速以上a和额定风速以下b的偏航误差进行比对矫正， 最终得到 风力发电量机组的偏航误差数据， 在 进行偏航误差矫正时， 若a=b， 偏航误差为a或b； 若绝对 值a<绝对值b且绝对值a ‑绝对值b<5 °， 偏航误差为a； 若绝对值a<绝对值b且绝对值a ‑绝对值 b>5°， 需重新增大样本重新计算； 若绝对值a>绝对值b， 需重新考虑地形或不同扇区对于风 向标的影响增大样本 重新计算， 不能轻易调整风向标采集数据。 2.根据权利要求1所述的基于全风速运行状态的风电机组偏航误差矫正的方法， 其特 征在于， 步骤S1中， 所述变量包括风速、 风 向、 功率、 变桨角度、 发电机转速、 叶轮转速、 机组 状态、 偏航位置及环境温度； 所述选择有效变量的方法是若有两个风速仪则选取两个风速 变量、 若有两个风向标则选取两个风向变量、 根据发电机并网功 率选择功率变量、 根据偏航 编码器的显示选取偏航 位置变量。 3.根据权利要求1所述的基于全风速运行状态的风电机组偏航误差矫正的方法， 其特 征在于， 步骤S1中， 所述全风速段工况 数据的提取 方法的步骤 包括： S31:准备数据集， 根据有效变量， 历史数据以10秒为采样间隔来获得每组的数据， 并将 每组数据各自组成一个向量X； S32:数据集归一化， 采用归一化函数Fone对每个数据元素进行归一化计算来得到一个 新的数据集One， 并把各组变量根据各自的物理范围合量进 行比例运算， 把各个变量的值变 换到一个数据等级上； S33:采用混合高斯模型对数据集One进行自动聚类计算， 通过采用DBSCAN方法和引入 对应的开源代码库； S34:从分类完成的数据集里提取出代表额定以上的工况的数据集， 提取方法是针对每 一个数据集中的数据元 素计算出一个额定以上指数。 4.根据权利要求1所述的基于全风速运行状态的风电机组偏航误差矫正的方法， 其特 征在于， 步骤S 34中， 额定以上指数的计算方法是， 在计算出每个元素的指数之后， 对一个数 据集取全体数据元素所得指数 的均值， 根据均值， 判断出指数数值最大 的就为额定以上风 速工况的数据集， 小于最大值的为 额定风速以下工况的数据集。 5.根据权利要求1所述的基于全风速运行状态的风电机组偏航误差矫正的方法， 其特 征在于， 步骤S4中， 数据筛选是采用横向和纵向两个LOF算法计算对网格化计算得出的结构 进行筛选， 步骤包括： S51:把网格化计算得到的结果按照风坐标以等距0.5， 分为n组， 把每一组数据进行LOF权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114357736 A 2计算， 得到每 个数据组的LOF 数值； S52:把每一组  LOF 数值最小的 2 个数据删除掉， 保留其 余数据； S53:在每一组保留下的数据中找到功率 最大的数据组； S54:把每一组功率 最大的数据组成一个新的数据集 合A； S55:对新的数据集 合A进行LOF计算， 删掉 LOF中一个最小值， 得到数据集 合B； S56:对数据集合B中的最大功率对应的风向标数值求出平均值， 来得到风偏差的最后 结果。 6.根据权利要求5所述的基于全风速运行状态的风电机组偏航误差矫正的方法， 其特 征在于， 所述LOF算法是对每个数据点， 计算它与其它所有点的距离， 并按照从近到远进行 排序； 或者是对每 个数据点， 找到它的最相邻的数值 k‑nearest‑neighbor， 计算 LOF得分。 7.根据权利要求1所述的基于全风速运行状态的风电机组偏航误差矫正的方法， 其特 征在于， 步骤S2中， 对风偏差的自变量等效功率的计算方法是根据变桨型风电机组的运行 原理， 在同一功率水平下， 风速越大， 就需要更大的变桨位置来维持功率的稳定输出， 把变 桨位置的数值， 作为 等效功率 来进行寻优， 步骤 包括： S71:寻优数据及的提取； S72:划分偏航对风角度的区间； S73:用连续 求导数的方法找到等效的功率 最高点； S74:最优功率 位置的确定规则。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114357736 A 3