CN112031997B - 一种风电机组偏航静态偏差确定方法、装置 - Google Patents

一种风电机组偏航静态偏差确定方法、装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种风电机组偏航静态偏差确定方法、装置，其中风电机组偏航静态偏差确定方法包括：接收目标机组的历史运行数据集；根据所述历史运行数据集生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值，本发明通过风速和功率两个变量进行机组状态判断和异常数据标识，从而得到目标数据集，再利用得到的目标数据集可有效计算获得机组的偏航静态偏差，本发明不需要获取来流风数据，提高了分析效率，且原理清晰、易于实现与应用，计算迅速，从而为风电机组偏航静态偏差的确定研究提供新的技术基础。

Description

一种风电机组偏航静态偏差确定方法、装置
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，更具体的，涉及一种风电机组偏航静态偏差确定方法、装置。
背景技术
偏航***是实现风电机组风电机组快速精准有效对风的执行机构，偏航控制***性能直接决定着风电机组的安全性和经济性。目前兆瓦级风电机组多采用主动偏航控制策略，利用风向传感器和偏航电机进行主动偏航控制，一般采用容错控制，但是风向传感器位于下风向，其测量值受叶片尾流、传感器误差、安装等因素影响，测量值与来流风产生偏差，进而使偏航控制***产生偏航静态偏差，使风向与机舱轴线会产生一个偏差角度，产生偏航误差，偏航误差的存在会引起机组输出有功功率的减小，导致风电机组发电性能的损失，对机组的载荷特性产生不利影响。
目前，可通过实际测试的方法获得偏航静态偏差，但利用激光雷达测风仪开展测试对于单台机组的优化可操作性强、效果明显，但对于风电场级的整体计算与优化，测试周期长，投资大，可推广性不强，且大部分机组也不具备测量来流风数据的条件，没有参考系，多以机组的偏航静态偏差较难获取而容易被忽略，导致偏航误差的分布整体偏移，机组长时间处于无法准确对风的状态，存在诸多不足。
发明内容
为了解决上述问题中的至少一个，本发明提供一种风电机组偏航静态偏差确定方法、装置、计算机设备及可读存储介质，通过风速和功率两个变量进行机组状态判断和异常数据标识，从而得到目标数据集，再利用得到的目标数据集可有效计算获得机组的偏航静态偏差，本发明不需要获取来流风数据，提高了分析效率，且原理清晰、易于实现与应用，计算迅速，从而为风电机组偏航静态偏差的确定研究提供新的技术基础。
本发明第一方面提供一种风电机组偏航静态偏差确定方法，所述确定方法包括如下步骤：
接收目标机组的历史运行数据集；
根据所述历史运行数据集生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值。
在某些实施方式中，根据所述历史运行数据生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值，包括：
剔除所述历史运行数据集中的异常数据，得到目标数据集；
根据所述目标数据集生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值。
在某些实施方式中，根据所述目标数据生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值，包括：
通过两种生成方式，利用所述目标数据各自生成目标机组偏航静态偏差的第一估计值和第二估计值；
根据第一估计值和第二估计值确定目标机组偏航静态偏差。
在某些实施方式中，所述通过两种生成方式，利用所述目标数据各自生成目标机组偏航静态偏差的第一估计值和第二估计值，包括：
利用风速和偏航误差双重分区的偏航静态偏差的确定方法得到第一估计值；
利用偏航误差分区功率曲线比较的偏航静态偏差的确定方法得到第二估计值。
在某些实施方式中，利用风速和偏航误差双重分区的偏航静态偏差的确定方法得到第一估计值；包括：
将目标数据集中的数据按照风速大小划分至多个预设的风速区间；
将每个所述风速区间内的数据按照偏航误差大小划分至多个预设的偏航误差区间；
针对每个风速区间，确定对应该风速区间下所有偏航误差区间内功率的平均值；
统计同一偏航误差区间下对应各风速区间的功率平均值的总和，并根据功率平均值总和最大的偏航误差区间内的数据得到第一估计值。
在某些实施方式中，利用偏航误差分区功率曲线比较的偏航静态偏差的确定方法得到第二估计值，包括：
根据偏航误差值将目标数据分配到各个偏航误差区间中；
根据各偏航误差区间内的目标数据，确定对应每个偏航误差区间的风速与功率的对应关系；
统计出每个偏航误差区间风速与功率的对应关系里所有功率平均值的总和，并根据功率平均值总和最大的偏航误差区间内的数据得到第二估计值。
在某些实施方式中，还包括：
对所述对历史数据集进行预处理。
在某些实施方式中，所述预处理包括异常数据标识，包括：
对历史运行数据进行风速和功率双重工况划分得到风速与功率的对应关系；
应用随机数据的高斯分布特征，确定风电机组正常运行数据和多种异常数据的边界；
对历史运行数据中的异常数据进行标识。
在某些实施方式中，还包括：
根据补偿系数和发电机转速对目标机组偏航静态偏差估计值进行补偿，以确定目标机组偏航静态差。
本发明第二方面提供一种风电机组偏航静态偏差确定装置，所述确定装置包括：
接收模块，接收目标机组的历史运行数据集；
生成模块，根据所述历史运行数据集生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值。
在某些实施方式中，所述生成模块，包括：
剔除单元，剔除所述历史运行数据集中的异常数据，得到目标数据集；
偏航静态偏差估计值生成单元，根据所述目标数据集生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值。
在某些实施方式中，所述生成模块，包括：
估计值生成单元，通过两种生成方式，利用所述目标数据各自生成目标机组偏航静态偏差的第一估计值和第二估计值；
偏航静态偏差确定单元，根据第一估计值和第二估计值确定目标机组偏航静态偏差。
在某些实施方式中，所述估计值生成单元，包括：
第一估计值生成单元，利用风速和偏航误差双重分区的偏航静态偏差的确定方法得到第一估计值；
第二估计值生成单元，利用偏航误差分区功率曲线比较的偏航静态偏差的确定方法得到第二估计值。
在某些实施方式中，所述第一估计值生成单元包括：
预设风速区间划分单元，将目标数据集中的数据按照风速大小划分至多个预设的风速区间；
预设偏航误差区间划分单元，将每个所述风速区间内的数据按照偏航误差大小划分至多个预设的偏航误差区间；
功率确定单元，针对每个风速区间，确定对应该风速区间下所有偏航误差区间内功率的平均值；
第一统计单元，统计同一偏航误差区间下对应各风速区间的功率平均值的总和，并根据功率平均值总和最大的偏航误差区间内的数据得到第一估计值。
在某些实施方式中，所述第二估计值生成单元包括：
目标数据分配单元，根据偏航误差值将目标数据分配到各个偏航误差区间中；
风速与功率对应关系确定单元，根据各偏航误差区间内的目标数据，确定对应每个偏航误差区间的风速与功率的对应关系；
第二统计单元，统计出每个偏航误差区间风速与功率的对应关系里所有功率平均值的总和，并根据功率平均值总和最大的偏航误差区间内的数据得到第二估计值。
在某些实施方式中，还包括：
历史数据集预处理模块，对所述对历史数据集进行预处理。
在某些实施方式中，所述历史数据集预处理模块包括异常数据标识单元，所述异常数据标识单元包括：
历史运行数据划分单元，对历史运行数据进行风速和功率双重工况划分得到风速与功率的对应关系；
边界确定单元，应用随机数据的高斯分布特征，确定风电机组正常运行数据和多种异常数据的边界；
标识单元，对历史运行数据中的异常数据进行标识。
在某些实施方式中，还包括：
补偿模块，根据补偿系数和发电机转速对目标机组偏航静态偏差估计值进行补偿，以确定目标机组偏航静态差。
本发明第三方面提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的方法的步骤。
本发明第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
本发明的有益效果：
本发明提供一种风电机组偏航静态偏差确定方法、装置、计算机设备及可读存储介质，其中风电机组偏航静态偏差确定方法包括：接收目标机组的历史运行数据集；根据所述历史运行数据集生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值，本发明通过风速和功率两个变量进行机组状态判断和异常数据标识，从而得到目标数据集，再利用得到的目标数据集可有效计算获得机组的偏航静态偏差，本发明不需要获取来流风数据，提高了分析效率，且原理清晰、易于实现与应用，计算迅速，从而为风电机组偏航静态偏差的确定研究提供新的技术基础。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，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示出本发明实施方式中偏航静态偏差示意图。
图2示出了本发明提供的一种风电机组偏航静态偏差确定方法流程示意图。
图3示出本发明实施方式中基于风速和偏航误差双重分区的偏航***诊断方法流程图。
图4示出本发明实施方式中基于偏航误差分区功率曲线的偏航***诊断方法流程图。
图5示出本发明实施方式中一种风电机组偏航静态偏差确定装置结构示意图。
图6示出了本发明实施方式中第一估计值生成单元结构示意图。
图7示出了本发明实施方式中第二估计值生成单元结构示意图。
图8示出适于用来实现本发明实施方式的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
目前，利用激光雷达测风仪开展测试偏航静态偏差的方法对于单台机组的优化可操作性强、效果明显，但对于风电场级的整体计算与优化，测试周期长，投资大，可推广性不强，且大部分机组也不具备测量来流风数据的条件，没有参考系，多以机组的偏航静态偏差较难获取而容易被忽略，导致偏航误差的分布整体偏移，机组长时间处于无法准确对风的状态，偏航误差受偏航控制性能误差和偏航静态偏差影响，偏航***的容错控制策略引起偏航控制性能误差，其主要影响的是偏航误差分布的形状，而偏航静态偏差反映的是偏航误差分布位置，体现的是风向测量值和实际来流风向的分布偏置情况。
如图1所示，当存在偏航静态偏差θ0时，实际偏航误差的分布位置如分布2所示，以θ0为基线左右分布，当偏航静态偏差消除后，偏航误差的分布由分布2位置修正到分布1位置。针对风电机组同一控制策略及参数，存在偏航静态偏差的分布2和不存在偏航静态偏差时的偏航误差分布1形状基本类似，但分布位置却存在差异。仅通过风向标测量值直观分析无法获取机组的偏航静态偏差。
基于此，本发明通过风速和功率两个变量进行机组状态判断和异常数据标识，从而得到目标数据集，再利用得到的目标数据集可有效计算获得机组的偏航静态偏差，本发明不需要获取来流风数据，提高了分析效率，且原理清晰、易于实现与应用，计算迅速，从而为风电机组偏航静态偏差的确定研究提供新的技术基础。
图2示出了本发明第一方面提供一种风电机组偏航静态偏差确定方法，包括如下步骤：
S11：接收目标机组的历史运行数据集；
S12：根据所述历史运行数据集生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值。
在一些实施方式中，上述步骤还包括：
S13：对所述对目标数据进行预处理。
在一些实施方式中，所述预处理包括异常数据标识，包括：
对历史运行数据进行风速和功率双重工况划分得到风速与功率的对应关系；
应用随机数据的高斯分布特征，确定风电机组正常运行数据和多种异常数据的边界；
对历史运行数据中的异常数据进行标识。
可以理解，风电机组运行工况时变复杂，在机组的运行数据中存在着大量的限功率数据、欠发功率数据、启停机数据等，确定风电机组偏航静差需要比较机组正常工作状态下不同偏航误差区间内机组的发电效率，因此要从风电机组原始数据中剔除限功率数据，欠发数据等异常数据，保留机组正常运行数据供后续分析使用。
本发明提出了依靠风速和功率两个变量进行机组状态判断和异常数据标识的方法，应用采用适合变工况对象的工况细分理论，对大量原始运行数据进行风速和功率双重工况划分，然后应用随机数据的高斯分布特征，自动智能确定风电机组正常运行数据和多种异常数据的边界，完成对风电机组运行数据预处理和限功率数据、欠发数据等异常数据的标识。
在一些实施方式中，根据所述历史运行数据生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值，包括：剔除所述历史运行数据集中的异常数据，得到目标数据集；根据所述目标数据集生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值。
在一些实施方式中，根据所述目标数据生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值，包括：通过两种生成方式，利用所述目标数据各自生成目标机组偏航静态偏差的第一估计值和第二估计值；进而根据第一估计值和第二估计值确定目标机组偏航静态偏差。
在一些实施方式中，利用风速和偏航误差双重分区的偏航静态偏差的确定方法得到第一估计值，包括：
S21：将目标数据集中的数据按照风速大小划分至多个预设的风速区间；
S22：将每个所述风速区间内的数据按照偏航误差大小划分至多个预设的偏航误差区间；
S23：针对每个风速区间，确定对应该风速区间下所有偏航误差区间内功率的平均值；
S24：统计同一偏航误差区间下对应各风速区间的功率平均值的总和，并根据功率平均值总和最大的偏航误差区间内的数据得到第一估计值。
如图3所示，在一个具体的实施方式中，将风向标测量的偏航误差角度α和风速v进行区间化处理，其中风速段选取接近额定风速的高风速段。
可以理解，接近额定风速的高风速段为敏感风速段，在此风速段风电机组的发电功率较高，如果机组风向标存在偏航静差，此测量误差将会造成机组不同偏航误差下的发电功率存在较明显的差异，能够较为准确的识别出偏航静差。
将经过预处理后的数据集按照风速分成5个区间，每个区间的范围如式所示：
BIN(i)＝{Pv(i),αv(i)|v(i)＜v＜v(i+1)}
式中：v(i)为第i个区间的最小风速，v(i+1)为第i个区间的最大风速，风速区间的步长为0.4m/s。
为了更加精确的分析每个子风速区间内功率与偏航误差的关系，进一步把每个子风速区间数据按照偏航误差从-20°到20°划分为20个子区间，如式所示：
Figure BDA0002682186030000081
式中：α(j)为第j个子区间的偏航误差下限，α(j+1)为第j个子区间的偏航误差上限，每个区间的偏航误差步长为2度。
在划分好区间后，计算每个偏航误差区间内功率的平均值作为衡量每个偏航误差区间对应的功率性能的指标。计算公式如下：
Figure BDA0002682186030000082
式中：n为风速区间的数量，Pij是每个子区间内所有数据的功率的平均值。
以偏航误差为横坐标，以功率为纵坐标，计算出的各子区间对应的Pij并将其统计出来。
最大功率性能指标对应的偏航误差区间即为静态偏差值的估计区间。
计算出最大功率指标对应的偏航误差区间后，选取该子区间内所有数据的偏航误差的均值作为偏航***静态偏差的估计值θe1，如式所示：
Figure BDA0002682186030000083
式中：n为该偏航误差区间内风速子区间的数量，αij为每个子区间内偏航误差的平均值。
在一些实施方式中，利用偏航误差分区功率曲线比较的偏航静态偏差的确定方法得到第二估计值，包括：
S31：根据偏航误差值将目标数据分配到各个偏航误差区间中；
S32：根据各偏航误差区间内的目标数据，确定对应每个偏航误差区间的风速与功率的对应关系；
S33：统计出每个偏航误差区间风速与功率的对应关系里所有功率平均值的总和，并根据功率平均值总和最大的偏航误差区间内的数据得到第二估计值。
如图4所示，在一个具体的实施方式中，将偏航误差从-20°到20°分为10个区间，每个区间步长为4°，将运行数据根据其偏航误差值将其分配到各个偏航误差区间中，根据分配到各个偏航误差区间的运行数据。
采用IEC6400-12国际标准中的Bins法，以风速0.5m/s为间隔绘制各个偏航误差区间内的功率曲线，以风速为横坐标，以功率为纵坐标，画出每个偏航误差区间对应的功率曲线。
同理，计算出每个偏航误差区间对应的功率曲线上所有功率点之和，作为衡量该偏航误差区间对应的功率性能的指标，计算公式如下：
Figure BDA0002682186030000091
图中位于最上方的功率曲线，拥有最大功率性能指标。该曲线代表着最佳的发电性能，其对应的偏航误差区间为偏航静差的估计区间。
采用上述方法计算出最大功率指标对应的偏航误差区间后，选取该区间内所有数据的偏航误差的均值作为偏航***静差的估计值，如公式所示：
Figure BDA0002682186030000092
式中：n为该偏航误差区间内风速区间的数量，αij为每个子区间内偏航误差的平均值。
进一步的，根据所述第一估计值和第二估计值两者估计值的平均值得到目标机组偏航静态偏差估计值，即：
Figure BDA0002682186030000093
在一些实施方式中，上述步骤还包括：
S14：根据补偿系数和发电机转速对目标机组偏航静态偏差估计值进行补偿，以确定目标机组偏航静态差。
基于偏航静态偏差的估计值，结合考虑风轮的旋转对偏差的影响因素，确定补偿系数，然后根据下试计算在不同转速下应该补偿的角度。然后可通过主控对偏航静态偏差进行相应的补偿，具体公式如下：
θ补＝k补·ωgen
式中k补为风向补偿系数单位deg/rpm，ωgen为发电机组转速。
从上述实施方式可以看出，本发明通过风速和功率两个变量进行机组状态判断和异常数据标识，从而得到目标数据集，再利用得到的目标数据集可有效计算获得机组的偏航静态偏差，本发明不需要获取来流风数据，提高了分析效率，且原理清晰、易于实现与应用，计算迅速，从而为风电机组偏航静态偏差的确定研究提供新的技术基础。
如图5所示在虚拟装置层面，本发明第二方面提供一种风电机组偏航静态偏差确定装置，所述确定装置包括：
接收模块11，接收目标机组的历史运行数据集；
生成模块12，根据所述历史运行数据集生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值。
本领域技术人员可以知晓的是，本发明提供的风电机组偏航静态偏差确定装置，通过风速和功率两个变量进行机组状态判断和异常数据标识，从而得到目标数据集，再利用得到的目标数据集可有效计算获得机组的偏航静态偏差，本发明不需要获取来流风数据，提高了分析效率，且原理清晰、易于实现与应用，计算迅速，从而为风电机组偏航静态偏差的确定研究提供新的技术基础。
基于相同的发明构思，一实施方式中，还包括：
历史数据集预处理模块，对所述对历史数据集进行预处理。
在一些实施方式中，历史数据集预处理模块包括异常数据标识单元，所述历史数据集预处理模块包括异常数据标识单元，所述异常数据标识单元包括：
历史运行数据划分单元，对历史运行数据进行风速和功率双重工况划分得到风速与功率的对应关系；
边界确定单元，应用随机数据的高斯分布特征，确定风电机组正常运行数据和多种异常数据的边界；
标识单元，对历史运行数据中的异常数据进行标识。
基于相同的发明构思，一实施方式中，所述生成模块，包括：
剔除单元，剔除所述历史运行数据集中的异常数据，得到目标数据集；
偏航静态偏差估计值生成单元，根据所述目标数据集生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值。
基于相同的发明构思，一实施方式中，所述生成模块，包括：
估计值生成单元，通过两种生成方式，利用所述目标数据各自生成目标机组偏航静态偏差的第一估计值和第二估计值；
偏航静态偏差确定单元，根据第一估计值和第二估计值确定目标机组偏航静态偏差。
基于相同的发明构思，一实施方式中，所述估计值生成单元，包括：
第一估计值生成单元，利用风速和偏航误差双重分区的偏航静态偏差的确定方法得到第一估计值；
第二估计值生成单元，利用偏航误差分区功率曲线比较的偏航静态偏差的确定方法得到第二估计值。
在虚拟装置层面，所述第一估计值生成单元具体结构如图6所示，具体包括：
预设风速区间划分单元21，将目标数据集中的数据按照风速大小划分至多个预设的风速区间；
预设偏航误差区间划分单元22，将每个所述风速区间内的数据按照偏航误差大小划分至多个预设的偏航误差区间；
功率确定单元23，针对每个风速区间，确定对应该风速区间下所有偏航误差区间内功率的平均值；
第一统计单元24，统计同一偏航误差区间下对应各风速区间的功率平均值的总和，并根据功率平均值总和最大的偏航误差区间内的数据得到第一估计值。
在虚拟装置层面，所述第二估计值生成单元具体结构如图7所示，具体包括：
目标数据分配单元31，根据偏航误差值将目标数据分配到各个偏航误差区间中；
风速与功率对应关系确定单元32，根据各偏航误差区间内的目标数据，确定对应每个偏航误差区间的风速与功率的对应关系；
第二统计单元33，统计出每个偏航误差区间风速与功率的对应关系里所有功率平均值的总和，并根据功率平均值总和最大的偏航误差区间内的数据得到第二估计值。
基于相同的发明构思，一实施方式中，还包括：
补偿模块，根据补偿系数和发电机转速对目标机组偏航静态偏差估计值进行补偿，以确定目标机组偏航静态差。
上述实施方式阐明的装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机设备，具体的，计算机设备例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
在一个典型的实例中计算机设备具体包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的由客户端执行的方法，或者，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的由服务器执行的方法。
下面参考图8，其示出了适于用来实现本发明实施方式的计算机设备600的结构示意图。
如图8所示，计算机设备600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM))603中的程序而执行各种适当的工作和处理。在RAM603中，还存储有***600操作所需的各种程序和数据。CPU601、ROM602、以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡，调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装如存储部分608。
特别地，根据本发明的实施方式，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施方式包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包括用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施方式中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本发明时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本发明是参照根据本发明实施方式的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本发明的实施方式可提供为方法、***或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施方式、完全软件实施方式或结合软件和硬件方面的实施方式的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施方式均采用递进的方式描述，各个实施方式之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施方式重点说明的都是与其他实施方式的不同之处。尤其，对于***实施方式而言，由于其基本相似于方法实施方式，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施方式的部分说明即可。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”、“一些实施方式”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书实施方式的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施方式或示例。
此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施方式或示例以及不同实施方式或示例的特征进行结合和组合。以上所述仅为本说明书实施方式的实施方式而已，并不用于限制本说明书实施方式。对于本领域技术人员来说，本说明书实施方式可以有各种更改和变化。凡在本说明书实施方式的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书实施方式的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种风电机组偏航静态偏差确定方法，其特征在于，所述确定方法包括如下步骤：
接收目标机组的历史运行数据集；
根据所述历史运行数据集生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值；
根据所述历史运行数据集生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值，包括：
剔除所述历史运行数据集中的异常数据，得到目标数据集；
根据所述目标数据集生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值；
根据所述目标数据生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值，包括：
通过两种生成方式，利用所述目标数据各自生成目标机组偏航静态偏差的第一估计值和第二估计值；
根据第一估计值和第二估计值确定目标机组偏航静态偏差；
所述通过两种生成方式，利用所述目标数据各自生成目标机组偏航静态偏差的第一估计值和第二估计值，包括：
利用风速和偏航误差双重分区的偏航静态偏差的确定方法得到第一估计值；
利用偏航误差分区功率曲线比较的偏航静态偏差的确定方法得到第二估计值；
利用风速和偏航误差双重分区的偏航静态偏差的确定方法得到第一估计值；包括：
将目标数据集中的数据按照风速大小划分至多个预设的风速区间；
将每个所述风速区间内的数据按照偏航误差大小划分至多个预设的偏航误差区间；
针对每个风速区间，确定对应该风速区间下所有偏航误差区间内功率的平均值；
统计同一偏航误差区间下对应各风速区间的功率平均值的总和，并根据功率平均值总和最大的偏航误差区间内的数据得到第一估计值；
利用偏航误差分区功率曲线比较的偏航静态偏差的确定方法得到第二估计值，包括：
根据偏航误差值将目标数据分配到各个偏航误差区间中；
根据各偏航误差区间内的目标数据，确定对应每个偏航误差区间的风速与功率的对应关系；
统计出每个偏航误差区间风速与功率的对应关系里所有功率平均值的总和，并根据功率平均值总和最大的偏航误差区间内的数据得到第二估计值。
2.根据权利要求1所述的风电机组偏航静态偏差确定方法，其特征在于，还包括：
对所述历史数据集进行预处理。
3.根据权利要求2所述的风电机组偏航静态偏差确定方法，其特征在于，所述预处理包括异常数据标识，包括：
对历史运行数据进行风速和功率双重工况划分得到风速与功率的对应关系；
应用随机数据的高斯分布特征，确定风电机组正常运行数据和多种异常数据的边界；
对历史运行数据中的异常数据进行标识。
4.根据权利要求1所述的风电机组偏航静态偏差确定方法，其特征在于，还包括：
根据补偿系数和发电机转速对目标机组偏航静态偏差估计值进行补偿，以确定目标机组偏航静态差。
5.一种风电机组偏航静态偏差确定装置，其特征在于，所述确定装置包括：
接收模块，接收目标机组的历史运行数据集；
生成模块，根据所述历史运行数据集生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值；
所述生成模块，包括：
剔除单元，剔除所述历史运行数据集中的异常数据，得到目标数据集；
偏航静态偏差估计值生成单元，根据所述目标数据集生成所述目标机组的偏航静态偏差估计值；
所述生成模块，包括：
估计值生成单元，通过两种生成方式，利用所述目标数据各自生成目标机组偏航静态偏差的第一估计值和第二估计值；
偏航静态偏差确定单元，根据第一估计值和第二估计值确定目标机组偏航静态偏差；
所述估计值生成单元，包括：
第一估计值生成单元，利用风速和偏航误差双重分区的偏航静态偏差的确定方法得到第一估计值；
第二估计值生成单元，利用偏航误差分区功率曲线比较的偏航静态偏差的确定方法得到第二估计值；
所述第一估计值生成单元包括：
预设风速区间划分单元，将目标数据集中的数据按照风速大小划分至多个预设的风速区间；
预设偏航误差区间划分单元，将每个所述风速区间内的数据按照偏航误差大小划分至多个预设的偏航误差区间；
功率确定单元，针对每个风速区间，确定对应该风速区间下所有偏航误差区间内功率的平均值；
第一统计单元，统计同一偏航误差区间下对应各风速区间的功率平均值的总和，并根据功率平均值总和最大的偏航误差区间内的数据得到第一估计值；
所述第二估计值生成单元包括：
目标数据分配单元，根据偏航误差值将目标数据分配到各个偏航误差区间中；
风速与功率对应关系确定单元，根据各偏航误差区间内的目标数据，确定对应每个偏航误差区间的风速与功率的对应关系；
第二统计单元，统计出每个偏航误差区间风速与功率的对应关系里所有功率平均值的总和，并根据功率平均值总和最大的偏航误差区间内的数据得到第二估计值。
6.根据权利要求5所述的风电机组偏航静态偏差确定装置，其特征在于，还包括：
历史数据集预处理模块，对历史数据集进行预处理。
7.根据权利要求6所述的风电机组偏航静态偏差确定装置，其特征在于，所述历史数据集预处理模块包括异常数据标识单元，所述异常数据标识单元包括：
历史运行数据划分单元，对历史运行数据进行风速和功率双重工况划分得到风速与功率的对应关系；
边界确定单元，应用随机数据的高斯分布特征，确定风电机组正常运行数据和多种异常数据的边界；
标识单元，对历史运行数据中的异常数据进行标识。
8.根据权利要求5所述的风电机组偏航静态偏差确定装置，其特征在于，还包括：
补偿模块，根据补偿系数和发电机转速对目标机组偏航静态偏差估计值进行补偿，以确定目标机组偏航静态差。
9.一种计算机设备，包括存储器.处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至4任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述的方法的步骤。
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