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公开(公告)号:CN106991508A
公开(公告)日:2017-07-28
申请号:CN201710379781.3
申请日:2017-05-25
申请人: 华北电力大学
CPC分类号: G06Q10/04 , G06F17/30598 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种基于DBSCAN的风电机组运行状态识别方法,该方法包括以下步骤,步骤1:采集风电机组运行数据和风电机组的基本参数;步骤2:机组运行数据归一化处理;步骤3:根据风速、功率数据筛选运行数据中的停机数据;步骤4:将步骤2归一化处理得到的风速、功率、桨距角数据作为DBSCAN模型的输入数据,并对DBSCAN聚类的模型参数进行优化;步骤5:根据步骤3和步骤4的数据分类结果,得到风电机组的运行状态识别结果。
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公开(公告)号:CN106355512A
公开(公告)日:2017-01-25
申请号:CN201610743001.4
申请日:2016-08-26
申请人: 华北电力大学
摘要: 本发明公开了一种基于概率密度极大值优化的风电机组功率曲线拟合方法。该方法包括以下步骤:1):采集指定区域风电机组功率曲线拟合所需数据;2):将步骤1)采集的数据进行预处理,得到实验所需的数据集;3):将步骤2)得到的数据集根据风速值划分为N个模拟区;4):分别在各个模拟区内,拟合功率值的概率密度曲线;5):寻找各个模拟区内功率值概率密度曲线的极大值点;6):统计上述各模拟区内概率密度极大值出现位置,取极大值点处功率值中的最大功率作为参考功率,得到若干个模拟区内的参考功率;7):修正各模拟区内参考功率;8):将各个模拟区内代表风速与修正参考功率对应,绘制功率曲线图。
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