风电机组异常数据清洗方法和装置

    公开(公告)号:CN115438030A

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202210864717.5

    申请日:2022-07-21

    摘要: 本发明提供了一种风电机组异常数据清洗方法和装置,涉及风电大数据处理技术领域,所述方法包括:对风电机组数据进行预处理以得到预处理数据;基于改进粒子群算法对半径参数及邻域密度阈值进行参数优化;基于优化后的半径参数及邻域密度阈值参数通过密度聚类算法对预处理数据进行二次清洗,得到异常数据清洗后的风电机组数据。本发明通过改进粒子群算法对半径参数及邻域密度阈值进行参数优化,可以提升密度聚类算法对风电数据清洗的精确性,另外通过两次清洗可以进一步提高数据清洗的精确性,还可以提高清洗效率,整个过程人工干预程度低,清洗效率高且对处理器资源利用率高。

    基于运行数据的风电机组多目标控制性能评估方法及装置

    公开(公告)号:CN116227245A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202310514188.0

    申请日:2023-05-09

    摘要: 一种基于运行数据的风电机组多目标控制性能评估方法及装置,方法包括:根据预设的控制性能评估模型,获取机组运行数据,选择评估参数;根据预设的评估参数相互关系,确定评估参数的主观判断矩阵,得到主观权重;利用评估参数对应的参数数量及采样时间,构建评价矩阵,得到各评估参数对应的客观权重;根据主观权重及客观权重,确定各评估参数对应的组合权重;根据预设的评估参数设定值,确定各评估参数对应的方差,根据方差及组合权重,得到评估量化值。本发明使获得的主客观权重具有更强的合理性与针对性,避免了常规专家分析法的缺点,解决了技改前后和不同工况下控制评估设定值不一致的问题,实现对风电机组控制改造与优化效果进行量化评估。