PDF《课程项目：风电功率预测》

0, T2 ≤ t <

T3, 但实际功 率PRt = 0, T2 ≤ t <

T3, 并且没有任何标志标明此段T2 ? T3的功率数据几率有误.此种情况若风速 较低,可能是风速不足切入风速,导致没有足够动力进行发电.但当风速较高是,这种情况显然是 数据异常,我们在进行预测的时候要注意这种情况的识别. 关于风速和功率的关系,我们可以近似认为风机的输出功率和当时的风速率有着一一对应的函 数关系,称为功率曲线.利用功率曲线可以得到较好的结果,但仍会有部分误差.且我们已知不同 型号的风机之间的功率曲线不相同,但相同型号的风机的功率曲线基本相同.

4 数数数据 据 据集 集 集概 概 概述 述述该数据集由南通某风场的历史实时数据和通过数值天气预报系统计算得出的预测数据组成及部分风 机参数数据,总共包含了2016年4月1日到2016年7月31日的6台风机的数据.下面给出各类数据的具 体描述. 4.1 历历历史 史 史数 数 数据 据据4.1.1 原原原始 始 始数 数 数据 据据原始历史数据存放在 windpowerdata/HisRawData/ 文件夹下,按时间分文件存储,如201605023.mat 存 储了2016年5月23日的原始历史数据. 每个mat文件通过MATLAB读入后,;

包含三个字段:speed、power和status,分别记录了风机 的速度、功率及工作状态.例如speed,为风机当天的风速数据,读入后为一个两列的向量,第一列 为时间点,以s为单位,取值在1-86400之间;

第二列为该时间点对应的数据. 其中status表示风机的运行状态,如果是11则表示风机工作正常,其余数字表示风机工作不正 常.而且在下一个时间点出现前,风机运行状态保持不变.比如说,status有3行,分别是 seconds status

12000 11

40000 21

60000 11 这意味着12000s至39999s风机工作正常,40000s至59999s风机工作不正常. 4.2 预预预测 测 测数 数 数据 据据预测数据存放在 windpowerdata/PredictData/ 文件夹下,按时间分文件夹存放,如2016年5月23日 的数据存放在201605/23文件夹下. 每天的预测数据包括风速、温度、气压、风向等多种预测数据,其中speed out ncl.txt为风速 的预测数据,NTspeed Corrected.txt为初步线性矫正后的数据(建议采用),P out ncl.txt为 气压的预测数据,T out ncl.txt为温度的预测数据,u out ncl.txt, v out ncl.txt和w out ncl.txt分 别为三个维度上的风速数据;

而TimeSeries.txt为每次预测覆盖的时间点,文件中使用的是零时区 的时间,为前一天18:00到三天后的16:00,换算到东八区为当天02:00到三天后的24:00,除此之外 我们使用的都是东八区的时间,包括之前的测量数据.时间间隔是每15分钟一个时间点,共377个 时间点.每个预测数据 txt 文件中,均存储有一个长为377的向量,第k行的数据代表第 k 个时间 点对应的预测数据.

2 4.3 风风风机 机 机参 参 参数 数 数数 数 数据 据据风机参数数据存放在windpowerdata/Parameter/文件夹下,包括文件P install S full NT.mat,分 别记录了满载功率及最大发电功率. P install S full NT.mat记载了各台风机的满载功率,通过MATLAB读入后包含两个变量:S full和P install all. S full 等于14,代表风速达到或超过14m/s 时,该风场所有风机均达到满载状态;

P install all为满载 功率.

5 问问问题 题 题描 描 描述 述述5.1 数数数据 据 据清 清 清理 理理我们得到测量数据不能直接使用,原因主要有两点: ? 测量数据时间分布是不均匀的,可能每隔几秒会有一个测试点,也有可能会间隔几分钟,甚 至有时候连续几小时缺失数据;