懷智博 鄭 祿 帖 軍

(中南民族大學(xué) 武漢 430070)

風(fēng)電場測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)驗(yàn)證與評(píng)估算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用*

懷智博 鄭 祿 帖 軍

(中南民族大學(xué) 武漢 430070)

在風(fēng)電場運(yùn)行過程中,會(huì)產(chǎn)生大量的測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù),測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)驗(yàn)證是風(fēng)電場進(jìn)行風(fēng)能資源評(píng)估的一項(xiàng)重要工作。由于一系列不確定性因素,會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)不合理或者缺失的情況,為了防止存在不符合語義規(guī)定的數(shù)據(jù)和因錯(cuò)誤信息的輸入輸出造成無效操作或錯(cuò)誤信息,需要對(duì)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。在測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)中有極值范圍檢查、一致性檢驗(yàn)、趨勢(shì)性檢驗(yàn)三種方法,論文將其轉(zhuǎn)化成算法語言,并應(yīng)用到了實(shí)際系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)驗(yàn)證效率得到較大提高,驗(yàn)證結(jié)果數(shù)據(jù)相比于傳統(tǒng)的驗(yàn)證數(shù)據(jù)在精度上也有較大的提高。

風(fēng)電場; 測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù); 數(shù)據(jù)分析; 驗(yàn)證

1 引言

隨著時(shí)間的推移和能源消費(fèi)量的大幅度增加,傳統(tǒng)化石能源的不可再生性和地域分布不均勻帶來的能源安全問題以及對(duì)化石能源的利用所帶來環(huán)境污染等問題也日益突出。作為可再生的清潔能源,風(fēng)能越來越受到各國政府的重視,開發(fā)風(fēng)力發(fā)電成為解決化石能源危機(jī)的重要手段之一。

風(fēng)電場由于各種原因,在進(jìn)行測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)采集的時(shí)候或多或少會(huì)產(chǎn)生不合理數(shù)據(jù)或丟失部分?jǐn)?shù)據(jù),為了防止存在不符合語義規(guī)定的數(shù)據(jù)和防止因錯(cuò)誤信息的輸入輸出造成無效操作或錯(cuò)誤信息,《風(fēng)電場風(fēng)能資源評(píng)估方法》采用風(fēng)切變指數(shù)計(jì)算方法進(jìn)行處理。根據(jù)中華人民共和國國家標(biāo)準(zhǔn):風(fēng)電場風(fēng)能資源評(píng)估方法(GB/T 18710-2002)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定(以下簡稱GB/T 18710-2002),本文設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)三種數(shù)據(jù)驗(yàn)證方式。

圖1 檢驗(yàn)及插補(bǔ)流程

數(shù)據(jù)驗(yàn)證的目的在于檢查 1) 風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)是否在極值范圍之內(nèi),以檢測(cè)風(fēng)機(jī)設(shè)備是否正常; 2) 風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)的類型是否一致; 3) 風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)發(fā)展是否符合發(fā)電量的趨勢(shì)

2 測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)驗(yàn)證方法

測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)驗(yàn)證方法包括3個(gè)方法: 1) 極值范圍檢查; 2) 一致性檢驗(yàn); 3) 趨勢(shì)性檢驗(yàn)。測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)檢驗(yàn),在人工設(shè)定檢驗(yàn)條件下篩選出不符合的數(shù)據(jù),并可以手動(dòng)修改不合理數(shù)據(jù)。

表1 極值范圍檢查

表2 一致性檢驗(yàn)

表3 趨勢(shì)性檢驗(yàn)

2.1 極值范圍檢查

在經(jīng)過時(shí)間序列補(bǔ)齊和數(shù)據(jù)預(yù)處理之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行極值范圍檢查,檢查判斷各個(gè)高度的每一個(gè)風(fēng)速通道的平均值是否在0m/s～90m/s之間,風(fēng)向通道的平均值是否在0°～360°之間,氣溫通道的平均值是否在-60℃～60℃之間,氣壓通道的平均值是否在50kPa～110kPa之間,如果不在這些范圍值之內(nèi),就是不合理的數(shù)值,軟件要用高亮顏色顯示不合理的數(shù)據(jù)來提醒用戶。

極值范圍檢查算法偽代碼:

Procedure 1 Extreme_Scope_Check

INPUT:tunnel,data //通道類型、測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)

OUTPUT:record_pass_data//記錄通過數(shù)據(jù)

1:for time ← data.timestampstart to data.timestampend

2:switchtunnel

3:case 1: tunnel ==”FS” //判斷是否為風(fēng)速通道

4:if(fs >= 0 && fs <= 90)

5: record_pass_data.fs=data.fs //記錄通過條件的風(fēng)速數(shù)據(jù)

6:case 2: tunnel ==”FX” //判斷是否為風(fēng)向通道

7:if(fs >= 0 && fs <= 90)

8: record_pass_data.fs=data.fx //記錄通過條件的風(fēng)向數(shù)據(jù)

9:case 3: tunnel ==”QW” //判斷是否為氣溫通道

10: if(qw >= -60 && qw <= 60)

11: record_pass_data.fs=data.qw //記錄通過條件的氣溫?cái)?shù)據(jù)

12:case 4: tunnel ==”QY” //判斷是否為氣壓通道

13: if(qy > 50 && qy < 110)

14: record_pass_data.fs=data.qy //記錄通過條件的氣壓數(shù)據(jù)

15: time += 10

16: retrunrecord_pass_data

2.2 一致性檢驗(yàn)

針對(duì)測(cè)風(fēng)通道的風(fēng)速和風(fēng)向平均值進(jìn)行一致性檢驗(yàn),檢查選擇的兩個(gè)高度得出高差,判斷高差符合用戶配置中的條件,從而進(jìn)行兩個(gè)高度之間的對(duì)應(yīng)風(fēng)速差的檢驗(yàn)。對(duì)于風(fēng)速差,高差為20m時(shí),兩個(gè)高度的風(fēng)速差<4.0m/s,高差為40m時(shí),兩個(gè)高度的風(fēng)速差<8.0m/s;對(duì)于風(fēng)向差,高差為20m的兩個(gè)高度的風(fēng)向差<30°或者>330°。

表5 字典與數(shù)據(jù)配置

一致性檢驗(yàn)算法偽代碼:

Procedure 2 Consistency_Check

INPUT:tunnel,data //通道類型、測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)

OUTPUT:record_pass_data//記錄通過數(shù)據(jù)

1:for time←data.timestampstart to data.timestampend

2:if((data.high2-data.high1)==20)

3:if((data.fs2-data.fs1)>0 && (data.fs2-data.fs1)<4)

4:record_pass_data.fs1 = data.fs1 //記錄通過條件的風(fēng)速數(shù)據(jù)

5: record_pass_data.fs2 = data.fs2

6:if((data.fx2-data.fx1)>30 && (data.fx2-data.fx1)<330)

7:record_pass_data.fx1=data.fx1 //記錄通過條件的風(fēng)向數(shù)據(jù)

8: record_pass_data.fx2=data.fx2

9: time += 10

10:retrunrecord_pass_data

2.3 趨勢(shì)性檢驗(yàn)

針對(duì)測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)中時(shí)間序列已經(jīng)補(bǔ)齊的數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)性檢驗(yàn),檢查判斷1小時(shí)平均風(fēng)速變化是否小于6.0m/s;1小時(shí)平均溫度變化是否小于5℃;3小時(shí)平均氣壓變化是否小于1kPa;用戶手動(dòng)配置變化閾值。

表6 趨勢(shì)性檢驗(yàn)

趨勢(shì)性檢驗(yàn)算法偽代碼:

Procedure 3 Consistency_Check

INPUT:tunnel,data //通道類型、測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)

OUTPUT:record_pass_data//記錄通過數(shù)據(jù)

1:for time ← data.timestampstart to data.timestampend

2:switchtunnel

3:case 1: tunnel ==”FS” //判斷是否為風(fēng)速通道

4:if(data.fschange >= 0 &&data.fschange <= 6)

5: record_pass_data.fs=data.fs //記錄通過條件的風(fēng)速數(shù)據(jù)

6:case 2: tunnel ==”FX” //判斷是否為風(fēng)向通道

7:if(data.wdchange >= 0 &&data.wdchange <= 5)

8: record_pass_data.fx=data.fx //記錄通過條件的風(fēng)向數(shù)據(jù)

9:case 3: tunnel ==”QY” //判斷是否為氣壓通道

10: if (qychange > 0 &&data.qychange < 1)

11: record_pass_data.qy=data.qy //記錄通過條件的氣溫?cái)?shù)據(jù)

12: time += 10

13: retrunrecord_pass_data

3 算法的應(yīng)用

針對(duì)以上算法設(shè)計(jì)出的風(fēng)電場數(shù)據(jù)驗(yàn)證與評(píng)估系統(tǒng),給出部分系統(tǒng)圖示。

圖2 趨勢(shì)性檢驗(yàn)

圖3 極值范圍檢查

圖4 一致性檢驗(yàn)

4 結(jié)語

本文根據(jù)中華人民共和國國家標(biāo)準(zhǔn):風(fēng)電場風(fēng)能資源評(píng)估方法(GB/T 18710-2002)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定所設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的三種測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)方法,能夠有效地根據(jù)用戶定義的驗(yàn)證條件,篩選出不符合數(shù)據(jù)提示用戶修改。應(yīng)用本文方法在數(shù)據(jù)驗(yàn)證效率上有了比較大的提高,獲得的驗(yàn)證結(jié)果數(shù)據(jù)相比于傳統(tǒng)的驗(yàn)證方法的驗(yàn)證數(shù)據(jù)在精度上有比較大的提高。

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Design and Application of Wind Farm’s Wind Data Validation and Evaluation Algorithm

HUAI ZhiBo ZHENG Lu TIE Jun

(South-Central University for Nationality, Wuhan 430070)

During the operation of the wind farm, a lot of data will be generated. the validation for wind farm’s wind data is an important work of wind energy resource assessment. Due to the series of uncertain factors, data is unreasonable or missing, In order to prevent data which is not in accordance with the provisions of semantic and prevent invalid operation or error information caused by the input and output of error information, which requires the missing data according to verify. There are three kinds of data validation extreme value range check、 consistency check 、trend test inthe wind data. In this paper, it is transformed into an algorithmic language, and it is applied to the practical system. The efficiency of data validation is greatly improved. The results show that compared with the traditional data, the data of accuracy can be improved greatly.

wind farm, wind data, data analysis, validation Class Number TP391

2016年10月16日,

2016年11月21日

中南民族大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(編號(hào):GCX15012);中南民族大學(xué)中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(編號(hào):CZZ15002)資助。

懷智博,男,研究方向:大數(shù)據(jù)分析。鄭祿,男,碩士,研究方向:物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字圖像處理、大數(shù)據(jù)分析等。帖軍,男,博士,副教授,研究方向:圖像處理、模式匹配、大數(shù)據(jù)分析等。

TP391

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.04.006