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
专利汇可以提供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专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 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。，下面是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专利的具体信息内容。
1.一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，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1)：采集指定区域风电机组功率曲线拟合所需数据；
步骤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；
步骤3)：将步骤2)得到的数据集根据风速值划分为N个模拟区；
步骤4)：分别在各个模拟区内，拟合功率值的概率密度曲线；
步骤5)：寻找各个模拟区内功率值概率密度曲线的极大值点；
步骤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；
步骤7)：修正各模拟区内参考功率；
步骤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。
2.根据权利要求1所述基于概率密度极大值优化的风电机组功率曲线拟合方法，其特征在于，所述步骤1)中所需数据包括风电机组轮毂高度处来流风速、功率数据，及环境温度、大气压强数据。
3.根据权利要求1所述基于概率密度极大值优化的风电机组功率曲线拟合方法，其特征在于，所述步骤2)中数据预处理的步骤为：
a、根据环境温度、压强数据，将实际功率数据修正为标准空气密度(1.225kg/m3)下的功率值，公式如下：
其中，ρ为空气密度；p为大气压强；M为空气的平均摩尔质量；R为比例系数；T为环境温度；P为所提取的功率数据；P修为修正后的功率数据；ρa为标准大气压强；ρ实为当地实际大气压；t实为实际环境温度；ta为标准环境温度，20℃；
b、将每个风速-修正功率作为一个数据单元，将风速小于切入风速-0.75m/s或大于切出风速+0.25m/s的数据单元从数据集中去除，将修正功率小于等于0或大于1.05倍额定功率的数据单元从数据集中去除；
c、得到风速-修正功率的数据集。
4.根据权利要求1所述基于概率密度极大值优化的风电机组功率曲线拟合方法，其特征在于，所述步骤3)中模拟区划分方法为，以0.5m/s为一个风速段，以切入风速-0.75m/s为起始风速、切出风速+0.25m/s为终止风速，将数据集划分为N个模拟区，各区间中心风速为该模拟区代表风速；若某一个模拟区内的数据量少于总数据的千分之一，则认为无效，该模拟区不进行后续步骤。
5.根据权利要求1所述基于概率密度极大值优化的风电机组功率曲线拟合方法，其特征在于，所述步骤5)中包括以下步骤：
a、记录各模拟区内概率密度曲线的极大值位置处坐标，即功率值和概率密度；
b、判断各极大值点处概率密度是否大于k，所述k为设定的最小有效概率值，根据取样数据情况给定，若选取的极大值点处概率密度小于k，则将该点记录为无效点。
6.根据权利要求1所述基于概率密度极大值优化的风电机组功率曲线拟合方法，其特征在于，所述步骤6)中包括以下步骤：
a、选择各模拟区内多个极大值点中功率的最大值，作为该模拟区内代表风速对应的参考功率；
b、得到N组代表风速-参考功率数据。
7.根据权利要求1所述基于概率密度极大值优化的风电机组功率曲线拟合方法，其特征在于，所述步骤7)中参考功率修正步骤为：记Vi为第i个模拟区的代表风速，Pi为该模拟区内修参考功率；若Vi小于额定风速+2m/s且Pi
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
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