CN111738556A - 一种基于机头微气候评估风机发电能力的方法 - Google Patents

一种基于机头微气候评估风机发电能力的方法 Download PDF

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CN111738556A CN202010453922.3A CN202010453922A CN111738556A CN 111738556 A CN111738556 A CN 111738556A CN 202010453922 A CN202010453922 A CN 202010453922A CN 111738556 A CN111738556 A CN 111738556A
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Abstract

本发明公开了一种基于机头微气候评估风机发电能力的方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：读取风机数据，步骤2对采集到的动态数据进行稳定工况判断，得到工况风速、工况功率、工况环境温度，步骤3：基于工况环境温度、风机海拔高度进行微气候空气密度计算；步骤4：利用微气候空气密度、工况风速和工况功率进行风速修正，将工况风速修正为机头前数据；步骤5：利用微气候空气密度修正厂商担保功率曲线；步骤6：计算机头微气候理论功率，相关数据记录归档；步骤7：重复1‑6过程，建立风机实际功率曲线模型；步骤8：利用风机实际功率曲线模型数据，进行风机发电能力评估。

Description

一种基于机头微气候评估风机发电能力的方法
技术领域
本发明涉及一种基于机头微气候评估风机发电能力的方法，属于风力发电 技术领域。
背景技术
经过几年的风电项目的开发与发展，我国风电装机容量已经十分巨大，风 电的迅猛发展无疑带来了巨大的机遇，但同时也带来了巨大挑战，已建成风电 场实际运行和经济效益存在一定的问题。风机发电能力评估是指对已经投产运 行风机的功率曲线进行的系统、客观的量化分析和评价。通过风电能力评估， 确定风机目前运行的健康水平，为风机后续的运行和检修提供数据支持。
目前行业内风机发电能力的评估近似方法有：测风塔数据外推法、样板机 法、机头风速法、偏最小二乘法等。
测风塔数据外推法：选择设定范围内风电场内的测风塔，并对测风塔采集 的历史数据进行分析处理；根据测风塔历史数据进行空气密度计算；根据测风 塔历史数据进行功率曲线校正；根据测风塔历史数据中特征风机的机头风速及 功率进行功率曲线拟合；将测风塔风速外推至每台风机轮毂高度处，建立测风 塔数据外推法理论功率计算模型；输入测风塔实时测风数据及较正空气密度到 理论功率计算模型进行计算；达到了准确预测风电场理论功率的目的。
样板机法：样板风机不受电网调度限负荷的影响，采用样板机法进行弃风 电量估算，采用样板机法估算风电场理论应发电量。
机头风速法：输入数据为机舱风速计的测量风速和功率的实时数据，对机 头风速法的输入数据进行筛选，筛选出代表风机正常运行状态的数据；对风电 场单台风机历史实测出力数据进行统计分析，并根据风机出力特性及风机理论 出力拟合功率曲线，建立理论功率计算模型；根据风电场风机实时信息数据实 时统计风电场实际运行风机数；确认风机实际运行情况；将运行机头风速数据 输入理论功率计算模型；输出风电场理论功率实时数据，对比分析风电场实际 运行结果。
最小二乘法：采用偏最小二乘(PLS)回归的方法为风电机组的发电功率进行 分段线性建模，其输入包含与本机相关性较高的相邻机组的运行数据，但不包 含风速测量值，以避免因测量精度低和输入变量维数少而导致的模型精度低的 问题，将得到的模型应用在改造后的机组上，对真实输出和模型输出进行比较， 以评估改造对发电功率提升的有效性。
现有的风机发电能力评估方法，目前现场工程使用效果不太理想，如在山 地风场不同风机位置风速差别大，测风塔外推法和样板机法无法以点带面；风 机出力特性为在实验室的指定的空气密度下测得，尤其冬夏温差大导致空气密 度差距大，机头风速法无法进行动态计算；最小二乘法单纯利用数据进行建模， 风机的不同工况未考虑，没有对发电能力进行评估。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于机头微气候评估风机发电能力的方法，以 解决现有技术现场工程使用效果不太理想，如在山地风场不同风机位置风速差 别大，测风塔外推法和样板机法无法以点带面；风机出力特性为在实验室的指 定的空气密度下测得，尤其冬夏温差大导致空气密度差距大，机头风速法无法 进行动态计算缺陷。
一种基于机头微气候评估风机发电能力的方法，所述方法包括以下步骤：
采集风机动态数据和静态海拔高度；并对采集到的动态数据进行稳定工况 判断，得到工况风速、工况功率、工况环境温度；
修正工况风速和厂商担保功率曲线，计算出机头微气候的理论功率；
将工况环境温度分为N个温度区间，并选取N个温度代表点；通过N个温 度区间对应的风速点计算平均工况功率，组成N个二维数组建立风机的实际功 率曲线模型；
通过温度代表点修正厂商担保功率曲线，得到N条代表不同温度区间的温 度区间担保功率曲线；
基于实际功率曲线模型和温度区间担保功率曲线的数据，选取若干风速点 对应的微气候理论功率和平均工况功率，计算功率一致性系数和功率相对误差， 以此评估风机发电能力。
进一步的，所述风机动态数据包括风机状态、风速、功率和内环境温度的 历史数据。
进一步的，所述稳定工况判断的方法包括以下方法：
将t时刻风机稳定工况定义为：[t-2min，t]时间之内风速Vmax-Vmin＜2m/s且 功率Pmax-Pmin＜20％P满发；
工况风速定义为：[t-1min，t]时间范围内风速数据的加权平均值，工况功 率定义为：[t-1min，t]历史功率数据加权平均值，工况环境温度定义为： [t-1min，t]历史环境温度数据加权平均值。
进一步的，所述修正工况风速的方法包括以下步骤：
风机机头风速由测风仪测得，分一下两种；
风杯测风：风速仪安装在风轮后面，为做功后的风速，功率曲线的风速为做 功前的风速，为得出相对准确的风速数据，根据能量守恒近似计算风轮前风速， 传统风杯测风计算公式如下：
Figure BDA0002508636580000031
式中νf为修正后工况风速；ρ为微气候空气密度；P为工况功率；ν为工况 风速；R为风机风轮半径，定值，由风机厂家提供；
激光测速：激光测速的风机νf＝ν，不再进行风速修正计算。
进一步的，所述厂商担保功率曲线的修正方法包括以下步骤：
当厂家提供多条厂商功率曲线时：
计算风机当前微气候空气密度ρ，根据风机当前微气候空气密度ρ寻找厂家 提供的两条空气密度相邻功率曲线，满足ρ1＜ρ＜ρ2；
根据νf判定风速区间，在空气密度为ρ1与空气密度为ρ2的功率曲线中得到 νf所处风速区间的理论功率值P1与P2；
根据线性内插算法，计算当前微气候空气密度ρ、风轮前风速νf对应的理论 功率PL：
Figure BDA0002508636580000041
当厂家只提供一条功率曲线：
根据计算得到的微气候空气密度ρ选择一条厂家提供的最大或最小功率曲 线，厂家提供功率曲线空气密度为ρ0；
进行风速折算，将风轮前风速νf折算为空气密度为ρ0的风速ν0：
Figure BDA0002508636580000042
式中νf为风轮前风速；ρ为当前时刻空气密度，ν0为折算后风速；
根据折算后的风速ν0，则厂商担保功率曲线修正方法为：
Figure BDA0002508636580000043
式中，P(νf)代表修正后的厂商担保功率曲线，P0(ν0)代表原厂商担保功率曲 线，ρ代表实际海拔和实际温度下的空气密度，单位为kg/m3，ρ0代表厂商担保 功率曲线中的空气密度，单位为kg/m3。
进一步的，计算微气候空气密度的方法包括以下步骤：
根据空气密度经验公式：
Figure BDA0002508636580000044
式中，ρ为空气密度，单位为kg/m3；B为大气压力，单位为Pa；T为绝对 温度，单位为K；Φ为相对湿度(0＜Φ＜1)；R0干燥空气的气体常数 (287.05J/kgK)；Rw为水蒸汽的气体常数(461.5J/kgK)；pw为蒸汽压力，单 位为Pa，其中，pw＝0.0000205exp(0.0631846*T)；
由于湿度对空气密度影响较小，此处相对湿度Φ取标准空气的相对湿度0.5， 将T替换为℃为单位的绝对温度，则公式可以简化为：
Figure RE-GDA0002596812520000051
式中，ρ为空气密度，单位为kg/m3；B为大气压力，单位为Pa；T为绝对 温度，单位为℃；大气压力与海拔高度的经验公式：
Figure BDA0002508636580000052
H为海拔，单位为m。
通过当地风电场实际海拔确定大气压力B的具体数值，代入式4-1，得到微 气候空气密度实际值。
进一步的，所述机头微气候的理论功率计算方法包括以下步骤；
将工况风速进行风速修正；
利用微气候空气密度修正厂商担保功率曲线；
将修正后的工况风速代入修正厂商担保功率曲线进行风速插值计算得出机 头微气候理论功率P理论；若，工况功率P工况∈[0.7P理论，1.3P理论]则认为是合理值， 并将合理值进行存档；
若，P工况不在[0.7P理论，1.3P理论]该区间，则认为功率为异常值，舍弃改组数 据。
进一步的，所述实际功率曲线模型的建立方法包括以下步骤：
风速点定义，风速V工况范围为[v切入，v切出]，以0.1m/s为步长，进行四舍五入， 如3.0、3.1…4.0、4.1…24.9、25.0；
温度区间定义：将工况环境温度(-∞，-10]、(-10，0]、(0，10]、(10， 20]、(20，30]、(30，+∞)划分为6个温度区间，用-15、-5、5、15、25、35 共6个温度点代表各温度区间；
温度区间担保功率曲线定义：利用温度区间的温度点修正厂商担保功率曲 线，得到6条代表不同温度区间的温度区间担保功率曲线；
利用温度区间将数据分为6组，每组数据在对应的风速点上对工况功率求 平均值
Figure BDA0002508636580000061
由
Figure BDA0002508636580000062
组成的6个二维数组为风机的实际功率曲线模型。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：本发明基于对风机引入稳定 工况的判断、利用风机机头微气候参数修正厂商担保功率曲线、并对机头前风 速进行风速修正、对风机实际功率曲线进行建模，找到提高评估风机发电性能 准确性的方法。引入稳定工况排除复杂风况环境、调度限功率等条件下的影响， 利用风机机头微气候参数参与计算消除空气密度对功率的影响，对计算流程进 行优化，从而有效提高评估风机发电能力的准确性。
附图说明
图1为本发明整体计算思路流程图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解， 下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
如图1所示公开了一种基于机头微气候评估风机发电能力的方法，所述方 法包括如下步骤：
步骤1：读取采集状态、风速、功率和环境温度的2min历史数据，读取风 机静态数据海拔高度；
步骤2：进行数据预处理，进行风机稳定工况判断，剔除停机、限功率状态 和非稳定工况数据，利用剔除后的工况风速、工况功率、工况环境温度数据参 与以下步骤的计算；
因风机的惯性较大，功率的变化不能实时响应风速，功率存在时滞性，将t 时刻风机稳定工况定义为：[t-2min，t]时间之内风速Vmax-Vmin＜2m/s且功率 Pmax-Pmin＜20％P满发，工况风速定义为：[t-1min，t]时间范围内风速数据的加权 平均值，工况功率定义为：[t-1min，t]历史功率数据加权平均值，工况环境温 度定义为：[t-1min，t]历史环境温度数据加权平均值。
步骤3：基于工况环境温度、风机海拔高度进行微气候空气密度计算；
厂家会提供该型号风机的标准功率曲线，其中会标明该曲线所适用的空气 密度，当风机所属海拔、温度变化时，风机实际运行过程中的空气密度与厂家 给定的标准功率曲线中的空气密度偏差较大，该标准功率曲线可能不再适用， 需要对其做出修正。
根据空气密度经验公式：
Figure BDA0002508636580000071
式中，ρ——空气密度，单位为kg/m3；B——大气压力，单位为Pa；T— —绝对温度，单位为K；Φ——相对湿度(0＜Φ＜1)；R0——干燥空气的气体 常数(287.05J/kgK)；Rw——水蒸汽的气体常数(461.5J/kgK)；pw——蒸汽压 力，单位为Pa，其中，pw＝0.0000205exp(0.0631846*T)。
由于湿度对空气密度影响较小，此处相对湿度Φ取标准空气的相对湿度0.5， 将T替换为℃为单位的绝对温度，则公式可以简化为：
Figure RE-GDA0002596812520000081
式中，ρ——空气密度，单位为kg/m3；B——大气压力，单位为Pa；T— —绝对温度，单位为℃。
根据国家能源局发布的《火力发电厂燃烧系统设计计算技术规程(DL/T 5240-2010)》8.2.5条中的式8.2.5大气压力与海拔高度的经验公式：
Figure BDA0002508636580000082
H——海拔，单位为m。
通过当地风电场实际海拔确定大气压力B的具体数值，代入式4-1，得到空 气密度实际值。
步骤4：利用微气候空气密度、工况风速和工况功率进行风速修正，将工况 风速修正为机头前数据；
风机机头风速由测风仪测得，当前风机测风仪分为两种，一种是传统风杯 测风，另一种是激光装置测风。风速仪安装在风轮后面，为做功后的风速，功 率曲线的风速为做功前的风速，为得出相对准确的风速数据，根据能量守恒近 似计算风轮前风速，传统风杯测风计算公式如下：
Figure BDA0002508636580000083
式中νf为修正后工况风速；ρ为微气候空气密度；P为工况功率；ν为工况 风速；R为风机风轮半径，定值，由风机厂家提供。
激光测速的风机νf＝ν。不再进行风速修正计算。
步骤5：利用微气候空气密度修正厂商担保功率曲线；
风机制造商提供的担保功率曲线是通过设计仿真计算出来的理论功率曲线 (静态功率曲线)，但由于微气候因素(风机机头的海拔、温度)的影响，风机 的实际理论功率曲线与担保功率曲线会存在差异。担保功率曲线厂商一般会给 不同空气密度下的数据，通过风机机头微气候空气密度利用插值法计算得出在 不同工况下风机的理论功率曲线。
(1)厂家提供多条功率曲线，且计算得到的风机当前微气候空气密度位 于厂家提供的两条功率曲线的空气密度之间。
Ⅰ：根据计算得到的风机当前微气候空气密度ρ寻找厂家提供的2条空气密 度相邻功率曲线，满足ρ1＜ρ＜ρ2；
Ⅱ：根据νf判定风速区间，在空气密度为ρ1与空气密度为ρ2的功率曲线中 得到νf所处风速区间的理论功率值P1与P2；
Ⅲ：根据线性内插算法，计算当前空气密度ρ、风轮前风速νf对应的理论功 率PL：
Figure BDA0002508636580000091
(2)厂家只提供一条功率曲线，或计算得到的风机当前空气密度ρ不在厂 家提供的最大最小空气密度功率曲线的空气密度之间。
Ⅰ：根据计算得到的空气密度ρ选择一条厂家提供的最大或最小功率曲线， 厂家提供功率曲线空气密度为ρ0；
Ⅱ：进行风速折算，将风轮前风速νf折算为空气密度为ρ0的风速ν0：
Figure BDA0002508636580000101
式中νf为风轮前风速；ρ为当前时刻空气密度，ν0为折算后风速。
Ⅲ：根据折算后的风速ν0，则功率曲线修正方法为：
Figure BDA0002508636580000102
式中，P(νf)代表修正后的厂商担保功率曲线，P0(ν0)代表原厂商担保功率曲 线，ρ代表实际海拔、温度下的空气密度，单位为kg/m3，ρ0代表厂商担保功率 曲线中的空气密度，单位为kg/m3。
步骤6：计算机头微气候理论功率，将风轮后风速进行风速修正，代入修正 后的厂商担保功率曲线，计算得出基于机头微气候的理论功率Pe，将相关数据记 录归档；
风速插值：基于该空气密度下的担保功率曲线，利用相邻风速进行插值得 出该风速下的理论功率。
将工况风速进行风速修正，代入修正厂商担保功率曲线进行风速插值计算 得出机头微气候理论功率P理论；工况功率P工况∈[0.7P理论，1.3P理论]则认为是合理 值，对[风机ID、工况风速、工况功率、工况环境温度、机头微气候理论功率、 数据时间]该组数据进行存档，P工况不在[0.7P理论，1.3P理论]该区间，则认为功率为 异常值，舍弃改组数据。
步骤7：重复1-6过程，建立风机的工况风速、工况功率、工况环境温度、 理论功率、数据时间，进行数据记录；
步骤8：建立实际功率曲线模型；
风速点定义：风速V工况范围为[v切入，v切出]，以0.1m/s为步长，进行四舍五入， 如3.0、3.1…4.0、4.1…24.9、25.0。
温度区间定义：将工况环境温度(步骤1中读取的)(-∞，-10]、(-10，0]、 (0，10]、(10，20]、(20，30]、(30，+∞)划分为6个温度区间，用-15、-5、 5、15、25、35共6个温度点代表各温度区间；
温度区间担保功率曲线定义：利用温度区间的温度点求出微气候空气密度， 通过微气候空气密度修正厂商担保功率曲线，得到6条代表不同温度区间的温 度区间担保功率曲线。
当积累了大量的存档数据，利用温度区间将数据分为6组，每组数据在对 应的风速点上对工况功率求平均值
Figure BDA0002508636580000111
由
Figure BDA0002508636580000112
组成的6个二维数组为风 机的实际功率曲线模型。
步骤9：利用风机实际功率曲线模型数据，进行风机发电能力评估；
在某段时间内，基于实际功率曲线模型和温度区间担保功率曲线数据，在 选定的温度区间内，选取切入风速和切出风速区间以1m/s为步长的若干风速点、 各风速点对应的温度区间担保功率曲线微气候理论功率和平均工况功率，计算 功率一致性系数和功率相对误差，以此评价风机的发电能力。
功率相对误差：
Figure BDA0002508636580000113
功率一致性系数：
Figure BDA0002508636580000121
式中
Figure BDA0002508636580000122
为平均工况功率，P理论i为微气候理论功率，n＝v切出-v切入+1；
功率相对误差为负值表明风机发电能力低于厂商担保功率曲线，为正值表 明风机发电能力高出厂商担保功率曲线；当功率一致性系数低于规定值95％则 表明风机发电能力出现较大偏差，应安排联系技术人员及时进行调整。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通 技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变 形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于机头微气候评估风机发电能力的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
采集风机动态数据和静态海拔高度；并对采集到的动态数据进行稳定工况判断，得到工况风速、工况功率、工况环境温度；
修正工况风速和厂商担保功率曲线，计算出机头微气候的理论功率；
将工况环境温度分为N个温度区间，并选取N个温度代表点；通过N个温度区间对应的风速点计算平均工况功率，组成N个二维数组建立风机的实际功率曲线模型；
通过温度代表点修正厂商担保功率曲线，得到N条代表不同温度区间的温度区间担保功率曲线；
基于实际功率曲线模型和温度区间担保功率曲线的数据，选取若干风速点对应的微气候理论功率和平均工况功率，计算功率一致性系数和功率相对误差，以此评估风机发电能力。
2.根据权利要求1所述的基于机头微气候评估风机发电能力的方法，其特征在于，所述风机动态数据包括风机状态、风速、功率和内环境温度的历史数据。
3.根据权利要求1所述的基于机头微气候评估风机发电能力的方法，其特征在于，所述稳定工况判断的方法包括以下方法：
将t时刻风机稳定工况定义为：[t-2min，t]时间之内风速Vmax-Vmin＜2m/s且功率Pmax-Pmin＜20％P满发；
工况风速定义为：[t-1min，t]时间范围内风速数据的加权平均值，工况功率定义为：[t-1min，t]历史功率数据加权平均值，工况环境温度定义为：[t-1min，t]历史环境温度数据加权平均值。
4.根据权利要求1所述的基于机头微气候评估风机发电能力的方法，其特征在于，所述修正工况风速的方法包括以下步骤：
风机机头风速由测风仪测得，分一下两种；
风杯测风：风速仪安装在风轮后面，为做功后的风速，功率曲线的风速为做功前的风速，为得出相对准确的风速数据，根据能量守恒近似计算风轮前风速，传统风杯测风计算公式如下：
Figure FDA0002508636570000021
式中νf为修正后工况风速；ρ为微气候空气密度；P为工况功率；ν为工况风速；R为风机风轮半径，定值，由风机厂家提供；
激光测速：激光测速的风机νf＝ν，不再进行风速修正计算。
5.根据权利要求1所述的基于机头微气候评估风机发电能力的方法，其特征在于，所述厂商担保功率曲线的修正方法包括以下步骤：
当厂家提供多条厂商功率曲线时：
计算风机当前微气候空气密度ρ，根据风机当前微气候空气密度ρ寻找厂家提供的两条空气密度相邻功率曲线，满足ρ1＜ρ＜ρ2；
根据νf判定风速区间，在空气密度为ρ1与空气密度为ρ2的功率曲线中得到νf所处风速区间的理论功率值P1与P2；
根据线性内插算法，计算当前微气候空气密度ρ、风轮前风速νf对应的理论功率PL：
Figure FDA0002508636570000022
当厂家只提供一条功率曲线：
根据计算得到的微气候空气密度ρ选择一条厂家提供的最大或最小功率曲线，厂家提供功率曲线空气密度为ρ0；
进行风速折算，将风轮前风速νf折算为空气密度为ρ0的风速ν0：
Figure FDA0002508636570000031
式中νf为风轮前风速；ρ为当前时刻空气密度，ν0为折算后风速；
根据折算后的风速ν0，则厂商担保功率曲线修正方法为：
Figure FDA0002508636570000032
式中，P(νf)代表修正后的厂商担保功率曲线，P0(ν0)代表原厂商担保功率曲线，ρ代表实际海拔和实际温度下的空气密度，单位为kg/m3，ρ0代表厂商担保功率曲线中的空气密度，单位为kg/m3。
6.根据权利要求5所述的基于机头微气候评估风机发电能力的方法，其特征在于，计算微气候空气密度的方法包括以下步骤：
根据空气密度经验公式：
Figure RE-FDA0002596812510000033
式中，ρ为空气密度，单位为kg/m3；B为大气压力，单位为Pa；T为绝对温度，单位为K；Φ为相对湿度(0＜Φ＜1)；R0干燥空气的气体常数(287.05J/kgK)；Rw为水蒸汽的气体常数(461.5J/kgK)；pw为蒸汽压力，单位为Pa，其中，pw＝0.0000205exp(0.0631846*T)；
由于湿度对空气密度影响较小，此处相对湿度Φ取标准空气的相对湿度0.5，将T替换为℃为单位的绝对温度，则公式可以简化为：
Figure RE-FDA0002596812510000034
式中，ρ为空气密度，单位为kg/m3；B为大气压力，单位为Pa；T为绝对温度，单位为℃；大气压力与海拔高度的经验公式：
Figure RE-FDA0002596812510000041
H为海拔，单位为m；
通过当地风电场实际海拔确定大气压力B的具体数值，代入式4-1，得到微气候空气密度实际值。
7.根据权利要求1所述的基于机头微气候评估风机发电能力的方法，其特征在于，所述机头微气候的理论功率计算方法包括以下步骤；
将工况风速进行风速修正；
利用微气候空气密度修正厂商担保功率曲线；
将修正后的工况风速代入修正厂商担保功率曲线进行风速插值计算得出机头微气候理论功率P理论；若，工况功率P工况∈[0.7P理论，1.3P理论]则认为是合理值，并将合理值进行存档；
若，P工况不在[0.7P理论，1.3P理论]该区间，则认为功率为异常值，舍弃改组数据。
8.根据权利要求1所述的基于机头微气候评估风机发电能力的方法，其特征在于，所述实际功率曲线模型的建立方法包括以下步骤：
风速点定义，风速V工况范围为[V切入，V切出]，以0.1m/s为步长，进行四舍五入，如3.0、3.1…4.0、4.1…24.9、25.0；
温度区间定义：将工况环境温度(-∞，-10]、(-10，0]、(0，10]、(10，20]、(20，30]、(30，+∞)划分为6个温度区间，用-15、-5、5、15、25、35 共6个温度点代表各温度区间；
温度区间担保功率曲线定义：利用温度区间的温度点修正厂商担保功率曲线，得到6条代表不同温度区间的温度区间担保功率曲线；
利用温度区间将数据分为6组，每组数据在对应的风速点上对工况功率求平均值
Figure FDA0002508636570000051
由
Figure FDA0002508636570000052
组成的6个二维数组为风机的实际功率曲线模型。
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