CN112131703A - 一种基于matlab功能模块的风机运行特性分析系统 - Google Patents

一种基于matlab功能模块的风机运行特性分析系统 Download PDF

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CN112131703A CN202010811804.5A CN202010811804A CN112131703A CN 112131703 A CN112131703 A CN 112131703A CN 202010811804 A CN202010811804 A CN 202010811804A CN 112131703 A CN112131703 A CN 112131703A
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刘宏勇
张文煜
赵博超
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Abstract

本发明提供了一种基于MATLAB功能模块的风机运行特性分析系统包括：数据整合功能模块，用于基于MATLAB与excel之间的软件连接与数据导入功能，将同一风机型号所有天数的风速‑功率整合到一个数组中；风机散点图功能模块，用于将整合后的数组中的数据，基于MATLAB功能模块中的拟合工具箱中的回归分析功能，生成风机的功率散点图；拟合功率曲线功能模块，用于基于MATLAB功能模块中的拟合工具箱中的数据拟合函数与回归分析功能将风机散点图功能模块生成的风机的功率散点图采用曲线拟合方法进行功率曲线拟合，得到拟合的功率曲线；风能利用率计算功能模块，基于MATLAB功能模块中风力发电机将风能转换成电能的转换效率公式计算风机风能利用率；实现了对风机运行特性的综合评估。

Description

一种基于MATLAB功能模块的风机运行特性分析系统
技术领域
本发明涉及一种模块设计领域，具体讲涉及一种基于大数据的风机运行特性分析的MATLAB功能模块。
背景技术
近年来，随着国家能源结构向绿色低碳转型，新能源发电产业迎来了高速的发展周期。一方面新能能源场站中的风电机组随着运行年限的增加，设备内部组件的磨损与老化现象日益突出，导致风电机组运行状态逐渐劣化，有些机组已经超出质保期，这就造成运维成本的不断增加，降低了风电场的经济效益。另一方面风电场积累了大量的运行数据，因此有必要通过这些大数据对风机运行特性进行分析，同时结合设备运行状况、自然环境、设备类型、设备厂家等多方面因素，采用合理有效的方法进行综合分析，进而为电场选址、机组选型提供依据，也可以结合评估数据，指导厂家针对不同类型风机进行相应的优化设计。然而风机运行大数据的分析仅仅靠人力计算是相当费时的，且准确率不高，因而并不现实，因此，找寻一种多功能并且可实现多种风机类型运行特性分析的软件处理方法是解决这一问题的可靠方案。
发明内容
为解决现有技术中存现的风机运行大数据的分析仅仅靠人力计算是相当费时的，且准确率不高的问题，本发明提供了一种基于MATLAB功能模块的风机运行特性分析系统，包括：
数据整合功能模块、风机散点图功能模块、拟合功率曲线功能模块和风能利用率计算功能模块；
所述数据整合功能模块，用于基于MATLAB与excel之间的软件连接与数据导入功能，将同一风机型号所有天数的风速-功率整合到一个数组中；
所述风机散点图功能模块，用于将所述数据整合功能模块整合后的数组中的数据，基于MATLAB功能模块中的拟合工具箱中的回归分析功能，生成风机的功率散点图；
所述拟合功率曲线功能模块，用于基于MATLAB功能模块中的拟合工具箱中的数据拟合函数与回归分析功能将所述风机散点图功能模块生成的风机的功率散点图采用曲线拟合方法进行功率曲线拟合，得到拟合的功率曲线；
所述风能利用率计算功能模块，基于MATLAB功能模块中风力发电机将风能转换成电能的转换效率公式计算风机风能利用率。
优选的，所述风机散点图功能模块包括单台风机散点图功能模块和多台风机散点图对比功能模块；
所述单台风机散点图功能模块，用于将所述数据整合功能模块整合后的同一风机型号的数组中的功率值，基于MATLAB功能模块中的拟合工具箱中的回归分析功能，生成单个风机的功率散点图；
所述多台风机散点图对比功能模块，用于将所述数据整合功能模块整合后的多台风机型号的数组中的功率值，基于MATLAB功能模块中的拟合工具箱中的回归分析功能，在同一个坐标中生成每台风机型号的功率散点图，形成多台风机散点对比图。
优选的，还包括：数据批量导入功能模块；
所述数据批量导入功能模块，用于采用MATLAB功能模块的MATLAB编程语言将风机的数据批量导入。
优选的，还包括：风机理论功率曲线拟合功能模块；
所述风机理论功率曲线拟合功能模块，基于MATLAB拟合工具箱中的数据拟合函数功能将同一风机型号的个别风速下对应的功率值拟合出所有风速下的风速功率曲线。
优选的，还包括：所述占比例功能模块和均值与标准差求取功能模块，用于基于MATLAB功能模块中的占比计算公式计算同一风机型号的实际功率值与理论值的占比值；
所述均值与标准差求取功能模块，基于MATLAB功能模块中导入风机实际运行数据以及理论值结合所述MATLAB中的数据求取，求取数据均值、标准差。
优选的，还包括：异常功率数据值处理功能模块；
所述异常功率数据值处理功能模块，基于调用MATLAB功能模块中的E_S.dat 文件，选取正态分布函数准确率值，反推出函数的置信区间，剔除所述置信区间外的数据值。
优选的，还包括：功率散点上下限标注功能模块；
所述功率散点上下限标注功能模块，用于基于所述异常功率数据值处理功能模块剔除异常数据后，调用MATLAB中的ChuLiHouShuJu.dat文件，求取各风速下最大与最小功率值，为风速-功率散点图标注上下限。
优选的，还包括：风速功率均值与方差求取功能模块；
所述风速功率均值与方差求取功能模块，通过所述异常功率数据值处理功能模块剔除异常数据的数据，设置风速段阈值，调用MATLAB功能模块中的 ChuLiHouShuJu.dat文件求取各风速段下的风速、功率平均值，最后由所述实际风速-功率均值散点拟合风机实际运行曲线，并求取各风速段下实际功率相对理论功率的方差值。
优选的，还包括：功率月均值与方差求取功能模块；
所述功率月均值与方差求取功能模块，用于通过调用MATLAB功能模块中的DaFengSu.dat文件结合风机合成后的数据，计算实际功率的月均值，并以理论功率值作为期望值，计算实发功率的月方差，结合所述月均值和所述月方差，比较与理论功率的偏离程度。
优选的，还包括：电量统计功能模块；
所述电量统计功能模块，调用MATLAB功能模块中的YuanShiShuJu.dat文件，筛选出满足设定风速调件下的功率值，产生新的数据数组，并生成DaFengSu.dat 文件存储；
优选的，所述电量统计功能模块包括：实发电量与满发理论电量对比及弃风电量统计功能子模块和实际弃风电量统计功能模块
所述实发电量与满发理论电量对比功能子模块，用于调用所述DaFengSu.dat 文件统计风机机组达到或未达到满发状态的风电机组占比；
所述实际弃风电量统计功能模块，用于调用所述DaFengSu.dat文件统计同一型号的风机每天、每月不同风速下，基于实际功率的弃风电量。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明提供了一种基于MATLAB功能模块的风机运行特性分析系统包括：数据整合功能模块，用于基于MATLAB与excel之间的软件连接与数据导入功能，将同一风机型号所有天数的风速-功率整合到一个数组中；风机散点图功能模块，用于将整合后的数组中的数据，基于MATLAB功能模块中的拟合工具箱中的回归分析功能，生成风机的功率散点图；拟合功率曲线功能模块，用于基于MATLAB 功能模块中的拟合工具箱中的数据拟合函数与回归分析功能将风机散点图功能模块生成的风机的功率散点图采用曲线拟合方法进行功率曲线拟合，得到拟合的功率曲线；风能利用率计算功能模块，基于MATLAB功能模块中风力发电机将风能转换成电能的转换效率公式计算风机风能利用率；实现了对风机运行特性的综合评估。
附图说明
图1为本发明的风机运行特性分析系统结构示意图；
图2为本发明的MATLAB功能模块的单台风机散点图功能模块产生的单台风机散点图；
图3为本发明的MATLAB功能模块的多台风机散点图对比功能模块产生的多台风机散点图；
图4为本发明的MATLAB功能模块的拟合功率曲线功能模块产生的实际风速功率曲线拟合图；
图5为本发明的MATLAB功能模块的占比例功能模块产生的不同风速区间内实际功率占比图；
图6为本发明的MATLAB功能模块的风机理论功率曲线拟合模块功能产生的拟合曲线；
图7为本发明的MATLAB功能模块的均值与标准差求取模块产生的正态分布曲线；
图8为本发明的MATLAB功能模块的异常数据处理模块功能产生的异常数据处理效果示意图；
图9为本发明的MATLAB功能模块的功率散点上下限标注模块功能产生的功率上下限标注示意图；
图10为本发明的MATLAB功能模块的均值与方差求取模块产生的均值散点拟合功率曲线效果图；
图11为本发明的MATLAB功能模块的均值与方差求取模块产生的均值、方差效果图；
图12为本发明的MATLAB功能模块的风机风能利用率模块功能产生的风能利用率示意图；
图13为本发明的MATLAB功能模块的功率月均值与方差求取模块产生的功率月均值、方差示意图；
图14为本发明的MATLAB功能模块的实际弃风电量统计模块产生的运行状态下的实际弃风电量。
具体实施方式
针对现有技术中风机运行大数据的分析仅仅靠人力计算是相当费时的，且准确率不高的问题，本发明设计一种基于MATLAB功能模块的风机运行特性分析系统，基于MATLAB功能模块对风机运行大数据的多方面、深层次分析，实现对风机运行特性的综合评估。
实施例1：本发明是通过以下技术方案来实现的：
一种基于MATLAB功能模块的风机运行特性分析系统，如图1所示，包括：
数据整合功能模块、风机散点图功能模块、拟合功率曲线功能模块和风能利用率计算功能模块；
所述数据整合功能模块，用于基于MATLAB与excel之间的软件连接与数据导入功能，将同一风机型号所有天数的风速-功率整合到一个数组中；
所述风机散点图功能模块，用于将所述数据整合功能模块整合后的数组中的数据，基于MATLAB功能模块中的拟合工具箱中的回归分析功能，生成风机的功率散点图；
所述拟合功率曲线功能模块，用于基于MATLAB功能模块中的拟合工具箱中的数据拟合函数与回归分析功能将所述风机散点图功能模块生成的风机的功率散点图采用曲线拟合方法进行功率曲线拟合，得到拟合的功率曲线；
所述风能利用率计算功能模块，基于MATLAB功能模块中风力发电机将风能转换成电能的转换效率公式计算风机风能利用率。
优选的，所述风机散点图功能模块包括单台风机散点图功能模块和多台风机散点图对比功能模块；
所述单台风机散点图功能模块，用于将所述数据整合功能模块整合后的同一风机型号的数组中的功率值，基于MATLAB功能模块中的拟合工具箱中的回归分析功能，生成单台风机的功率散点图。
所述多台风机散点图对比功能模块，用于将所述数据整合功能模块整合后的多台风机型号的数组中的功率值，基于MATLAB功能模块中的拟合工具箱中的回归分析功能，在同一个坐标中生成每台风机型号的功率散点图，形成多台风机散点对比图。
优选的，还包括：数据批量导入功能模块；
所述数据批量导入功能模块，用于采用MATLAB功能模块的MATLAB编程语言将风机的数据批量导入。
优选的，还包括：风机理论功率曲线拟合功能模块；
所述风机理论功率曲线拟合功能模块，基于MATLAB拟合工具箱中的数据拟合函数功能将同一风机型号的个别风速下对应的功率值拟合出所有风速下的风速功率曲线。
优选的，还包括：所述占比例功能模块和均值与标准差求取功能模块，用于基于MATLAB功能模块中的占比计算公式计算同一风机型号的实际功率值与理论值的占比值；
所述均值与标准差求取功能模块，基于MATLAB功能模块中导入风机实际运行数据以及理论值结合所述MATLAB中的数据求取，求取数据均值、标准差。
优选的，还包括：异常功率数据值处理功能模块；
所述异常功率数据值处理功能模块，基于调用MATLAB功能模块中的E_S.dat 文件，选取正态分布函数准确率值，反推出函数的置信区间，剔除所述置信区间外的数据值。
优选的，还包括：功率散点上下限标注功能模块；
所述功率散点上下限标注功能模块，用于基于所述异常功率数据值处理功能模块剔除异常数据后，调用MATLAB中的ChuLiHouShuJu.dat文件，求取各风速下最大与最小功率值，为风速-功率散点图标注上下限。
优选的，还包括：风速功率均值与方差求取功能模块；
所述风速功率均值与方差求取功能模块，通过所述异常功率数据值处理功能模块剔除异常数据的数据，设置风速段阈值，调用MATLAB功能模块中的 ChuLiHouShuJu.dat文件求取各风速段下的风速、功率平均值，最后由所述实际风速-功率均值散点拟合风机实际运行曲线，并求取各风速段下实际功率相对理论功率的方差值。
优选的，还包括：功率月均值与方差求取功能模块；
所述功率月均值与方差求取功能模块，用于通过调用MATLAB功能模块中的DaFengSu.dat文件结合风机合成后的数据，计算实际功率的月均值，并以理论功率值作为期望值，计算实发功率的月方差，结合所述月均值和所述月方差，比较与理论功率的偏离程度。
优选的，还包括：电量统计功能模块；
所述电量统计功能模块，调用MATLAB功能模块中的YuanShiShuJu.dat文件，筛选出满足设定风速调件下的功率值，产生新的数据数组，并生成DaFengSu.dat 文件存储；
优选的，所述电量统计功能模块包括：实发电量与满发理论电量对比及弃风电量统计功能子模块和实际弃风电量统计功能模块
所述实发电量与满发理论电量对比功能子模块，用于调用所述DaFengSu.dat 文件统计风机机组达到或未达到满发状态的风电机组占比；
所述实际弃风电量统计功能模块，用于调用所述DaFengSu.dat文件统计同一型号的风机每天、每月不同风速下，基于实际功率的弃风电量。
实施例2：
本发明专利公开了一种基于大数据的风机运行特性分析的MATLAB功能模块设计，该模块由数据批量导入、数据整合、生成单台风机散点图、多台风机散点对比图、拟合功率曲线、统计各风速下实际值与理论值的占比、风机理论功率曲线拟合、功率差值正态分布函数的均值与标准差求取、异常功率数据值处理、功率散点上下限标注、基于Bin方法风速功率均值与方差求取、风能利用率计算、实发电量与满发理论电量对比及弃风电量统计、功率月均值与方差求取、实际弃风电量统计15个功能模块组成。本发明专利功能模块清晰，适用于对各种类型风机运行特性大数据的智能分析。
一种基于大数据的风机运行特性分析的MATLAB功能模块设计，其特征在于：由15个基础功能模块组成，每个功能模块内部封装着MATLAB数据处理程序，从而实现相应的风机数据分析与处理功能。在分析风机数据时，只需在需要分析的功能模块中输入必要的参数设置，点击运行即可实现功能分析，并给出最终的数据结果以及图形输出。
一种基于大数据的风机运行特性分析的MATLAB功能模块设计，包括以下步骤：
步骤一：选择MATLAB软件和编程语言作为功能模块设计的开发环境，并选择function函数作为功能模块设计的模型；
步骤二：依据MATLAB编程环境，以及各个功能模块的需求，设置输入、输出参数；
步骤三：根据各模块所要实现的功能，通过MATLAB编程环境的相关命令实现程序开发；
步骤四：根据开发完成的function函数M文件，采用封装技术进行标准化、通用化、可扩展、可调用的封装。
各个功能模块相互独立，同时也可以实现各模块之间数据的相互调用，在简单的数据分析时，只需调用相应的功能模块即可实现，在需要多方面、深层次分析风机大数据时，可调用其它模块数据，避免同一功能模块重复运行
一种基于大数据的风机运行特性分析的MATLAB功能模块，具体如下：
①设计数据批量导入功能模块，进而采用MATLAB编程语言批量处理数据，节省了人力操作的时间；②设计数据整合功能模块，将多样、繁杂的原始数据，通过简单的功能模块，智能、快速的整合成所需要的数据；③设计生成单台风机散点图功能模块，以便直观的观察风机在不同风速下的运行特性；④设计多台风机散点对比图功能模块，以便观察对比不同型号风机的运行优劣；⑤设计拟合功率曲线功能模块，进而对比不同风速下的风机实际与理论功率曲线差异；⑥设计统计各风速下实际值与理论值的占比例功能模块，通过统计各区间内实际功率大于、小于理论功率所占的比例，比较不同风速下风机运行特性；⑦设计风机理论功率曲线拟合功能模块，将厂家提供的个别风速下对应的功率值，拓展到所有不同风速下对应的功率值；⑧设计功率差值正态分布函数的均值与标准差求取功能模块，依据风机各风速下实际功率与理论功率的差值服从均值为0的正态分布规律特点，求取数据均值、标准差，从而获得正态分布函数曲线表达式；⑨设计异常功率数据值处理功能模块，在⑧的基础上，通过设置一定的置信区间来剔除风机原始数据中的异常数据；⑩设计功率散点上下限标注功能模块，以便观察不同风速下数据带宽，比较风机在哪一风速段内运行效果较优；
Figure RE-GDA0002761739030000091
设计基于Bin方法风速功率均值与方差求取功能模块，将原始数据经功能模块⑨处理后，设定风速段阈值(以0.3为例，则选取0～0.3，0.3～0.6...的风速段数据)，求取各风速段下的风速、功率平均值，最后由实际风速—功率均值散点拟合风机实际运行曲线。同时为了便于观察各风速段下实际功率相对理论功率的波动大小，通过求取方差值并标注于图上；
Figure RE-GDA0002761739030000092
设计风能利用率计算功能模块，对比实际运行与理论下风力发电机将风能转化成电能转换效率的高低；
Figure RE-GDA0002761739030000093
设计实发电量与满发理论电量对比及弃风电量统计功能模块，在风机满发运行状态时，统计每天、每月不同风速(不小于12m/s)下，实发功率大于、小于和等于理论功率的个数以及功率不大于0的个数(用来计算停机状态下弃风电量)；
Figure RE-GDA0002761739030000094
设计功率月均值与方差求取功能模块，综合比较实际功率与理论功率的偏离程度；
Figure RE-GDA0002761739030000095
设计实际弃风电量统计功能模块，用于统计风机在正常运行状态下的每天、每月不同风速下，基于实发功率的弃风电量。
综上所述，本发明的有益效果为：
①本发明针对风机大数据分析的功能模块比较全面，可以较好的实现风机数据的多方面、深层次剖析，进而对风机运行特性做出合理的分析。
②本发明的功能模块清晰简单，易操作，各模块功能实用性较强，能较好的节省人力与数据处理时间。
实施例3
本发明的数据批量导入功能模块可以实现风机数据的批量导入功能，利用MATLAB与Excel之间的软件连接与数据导入功能，只需在该功能模块中输入 excel文件名、工作表名称以及所选数据范围，点击运行即可将从SCADA系统中导出的风机excel所有原始数据导入MATLAB中。如表1风机原始数据所示，例如，输入xlsread('文件名.xlsx','工作表名称','B2：G28')，点击运行即可将表1中所看到的数据全部导入MATLAB软件中，进而采用MATLAB编程语言批量处理数据。
Figure RE-GDA0002761739030000101
表1
本发明的数据整合功能模块可以将excel原始数据中的同一风机型号所有天数的风速—功率整合到一个数组中。在分析风机大数据时，所要分析的是一个月甚至是一年的数据，然而从SCADA系统中导出的数据是不同天数的多个excel 数据表，因此需要将不同天数的数据整合到一个数组中，以便后期的数据处理。此功能模块是对经‘数据批量导入功能模块’导入的数据做进一步整合处理，通过软件编程的手段将所导入数据的多个数组首位相接，整合为一个数组，并生成 YuanShiShuJu.dat文件，进而实现数组的输出、存储与调用。在此程序中设置数据长度与天数两个变量，将程序封装到此功能模块中，只需在此功能模块界面中输入长度与天数两个变量值，点击运行即可将单台风机的多天数据完成数据整合，也可同时整合多台风机。例如，选取四台风机11天数据，每天数据长度为 1440，经过MATLAB程序处理整合后，每台风机数组以如表2所示的11天风速与风功率两列数据的方式存储。
Figure RE-GDA0002761739030000111
表2
本发明的生成单台风机散点图功能模块可将经‘数据整合功能模块’整合后的YuanShiShuJu.dat文件导入此功能子模块中，生成风机散点图，以便直观的观察风机在不同风速下的运行状态。经‘数据整合功能模块’整合后的风机数据是一个风速与功率的数组，将绘图程序封装在‘单台风机散点图功能模块’中，即可输出图2所示的散点图。
本发明的多台风机散点对比图功能子模块可以将经‘数据整合功能模块’整合后YuanShiShuJu.dat文件导入此功能模块中，生成多台风机散点图，如图3 所示，以便观察对比不同型号风机的运行优劣。
图4所示实施例显示了拟合功率曲线功能模块实际风速功率曲线拟合图，其原理是：风机功率的表达式为p＝Aρυ3/2，A为叶片扫掠面积，ρ为空气密度，二者皆为常数，因此可将公式改为p＝a·υ3，只需求出a值即可获得实际运行的风速功率曲线。此功能模块中封装程序功能为：调用YuanShiShuJu.dat文件，将整合后的风速、功率分别作为变量与因变量，通过程序寻优的方式，得出与散点图最为贴切的a值，并将此值带入函数中，将风速功率曲线图与风速功率散点图输出在同一个图形中。
图5所示实施例显示了不同风速区间内实际功率占比图，此图是由统计各风速下实际功率值与理论值的占比功能模块生成。为统计比较不同风速下风机运行特性，将风机实际运行中根据风速的大小划分为小风速、中风速、大风速三个风速区间，调用YuanShiShuJu.dat文件，即整合后的风速功率数组，统计各区间内实际功率大于、小于理论功率所占的比例。
图6所示实施例显示了风机理论功率曲线拟合模块功能，在风机理论风速—功率曲线中，风机厂家仅给出表3所示个别风速下对应的功率值：
Figure RE-GDA0002761739030000121
表3
然而在实际风机运行状态分析中，需要对比不通风速下风机理论发电量，因此需要通过厂家提供的数据拟合出所有风速下的风速功率曲线。在MATLAB拟合工具箱(cftool)中具有较全的数据拟合函数与回归分析功能，只需在此工具箱中选定风速为向量x，功率为向量y，选择所需要的拟合函数或直接输入待定系数的函数表达式，即可实现散点曲线拟合，并将拟合后的自变量系数作为数组生成XiShu.dat文件，以便其他功能模块的调用。经过对比分析发现，选取Gaussian 函数拟合出的功率曲线与厂家所提供曲线贴合度较高。
图7所示实施例显示了功率差值正态分布函数的均值与标准差求取模块功能，在研究风机运行状态时，最直接的方法是比较实发功率与理论功率的偏差值，偏差值越接近于0，风机运行效果越佳，根据风机的这一运行特点可知风机各风速下实际功率与理论功率的差值服从均值为0的正态分布规律特点，利用MATLAB 与Excel之间的软件连接与数据导入功能，在MATLAB中导入风机实际运行数据以及厂家理论值，通过封装在此模块中的程序处理，即可得出图7所示的正态分布曲线。基于这一规律可求取数据均值、标准差，从而获得正态分布函数曲线表达式，并将均值、标准差值作为数组生成E_S.dat文件，以便其他功能模块的调用。
图8所示实施例显示了异常数据处理模块功能，从SCADA系统中导出的风机实际运行风速功率数据中存在一些异常数据，这些数据影响了对风机实际运行曲线拟合的准确性，因此，需要进行异常数据处理。基于风机各风速下实际功率与理论功率的差值服从均值为0的正态分布规律特点，可以通过设置一定的置信区间来剔除异常数据。此功能模块中封装程序功能为：调用E_S.dat文件，选取合适的正态分布函数准确率值，反推出函数的置信区间，将此区间之外的风速功率数据点剔除，保留此区间内的数据，从而实现异常数据的处理。将处理后的数组生成ChuLiHouShuJu.dat文件存储，以便其他模块调用做进一步分析。
图9所示实施例显示了功率散点上下限标注模块功能，此模块调用ChuLiHouShuJu.dat文件(剔除风机异常数据后的数组)，求取各风速下最大与最小功率值，进而为风速功率散点图标注上下限，观察不同风速下数据带宽，比较该型号风机在哪一风速段内运行效果较优。
图10、图11所示实施例显示了基于Bin方法风速功率均值与方差求取模块功能，为更加准确的获取风机实际运行风速—功率曲线，调用 ChuLiHouShuJu.dat文件，设定风速段阈值(以0.3为例，则选取0～0.3，0.3～0.6... 的风速段数据)，求取各风速段下的风速、功率平均值，最后由实际风速—功率均值散点拟合风机实际运行曲线。为了便于观察各风速段下实际功率相对理论功率的波动大小，通过求取方差值并标注于图上。
图12所示实施例显示了风机风能利用率模块功能，风能利用率是对风机运行特性评价的一个关键参数，它是指风力机从自然风能中吸取能量的大小程度，表示了风力发电机将风能转化成电能的转换效率，其表达式为： CP＝2P/(ρ·υ3·A)，A为叶片扫掠面积，ρ为空气密度。在风机风能利用率模块中设定风机扫叶面积以及空气密度为输入变量，只需给定变量值，即可获得理论与实际的风能利用率。
所示实施例显示了风机实发电量与满发理论电量对比及弃风电量统计模块功能，风机在大风(一般不小于12m/s)时，机组达到满发状态，即3MW风机在风速不小于12m/s时，理论功率均是3000KW。针对这一特性，分析风机满发运行状态。调用YuanShiShuJu.dat文件，筛选风速不小于12m/s条件下的功率值，产生新的数据数组，并生成DaFengSu.dat文件存储，统计每天、每月不同风速 (不小于12m/s)下，实发功率大于、小于和等于3000的个数以及功率不大于0 的个数(用来计算停机状态下弃风电量)。表4为调用DaFengSu.dat文件，统计每月不同风速下的个数情况，表5为调用DaFengSu.dat文件，统计每月大于、小于和等于3000的个数占总数的比例，表6为调用DaFengSu.dat文件，统计每月不大于0的个数以及此个数占当月停机与起机的功率总数比例。
Figure RE-GDA0002761739030000141
表4
Figure RE-GDA0002761739030000142
表5
Figure RE-GDA0002761739030000151
表6
图13所示实施例显示了功率月均值与方差求取模块功能，通过调用DaFengSu.dat文件，一方面计算实发功率的月均值；另一方面以理论功率值作为期望值，计算实发功率的月方差。结合月均值、方差两种数据来比较与理论功率的偏离程度。
图14所示实施例显示了风机运行状态下的实际弃风电量统计模块功能，通过调用DaFengSu.dat文件，用于统计每天、每月不同风速(不小于12m/s)下，基于实发功率的弃风电量。其意义在于弃风电量的多少是衡量风机运行优劣的一个重要参数，风机满发时，弃风越少，场站所获收益也就越多。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和 /或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种基于MATLAB功能模块的风机运行特性分析系统，其特征在于，包括：数据整合功能模块、风机散点图功能模块、拟合功率曲线功能模块和风能利用率计算功能模块；
所述数据整合功能模块，用于基于MATLAB与excel之间的软件连接与数据导入功能，将同一风机型号所有天数的风速-功率整合到一个数组中；
所述风机散点图功能模块，用于将所述数据整合功能模块整合后的数组中的数据，基于MATLAB功能模块中的拟合工具箱中的回归分析功能，生成风机的功率散点图；
所述拟合功率曲线功能模块，用于基于MATLAB功能模块中的拟合工具箱中的数据拟合函数与回归分析功能将所述风机散点图功能模块生成的风机的功率散点图采用曲线拟合方法进行功率曲线拟合，得到拟合的功率曲线；
所述风能利用率计算功能模块，基于MATLAB功能模块中风力发电机将风能转换成电能的转换效率公式计算风机风能利用率。
2.如权利要求1所述的风机运行特性分析系统，其特征在于，所述风机散点图功能模块包括单台风机散点图功能模块和多台风机散点图对比功能模块；
所述单台风机散点图功能模块，用于将所述数据整合功能模块整合后的同一风机型号的数组中的功率值，基于MATLAB功能模块中的拟合工具箱中的回归分析功能，生成单个风机的功率散点图；
所述多台风机散点图对比功能模块，用于将所述数据整合功能模块整合后的多台风机型号的数组中的功率值，基于MATLAB功能模块中的拟合工具箱中的回归分析功能，在同一个坐标中生成每台风机型号的功率散点图，形成多台风机散点对比图。
3.如权利要求1所述的风机运行特性分析系统，其特征在于，还包括：数据批量导入功能模块；
所述数据批量导入功能模块，用于采用MATLAB功能模块的MATLAB编程语言将风机的数据批量导入。
4.如权利要求1所述的风机运行特性分析系统，其特征在于，还包括：风机理论功率曲线拟合功能模块；
所述风机理论功率曲线拟合功能模块，基于MATLAB拟合工具箱中的数据拟合函数功能将同一风机型号的个别风速下对应的功率值拟合出所有风速下的风速功率曲线。
5.如权利要求1所述的风机运行特性分析系统，其特征在于，还包括：所述占比例功能模块和均值与标准差求取功能模块，用于基于MATLAB功能模块中的占比计算公式计算同一风机型号的实际功率值与理论值的占比值；
所述均值与标准差求取功能模块，基于MATLAB功能模块中导入风机实际运行数据以及理论值结合所述MATLAB中的数据求取，求取数据均值、标准差。
6.如权利要求1所述的风机运行特性分析系统，其特征在于，还包括：异常功率数据值处理功能模块；
所述异常功率数据值处理功能模块，基于调用MATLAB功能模块中的E_S.dat文件，选取正态分布函数准确率值，反推出函数的置信区间，剔除所述置信区间外的数据值。
7.如权利要求6所述的风机运行特性分析系统，其特征在于，还包括：功率散点上下限标注功能模块；
所述功率散点上下限标注功能模块，用于基于所述异常功率数据值处理功能模块剔除异常数据后，调用MATLAB中的ChuLiHouShuJu.dat文件，求取各风速下最大与最小功率值，为风速-功率散点图标注上下限。
8.如权利要求7所述的风机运行特性分析系统，其特征在于，还包括：风速功率均值与方差求取功能模块；
所述风速功率均值与方差求取功能模块，通过所述异常功率数据值处理功能模块剔除异常数据的数据，设置风速段阈值，调用MATLAB功能模块中的ChuLiHouShuJu.dat文件求取各风速段下的风速、功率平均值，最后由所述实际风速-功率均值散点拟合风机实际运行曲线，并求取各风速段下实际功率相对理论功率的方差值。
9.如权利要求1所述的风机运行特性分析系统，其特征在于，还包括：功率月均值与方差求取功能模块；
所述功率月均值与方差求取功能模块，用于通过调用MATLAB功能模块中的DaFengSu.dat文件结合风机合成后的数据，计算实际功率的月均值，并以理论功率值作为期望值，计算实发功率的月方差，结合所述月均值和所述月方差，比较与理论功率的偏离程度。
10.如权利要求1所述的风机运行特性分析系统，其特征在于，还包括：电量统计功能模块；
所述电量统计功能模块，调用MATLAB功能模块中的YuanShiShuJu.dat文件，筛选出满足设定风速调件下的功率值，产生新的数据数组，并生成DaFengSu.dat文件存储；
优选的，所述电量统计功能模块包括：实发电量与满发理论电量对比及弃风电量统计功能子模块和实际弃风电量统计功能模块
所述实发电量与满发理论电量对比功能子模块，用于调用所述DaFengSu.dat文件统计风机机组达到或未达到满发状态的风电机组占比；
所述实际弃风电量统计功能模块，用于调用所述DaFengSu.dat文件统计同一型号的风机每天、每月不同风速下，基于实际功率的弃风电量。
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