CN113657786A - 基于风电机组运行性能评估指标体系的机群划分方法 - Google Patents

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CN113657786A CN202110971287.2A CN202110971287A CN113657786A CN 113657786 A CN113657786 A CN 113657786A CN 202110971287 A CN202110971287 A CN 202110971287A CN 113657786 A CN113657786 A CN 113657786A
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李延和
李春来
张海宁
李志青
李正曦
韩文元
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State Grid Qinghai Electric Power Co Clean Energy Development Research Institute
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Qinghai Electric Power Co Ltd
Economic and Technological Research Institute of State Grid Qianghai Electric Power Co Ltd
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State Grid Corp of China SGCC
State Grid Qinghai Electric Power Co Ltd
Economic and Technological Research Institute of State Grid Qianghai Electric Power Co Ltd
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Abstract

本发明公开了基于风电机组运行性能评估指标体系的机群划分方法，其方法主要包括建立风电机组运行性能评估体系、对风电机组运行性能评估指标进行分类、确定风电机组各指标权重和根据指标权重对机组进行机群的划分。本发明利用已有实际数据进行指标计算，得到大量的影响风电机组运行的指标数据，在其基础上分类，将有类似特征的指标分为一类，便于使用。考虑到分类数主要由经验得来可能并不严谨，计算每次并类后的不一致系数来判断分类数，提升调度运行的分析决策能力。考虑到指标体系针对不同机群的适用性以及处理风电场模型的速度和精度，利用分类后的指标对所有风电机组进行分类，降低系统复杂度，提高精确度，便于管理者观察和控制。

Description

基于风电机组运行性能评估指标体系的机群划分方法
技术领域
本发明属于风电机群划分领域，特别涉及基于风电机组运行性能评估指标体系的机群划分方法。
背景技术
风电作为开发利用最广泛的可再生清洁能源，具备成熟的开发条件和广阔的应用前景。由于风机的随机性和波动性对电力系统的稳定和安全运行有一定威胁，并且大型风电场内可能会由很多型号的机组组成，因此需要构建准确又简便的模型。在构建模型时，一般将条件相似的机组划分在同一机群中，将其等值为一个机群统一进行处理，从而简化分析。当风电场地势较为平坦、机组排列较为规则时，机群划分一般按照机组类型和地理位置进行；机组排列不规则时，一般将运行点(有功功率、风速等指标)相近的机组划为一类，若各风机风速相近、机组型号相同，常采用单机等值，否则采用多机等值，研究表明，多机等值可以更好地模拟风场的整体特性。
目前风电机组运行性能评价指标体系方面的研究，可以大致的分为两类：指标类研究和体系类研究。在常规基础评价指标的基础上，国内外学者提出了一些改进型评价指标。这些自定义指标有的更加直观或准确、有的是从更高层次反映系统的某种运行特性、有的是针对风电发展新出现的问题。各基础指标、改进型指标各自都具有不同的侧重点及应用场景，然而这些不同的侧重点的指标混杂在一起，需要针对性地选取、分类和说明，才能清晰全面地反映风电场内的实际运行情况。
对于大型风电场的机群划分，有多种方法进行，常见的有K-means聚类算法、FCM(Fuzzy C-Means)、谱聚类等。作为最常用的方法之一，K-means聚类算法使用对风场进行聚类分群处理得到的结果精确度比较高，但由于k值不同得到的结果也会改变，通常情况下，k值往往由参考经验进行划分，结果不够精确和稳定。层次聚类法可以通过设置不同的相关参数值，得到不同粒度上的多层次聚类结构，但不需要多次进行聚类。
层次分析法是一种解决多目标复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。在面对复杂的影响因素时，相对于最高层目标，层次分析法把系统归结到最下层进行深入分析，利用较少的定量信息使过程数学化，确定相对重要权值或相对优劣次序，提供了简便的决策方法。
现有风电场等值方法主要存在以下问题：机群划分指标过少，导致机群划分结果仅针对于某个或某些物理量，不适用于大部分场景；机群划分指标过多，导致机群划分结果不能明显指出影响力大的指标并做出针对性的处理；在进行处理时，其等值风机台数并非科学处理得来，没有进行深入研究，一个恰当的聚类数，不仅可以提高机群的精度和速度，更利于模型间的对比，合理高效解决以上问题得方法对指导风电运行，为电网调度管理部门提供决策性支撑具有重要的意义。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题之一或至少提供一种有用的商业选择。为此，本发明的第一目的在于提出基于风电机组运行性能评估指标体系的机群划分方法。
根据本发明的实施例，基于风电机组运行性能评估指标体系的机群划分方法，所属该方法主要包括；
S101：建立风电机组运行性能评估体系；
S102：对风电机组运行性能评估指标进行分类；
S103：确定风电机组各指标权重；
S104：根据指标权重对机组进行机群的划分。
优选地，所述建立风电机组运行性能评估体系中包含基本发电性能指标、出力预测性能指标、出力间歇性指标和运行可靠性指标。
优选地，所述在基本发电性能指标中包含以下指标：
理论功率
Figure BDA0003225870490000021
及理论发电量
Figure BDA0003225870490000022
其两者关系如下：
Figure BDA0003225870490000031
式中：理论功率
Figure BDA0003225870490000032
为利用功率曲线和轮毂高度估算得到的功率，
Figure BDA0003225870490000033
为统计时段内风电机组的理论发电量(kWh)；t为统计时段内样本数量；Δt为时间分辨率(h)；
Figure BDA0003225870490000034
为风电机组第i个时刻的理论发电功率(kW)(i＝1,2,…,t)，选取统计时间为日、月、季节、年时，使理论发电量分别记为
Figure BDA0003225870490000035
Figure BDA0003225870490000036
实发功率
Figure BDA0003225870490000037
及实发电量
Figure BDA0003225870490000038
其两者关系如下：
Figure BDA0003225870490000039
式中：实发功率
Figure BDA00032258704900000310
为风电机组实测输出功率，
Figure BDA00032258704900000311
为统计时段内风电机组的实发电量(kWh)；t为统计时段内样本数量；Δt为时间分辨率(h)；
Figure BDA00032258704900000312
为风电机组第i个时刻的实发功率(kW)(i＝1,2,…,t)，选取统计时间为日、月、季节、年时，使实发电量分别记为
Figure BDA00032258704900000313
最大功率
Figure BDA00032258704900000314
所述最大功率
Figure BDA00032258704900000315
为统计时段内风电机组实发功率中的最大值，选取统计时间为日、月、季节、年时，其对应时间尺度内的最大功率分别记为
Figure BDA00032258704900000316
平均发电功率
Figure BDA00032258704900000317
机组平均发电功率年变化率为统计时间内平均发电功率年变化值与平均发电功率之比，反映机组发电水平随时间变化的趋势，其表达式如下：
Figure BDA00032258704900000318
式中：
Figure BDA0003225870490000041
为统计时段内第i个时刻的实发功率(kW)(i＝1,2,…t)；t为统计时段内样本数量。选取统计时间为日、月、季节、年时，平均发电功率为
Figure BDA0003225870490000042
平均发电功率年变化率αW；
Figure BDA0003225870490000043
式中：
Figure BDA0003225870490000044
为第i年机组平均发电功率年变化率；
Figure BDA0003225870490000045
为机组第i年的平均发电功率(kW)；
Figure BDA0003225870490000046
为机组第i-1年的平均发电功率(kW)；
机组实际可利用率
Figure BDA0003225870490000047
该指标反映了风电机组在实际运行中的利用情况，表达式如下：
Figure BDA0003225870490000048
式中：
Figure BDA0003225870490000049
表示统计时段内风电场内第i台机组的实际可利用率；t表示统计时间(h)；
Figure BDA00032258704900000410
表示统计时段风电场第i台机组的故障时间(h)；
Figure BDA00032258704900000411
表示统计时间内风电场第i台机组的状态不明时间(h)。状态不明时间是指由于电网因素、风电场电气设备原因、例行维护和不可抗力导致的停机时间；
机组能量利用率δW，能量可利用率即在统计时段内，风电机组实际发电量占理论发电量的百分比，是对风电机组发电能力的综合考量，该指标是以风电机组自身的资源水平为标准衡量其实际发电水平，消除了由于风资源水平、风电场设计水平对运营风电场发电能力的影响，其表达式如下：
Figure BDA00032258704900000412
式中：
Figure BDA00032258704900000413
为风电机组在统计时段内的实发电量(kWh)；
Figure BDA00032258704900000414
为风电机组在统计时段内的理论电量(kWh)；
满发实数
Figure BDA0003225870490000051
满发时数
Figure BDA0003225870490000052
为统计时段内风电机组实发电量与额定功率之比，可用于不同装机容量发电系统的比较，其表达式如下：
Figure BDA0003225870490000053
式中：
Figure BDA0003225870490000054
为风电机组在统计时段内的实发电量(kWh)；
Figure BDA0003225870490000055
为风电机组的额定功率(kW)，选取统计时间为日、月、季节、年时，其对应时间尺度内的满发时数分别记为
Figure BDA0003225870490000056
风能转化系数
Figure BDA0003225870490000057
风能转化系数
Figure BDA0003225870490000058
表示风电机组将风能转化成风轮机械能的效率，其表达式为：
Figure BDA0003225870490000059
式中：
Figure BDA00032258704900000510
为风轮转矩(N·m)；ρ为空气密度(Kg/m3)；A为扫风面积(m2)；ν为有效风速(m/s)；λ为叶尖速比，计算如下：
λ＝Ω·r/v
式中：Ω为风轮机的旋转角速度(rad/s)；r为风轮半径(m)。叶尖速比为风轮叶片尖端线速度与风速之比，叶片转速越快，同风速下的叶尖速比就越大；
峰值出力同时率kW，峰值出力同时率是指统计时段内风电场最大出力与所属各风电机组最大出力之和的比值，其表达式为：
Figure BDA00032258704900000511
式中：kW表示统计时间内峰值出力同时率；
Figure BDA00032258704900000512
表示统计时间内风电场最大出力(kW)；
Figure BDA00032258704900000513
表示统计时间内风电场中第i台风机最大出力(kW)(i＝1,2,…n)。
优选地，所述出力预测性能指标中包含以下指标：
最大计算误差
Figure BDA0003225870490000061
其计算方法如下：
Figure BDA0003225870490000062
式中：
Figure BDA0003225870490000063
分别为风机在统计时段内第i个时刻的理论功率与实发功率(kW)(i＝1,2,…t)，t为统计时段内样本数量；
电量相对误差dW，其表达式如下：
Figure BDA0003225870490000064
式中：
Figure BDA0003225870490000065
表示统计时段内风机机组的理论电量(kWh)；
Figure BDA0003225870490000066
表示统计时段内风机机组的实发电量(kWh)，选取统计时间为日、月、季节、年时，使其分别记为、
Figure BDA0003225870490000067
平均绝对误差
Figure BDA0003225870490000068
其表达式如下：
Figure BDA0003225870490000069
式中：
Figure BDA00032258704900000610
分别为统计时段内第i个时刻的理论功率与实发功率(kW)(i＝1,2,…t)；t为统计时段内样本数量，选取统计时间为日、月、季节、年时，平均绝对误差分别记为
Figure BDA00032258704900000611
平均绝对误差变化率
Figure BDA00032258704900000612
其表达式如下：
Figure BDA00032258704900000613
式中：
Figure BDA0003225870490000071
表示平均绝对误差变化率；
Figure BDA0003225870490000072
和
Figure BDA0003225870490000073
分别表示第i年和第j年的平均绝对误差，平均绝对误差变化率可以看出风机机组的磨损、老化等变化规律。
优选地，所述在出力间歇性指标中包含以下指标：
机组功率峰谷差率
Figure BDA0003225870490000074
表示机组功率峰谷差即统计时段内最大实发功率及最小实发功率之差与机组额定功率的比值，其表达式如下：
Figure BDA0003225870490000075
式中：
Figure BDA0003225870490000076
表示风电机组的机组功率峰谷差率；
Figure BDA0003225870490000077
分别表示统计时段内机组实发功率的最大与最小值(kW)；
Figure BDA0003225870490000078
表示发电机组的额定功率(kW)，选取统计时间为日、月、季节、年时，使其分别记为
Figure BDA0003225870490000079
机组出力波动率
Figure BDA00032258704900000710
表示机组出力波动率为不同时刻实发功率之差与机组额定功率的比值，表示统计时间内风电机组出力波动的大小，其表达式如下：
Figure BDA00032258704900000711
式中：
Figure BDA00032258704900000712
分别表示t、t-ω时刻的机组出力(kW)；ω表示所选用的时间窗口，根据实际情况的需求选择不同的时间窗口，如15min、1h、4h和24h，可得到机组t时刻出力波动率分别记为
Figure BDA00032258704900000713
和
Figure BDA00032258704900000714
峰谷时段出力中位数差
Figure BDA00032258704900000715
其表达式如下：
Figure BDA00032258704900000716
式中：
Figure BDA00032258704900000717
分别为负荷峰时段t1和谷时段t3内的风电机组实发功率的中位数(kW)；
持续出力时间
Figure BDA0003225870490000081
其表达式如下：
Figure BDA00032258704900000812
式中：
Figure BDA0003225870490000082
表示风电机组按大于50％装机容量出力的持续出力时间(h)，
Figure BDA0003225870490000083
为统计时间内出力大于50％装机容量的采样次数；
Figure BDA0003225870490000084
为第i次的持续出力时间(h)。同理可得出力在其他范围的持续时间，例如，
Figure BDA0003225870490000085
表示电场中发电机组的实际出力大于70％装机容量的持续出力时间(h)，以此类推，可以选取月、季节、年不同时间尺度，使其分别记为
Figure BDA0003225870490000086
Figure BDA0003225870490000087
出力概率分布F(P)W，通过出力概率分布，可以了解风电机组主要的出力区间以及可能性较小的出力区间，从而揭示出力统计规律性，其表达式如下：
Figure BDA0003225870490000088
式中：C为常数，可取0到Pn中任意值，当C为风电机组装机容量的10％时，
Figure BDA0003225870490000089
表示风电机组出力小于等于10％装机容量的概率；
Figure BDA00032258704900000810
表示风电机组实际出力小于等于10％装机容量的累计时间(h)；t为统计时间(h)；
机组出力均衡度DPW，其表达式如下：
Figure BDA00032258704900000811
式中：DPW表示机组出力均衡度；
Figure BDA0003225870490000091
为机组的第i个时刻的实发功率(kW)(i＝1,2,…n)；
Figure BDA0003225870490000092
为机组第i个发电功率采样值
Figure BDA0003225870490000093
所对应的概率(i＝1,2,…n)；n为风电场开机运行数量；EPW为机组出力期望E(P)W的简写，可用平均实际发电功率
Figure BDA0003225870490000094
表示。
优选地，所述运行可靠性指标中包含如下指标：
机组故障停运率
Figure BDA0003225870490000095
反映风电机组因故障导致的运行时间占计划使用总时间的比值，其表达式如下：
Figure BDA0003225870490000096
式中：
Figure BDA0003225870490000097
表示统计时段t内机组的累计故障时间(h)；t表示统计时间(h)；故障停运率变化率
Figure BDA0003225870490000098
其表达式如下：
Figure BDA0003225870490000099
式中：
Figure BDA00032258704900000910
表示平均绝对误差变化率；
Figure BDA00032258704900000911
和
Figure BDA00032258704900000912
分别表示第i年和第j年的故障停运率；
机组平均检修间隔时间
Figure BDA00032258704900000913
体现风电机组的设备可靠性，指风电机组平均两次定期或非定期维护之间间隔的时间，其表达式如下：
Figure BDA00032258704900000914
式中：t表示统计时间(h)；cW表示统计时间内风电机组维修次数。
优选地，所述对风电机组运行性能评估指标进行分类时具体步骤如下：
S201:处理机组的指标数据，形成风电机组时间序列运行性能指标矩阵；
S202:计算机组指标矩阵内所有指标之间的欧式距离，产生指标聚类树；
S203:计算不一致系数得到分类数，
所述风电机组时间序列运行性能指标矩阵如下：
Figure BDA0003225870490000101
式中：yij表示风电机组在第i个运行性能指标第j个时刻所采集到的数据，n为样本数量，t为样本长度；
所述使用欧式距离计算相似度量值，在Y矩阵中，任意两个指标(Yu,Yv)之间的欧式距离：
Figure BDA0003225870490000102
进行欧式距离计算时，两个指标的距离越小，说明相似度越高，则可将并为一类，则形成聚类树；
所述根据不一致系数来确定指标的分类数，其不一致系数计算方法如下：
Figure BDA0003225870490000103
Figure BDA0003225870490000104
Figure BDA0003225870490000105
式中：in(Yu，Yv)为两个指标样本组(Yu，Yv)并类后的不一致系数；d(Yu，Yv)为包含连续合并的两个集群之间的连接距离；r(Yu，Yv)为包含的所有链接的指标样本组(Yu，Yv)的高度平均值；s(Yu，Yv)为两个指标样本组(Yu，Yv)并类后高度的标准偏差；在整个并类过程中如果某一次并类对应的不一致系数较上一次有大幅增加，说明该次并类的效果不好，而它上一次的并类效果是比较好的，不一致系数增加的幅度越大，说明上一次的并类效果越好，参照不一致系数的变化，确定最终的分类个数。
优选地，所述在确定风电机组各指标权重时具体步骤如下：
S301:将指标体系分为上、中、下三层，先为下层指标构造判断矩阵；
S302:对每个判断矩阵做一致性检验；
S303:计算总排序量并做一致性检验，
所述判断矩阵A如下：
Figure BDA0003225870490000111
其中：
Figure BDA0003225870490000112
判断矩阵的元素aij为指标i与指标j相对重要性的比较，i，j＝1，2，…，n，此值使用1-9标度方法给出：
表1判断矩阵aij的1-9标度方法
Figure BDA0003225870490000113
Figure BDA0003225870490000121
所述对判断矩阵进行一致性检验，其一致性指标如下：
Figure BDA0003225870490000122
式中：CI等于0，有完全的一致性；CI接近于0，有满意的一致性；CI越大，不一致越严重，为衡量CI的大小，引入随机一致性指标RI，通过构造500个成对对比矩阵A1，A2，…，A500，则可得一致性指标CI1，CI2，…，CI500，由此可得：
Figure BDA0003225870490000123
由于不排除随机原因造成一致性偏离的可能性，在检验判断矩阵是否具有满意的一致性时需将CI和RI进行比较，得出检验系数CR：
Figure BDA0003225870490000124
一般，如果CR小于0.1，则认为该判断矩阵通过一致性检验，否则就不具有满意一致性，此时需要重新构造成对对比矩阵A，对aij加以调整；
中层对上层的指标权重计算方法与下层指标计算方法相同，若中层m个因素对上层总目标的排序为a1，a2，…，am，下层n个因素对中层总目标的排序为b1j，b2j，…，bnj，则下层第i个元素对上层的总排序的权重为：
Figure BDA0003225870490000125
所述对总排序量做一致性检验时，利用总排序一致性比率：
Figure BDA0003225870490000126
判断CR是否小于0.1进行检验，若CR小于0.1即通过，则可按照总排序权向量表示的结果进行决策，否则需要重新考虑模型或重新构造一致性比率CR较大的成对对比矩阵。
优选地，所述根据指标权重对机组进行机群的划分时基于基本指标数据计算得到各机群在一定时段内新的指标分类的结果，取标值后再进行数据标准化处理，将处理后的机组数据按行依次排列，组成机组矩阵；计算机组矩阵内所有机组之间的距离，根据距离的大小先后进行聚类，最终合为一类，产生机组聚类树；对比每个不一致系数及其两边的大小选择合理高效的聚类数，最终将机群进行划分。
本发明的有益效果在于：考虑到风电场运行性能评估指标体系的便利性，利用风机的特性将其分类，提升调度运行人员的对风电场内信息的感知能力，条理清晰便于管理。考虑到风电场内各指标的影响程度不同，利用最下层指标间的两两对比计算每个指标在最高层指标的权重。考虑到指标体系的实用性和简便性，利用已有实际数据进行指标计算，得到大量的影响风电机组运行的指标数据，在其基础上分类，将有类似特征的指标分为一类，便于使用。考虑到分类数主要由经验得来可能并不严谨，计算每次并类后的不一致系数来判断分类数，提升调度运行的分析决策能力。考虑到指标体系针对不同机群的适用性以及处理风电场模型的速度和精度，利用分类后的指标对所有风电机组进行分类，降低复杂度，提高精确度，便于观察和控制。
附图说明
图1为基于风电机组运行性能评估指标体系的机群划分方法流程图；
图2为风电机组运行性能评估指标体系模块分类图；
图3为风电机组运行性能评估指标的分类流程图；
图4为风电机组分类后指标权重的确定流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“理论”、“可用”、“实发”的功率和电量在本发明中有明确的规定：理论功率指在当前风况下场内所有风机均可正常运行时能够发出的功率，其积分电量为理论发电量；可用功率指在当前风况下考虑场内设备故障、缺陷或检修等原因引起受阻后能够发出的功率，其积分电量为可用发电量；实发功率是指在当前风况下所有风机实际发出的功率，其积分电量为实发电量。
如图1所示，风电机组运行性能评估指标体系的机群划分方法包括：步骤S101：建立风电机组运行性能评估体系；步骤S102：对风电机组运行性能评估指标进行分类；步骤S103：确定风电机组各指标权重；步骤S104：根据指标权重对机组进行机群的划分。
如图2所示风电机组运行性能评估体系中包含基本发电性能指标、出力预测性能指标、出力间歇性指标和运行可靠性指标。
其中在基本发电性能指标中包含以下指标：
理论功率
Figure BDA0003225870490000141
及理论发电量
Figure BDA0003225870490000142
其两者关系如下：
Figure BDA0003225870490000143
式中：理论功率
Figure BDA0003225870490000144
为利用功率曲线和轮毂高度估算得到的功率，
Figure BDA0003225870490000145
为统计时段内风电机组的理论发电量(kWh)；t为统计时段内样本数量；Δt为时间分辨率(h)；
Figure BDA0003225870490000146
为风电机组第i个时刻的理论发电功率(kW)(i＝1,2,…,t)，选取统计时间为日、月、季节、年时，使理论发电量分别记为
Figure BDA0003225870490000147
Figure BDA0003225870490000148
实发功率
Figure BDA0003225870490000149
及实发电量
Figure BDA00032258704900001410
其两者关系如下：
Figure BDA0003225870490000151
式中：实发功率
Figure BDA0003225870490000152
为风电机组实测输出功率，
Figure BDA0003225870490000153
为统计时段内风电机组的实发电量(kWh)；t为统计时段内样本数量；Δt为时间分辨率(h)；
Figure BDA0003225870490000154
为风电机组第i个时刻的实发功率(kW)(i＝1,2,…,t)，选取统计时间为日、月、季节、年时，使实发电量分别记为
Figure BDA0003225870490000155
最大功率
Figure BDA0003225870490000156
所述最大功率
Figure BDA0003225870490000157
为统计时段内风电机组实发功率中的最大值，选取统计时间为日、月、季节、年时，其对应时间尺度内的最大功率分别记为
Figure BDA0003225870490000158
平均发电功率
Figure BDA0003225870490000159
机组平均发电功率年变化率为统计时间内平均发电功率年变化值与平均发电功率之比，反映机组发电水平随时间变化的趋势，其表达式如下：
Figure BDA00032258704900001510
式中：
Figure BDA00032258704900001511
为统计时段内第i个时刻的实发功率(kW)(i＝1,2,…t)；t为统计时段内样本数量。选取统计时间为日、月、季节、年时，平均发电功率为
Figure BDA00032258704900001512
平均发电功率年变化率αW；
Figure BDA00032258704900001513
式中：
Figure BDA00032258704900001514
为第i年机组平均发电功率年变化率；
Figure BDA00032258704900001515
为机组第i年的平均发电功率(kW)；
Figure BDA00032258704900001516
为机组第i-1年的平均发电功率(kW)；
机组实际可利用率
Figure BDA00032258704900001517
该指标反映了风电机组在实际运行中的利用情况，表达式如下：
Figure BDA0003225870490000161
式中：
Figure BDA0003225870490000162
表示统计时段内风电场内第i台机组的实际可利用率；t表示统计时间(h)；
Figure BDA0003225870490000163
表示统计时段风电场第i台机组的故障时间(h)；
Figure BDA0003225870490000164
表示统计时间内风电场第i台机组的状态不明时间(h)。状态不明时间是指由于电网因素、风电场电气设备原因、例行维护和不可抗力导致的停机时间；
机组能量利用率δW，能量可利用率即在统计时段内，风电机组实际发电量占理论发电量的百分比，是对风电机组发电能力的综合考量，该指标是以风电机组自身的资源水平为标准衡量其实际发电水平，消除了由于风资源水平、风电场设计水平对运营风电场发电能力的影响，其表达式如下：
Figure BDA0003225870490000165
式中：
Figure BDA0003225870490000166
为风电机组在统计时段内的实发电量(kWh)；
Figure BDA0003225870490000167
为风电机组在统计时段内的理论电量(kWh)；
满发实数
Figure BDA0003225870490000168
满发时数
Figure BDA0003225870490000169
为统计时段内风电机组实发电量与额定功率之比，可用于不同装机容量发电系统的比较，其表达式如下：
Figure BDA00032258704900001610
式中：
Figure BDA00032258704900001611
为风电机组在统计时段内的实发电量(kWh)；
Figure BDA00032258704900001612
为风电机组的额定功率(kW)，选取统计时间为日、月、季节、年时，其对应时间尺度内的满发时数分别记为
Figure BDA00032258704900001613
风能转化系数
Figure BDA00032258704900001614
风能转化系数
Figure BDA00032258704900001615
表示风电机组将风能转化成风轮机械能的效率，其表达式为：
Figure BDA0003225870490000171
式中：
Figure BDA0003225870490000172
为风轮转矩(N·m)；ρ为空气密度(Kg/m3)；A为扫风面积(m2)；ν为有效风速(m/s)；λ为叶尖速比，计算如下：
λ＝Ω·r/v
式中：Ω为风轮机的旋转角速度(rad/s)；r为风轮半径(m)。叶尖速比为风轮叶片尖端线速度与风速之比，叶片转速越快，同风速下的叶尖速比就越大；
峰值出力同时率kW，峰值出力同时率是指统计时段内风电场最大出力与所属各风电机组最大出力之和的比值，其表达式为：
Figure BDA0003225870490000173
式中：kW表示统计时间内峰值出力同时率；
Figure BDA0003225870490000174
表示统计时间内风电场最大出力(kW)；
Figure BDA0003225870490000175
表示统计时间内风电场中第i台风机最大出力(kW)(i＝1,2,…n)。
其中出力预测性能指标中包含以下指标：
最大计算误差
Figure BDA0003225870490000176
其计算方法如下：
Figure BDA0003225870490000177
式中：
Figure BDA0003225870490000178
分别为风机在统计时段内第i个时刻的理论功率与实发功率(kW)(i＝1,2,…t)，t为统计时段内样本数量；
电量相对误差dW，其表达式如下：
Figure BDA0003225870490000179
式中：
Figure BDA0003225870490000181
表示统计时段内风机机组的理论电量(kWh)；
Figure BDA0003225870490000182
表示统计时段内风机机组的实发电量(kWh)，选取统计时间为日、月、季节、年时，使其分别记为、
Figure BDA0003225870490000183
平均绝对误差
Figure BDA0003225870490000184
其表达式如下：
Figure BDA0003225870490000185
式中：
Figure BDA0003225870490000186
分别为统计时段内第i个时刻的理论功率与实发功率(kW)(i＝1,2,…t)；t为统计时段内样本数量，选取统计时间为日、月、季节、年时，平均绝对误差分别记为
Figure BDA0003225870490000187
平均绝对误差变化率
Figure BDA0003225870490000188
其表达式如下：
Figure BDA0003225870490000189
式中：
Figure BDA00032258704900001810
表示平均绝对误差变化率；
Figure BDA00032258704900001811
和
Figure BDA00032258704900001812
分别表示第i年和第j年的平均绝对误差，平均绝对误差变化率可以看出风机机组的磨损、老化等变化规律。
其中出力间歇性指标中包含以下指标：
机组功率峰谷差率
Figure BDA00032258704900001813
表示机组功率峰谷差即统计时段内最大实发功率及最小实发功率之差与机组额定功率的比值，其表达式如下：
Figure BDA00032258704900001814
式中：
Figure BDA00032258704900001815
表示风电机组的机组功率峰谷差率；
Figure BDA00032258704900001816
分别表示统计时段内机组实发功率的最大与最小值(kW)；
Figure BDA00032258704900001817
表示发电机组的额定功率(kW)，选取统计时间为日、月、季节、年时，使其分别记为
Figure BDA0003225870490000191
机组出力波动率
Figure BDA0003225870490000192
表示机组出力波动率为不同时刻实发功率之差与机组额定功率的比值，表示统计时间内风电机组出力波动的大小，其表达式如下：
Figure BDA0003225870490000193
式中：
Figure BDA0003225870490000194
分别表示t、t-ω时刻的机组出力(kW)；ω表示所选用的时间窗口，根据实际情况的需求选择不同的时间窗口，如15min、1h、4h和24h，可得到机组t时刻出力波动率分别记为
Figure BDA0003225870490000195
和
Figure BDA0003225870490000196
峰谷时段出力中位数差
Figure BDA0003225870490000197
其表达式如下：
Figure BDA0003225870490000198
式中：
Figure BDA0003225870490000199
分别为负荷峰时段t1和谷时段t3内的风电机组实发功率的中位数(kW)；
持续出力时间
Figure BDA00032258704900001910
其表达式如下：
Figure BDA00032258704900001911
式中：
Figure BDA00032258704900001912
表示风电机组按大于50％装机容量出力的持续出力时间(h)，
Figure BDA00032258704900001913
为统计时间内出力大于50％装机容量的采样次数；
Figure BDA00032258704900001914
为第i次的持续出力时间(h)。同理可得出力在其他范围的持续时间，例如，
Figure BDA00032258704900001915
表示电场中发电机组的实际出力大于70％装机容量的持续出力时间(h)，以此类推，可以选取月、季节、年不同时间尺度，使其分别记为
Figure BDA00032258704900001916
Figure BDA0003225870490000201
出力概率分布F(P)W，通过出力概率分布，可以了解风电机组主要的出力区间以及可能性较小的出力区间，从而揭示出力统计规律性，其表达式如下：
Figure BDA0003225870490000202
式中：C为常数，可取0到Pn中任意值，当C为风电机组装机容量的10％时，
Figure BDA0003225870490000203
表示风电机组出力小于等于10％装机容量的概率；
Figure BDA0003225870490000204
表示风电机组实际出力小于等于10％装机容量的累计时间(h)；t为统计时间(h)；
机组出力均衡度DPW，其表达式如下：
Figure BDA0003225870490000205
式中：DPW表示机组出力均衡度；
Figure BDA0003225870490000206
为机组的第i个时刻的实发功率(kW)(i＝1,2,…n)；
Figure BDA0003225870490000207
为机组第i个发电功率采样值
Figure BDA0003225870490000208
所对应的概率(i＝1,2,…n)；n为风电场开机运行数量；EPW为机组出力期望E(P)W的简写，可用平均实际发电功率
Figure BDA0003225870490000209
表示。
其中运行可靠性指标中包含如下指标：
机组故障停运率
Figure BDA00032258704900002010
反映风电机组因故障导致的运行时间占计划使用总时间的比值，其表达式如下：
Figure BDA00032258704900002011
式中：
Figure BDA00032258704900002012
表示统计时段t内机组的累计故障时间(h)；t表示统计时间(h)；故障停运率变化率
Figure BDA00032258704900002013
其表达式如下：
Figure BDA0003225870490000211
式中：
Figure BDA0003225870490000212
表示平均绝对误差变化率；
Figure BDA0003225870490000213
和
Figure BDA0003225870490000214
分别表示第i年和第j年的故障停运率；
机组平均检修间隔时间
Figure BDA0003225870490000215
体现风电机组的设备可靠性，指风电机组平均两次定期或非定期维护之间间隔的时间，其表达式如下：
Figure BDA0003225870490000216
式中：t表示统计时间(h)；cW表示统计时间内风电机组维修次数。
Figure BDA0003225870490000217
计算时需要遵循以下原则：
1)需要按照风电机组类型和型号计算
Figure BDA0003225870490000218
并基于一个较长的时间(至少6个月)；
2)每次风电机组控制器的维护键(钥匙)切换到“LOCAL(本地)”时记为一次检修；
3)如果维护键(钥匙)同一天切换多次，则只记为一次检修；
4)如果一次维护持续连续几天，则仍视为一次单一事件；
5)强制的和业主要求的检查不计在内。
如图3所示，风电机组运行性能评估指标进行分类时具体步骤如下：
S201:处理机组的指标数据，形成风电机组时间序列运行性能指标矩阵；
S202:计算机组指标矩阵内所有指标之间的欧式距离，产生指标聚类树；
S203:计算不一致系数得到分类数，
所述风电机组时间序列运行性能指标矩阵如下：
Figure BDA0003225870490000221
式中：yij表示风电机组在第i个运行性能指标第j个时刻所采集到的数据，n为样本数量，t为样本长度；
所述使用欧式距离计算相似度量值，在Y矩阵中，任意两个指标(Yu,Yv)之间的欧式距离：
Figure BDA0003225870490000222
进行欧式距离计算时，两个指标的距离越小，说明相似度越高，则可将并为一类，则形成聚类树；
所述根据不一致系数来确定指标的分类数，其不一致系数计算方法如下：
Figure BDA0003225870490000223
Figure BDA0003225870490000224
Figure BDA0003225870490000225
式中：in(Yu,Yv)为两个指标样本组(Yu,Yv)并类后的不一致系数；d(Yu,Yv)为包含连续合并的两个集群之间的连接距离；r(Yu,Yv)为包含的所有链接的指标样本组(Yu,Yv)的高度平均值；s(Yu,Yv)为两个指标样本组(Yu，Yv)并类后高度的标准偏差；在整个并类过程中如果某一次并类对应的不一致系数较上一次有大幅增加，说明该次并类的效果不好，而它上一次的并类效果是比较好的，不一致系数增加的幅度越大，说明上一次的并类效果越好，参照不一致系数的变化，确定最终的分类个数。
如图4所示，确定风电机组各指标权重时具体步骤如下：
S301:将指标体系分为上、中、下三层，先为下层指标构造判断矩阵；
S302:对每个判断矩阵做一致性检验；
S303:计算总排序量并做一致性检验，
所述判断矩阵A如下：
Figure BDA0003225870490000231
其中：
Figure BDA0003225870490000232
判断矩阵的元素aij为指标i与指标j相对重要性的比较，i，j＝1，2，…，n，此值使用1-9标度方法给出：
表1判断矩阵aij的1-9标度方法
Figure BDA0003225870490000233
所述对判断矩阵进行一致性检验，其一致性指标如下：
Figure BDA0003225870490000241
式中：CI等于0，有完全的一致性；CI接近于0，有满意的一致性；CI越大，不一致越严重，为衡量CI的大小，引入随机一致性指标RI，通过构造500个成对对比矩阵A1,A2,…,A500，则可得一致性指标CI1,CI2,…,CI500，由此可得：
Figure BDA0003225870490000242
由于不排除随机原因造成一致性偏离的可能性，在检验判断矩阵是否具有满意的一致性时需将CI和RI进行比较，得出检验系数CR：
Figure BDA0003225870490000243
一般，如果CR小于0.1，则认为该判断矩阵通过一致性检验，否则就不具有满意一致性，此时需要重新构造成对对比矩阵A，对aij加以调整；
中层对上层的指标权重计算方法与下层指标计算方法相同，若中层m个因素对上层总目标的排序为a1，a2，…，am，下层n个因素对中层总目标的排序为b1j，b2j，…，bnj，则下层第i个元素对上层的总排序的权重为：
Figure BDA0003225870490000244
所述对总排序量做一致性检验时，利用总排序一致性比率：
Figure BDA0003225870490000245
判断CR是否小于0.1进行检验，若CR小于0.1即通过，则可按照总排序权向量表示的结果进行决策，否则需要重新考虑模型或重新构造一致性比率CR较大的成对对比矩阵。
指标权重对机组进行机群的划分时基于基本指标数据计算得到各机群在一定时段内新的指标分类的结果，取标值后再进行数据标准化处理，将处理后的机组数据按行依次排列，组成机组矩阵；计算机组矩阵内所有机组之间的距离，根据距离的大小先后进行聚类，最终合为一类，产生机组聚类树；对比每个不一致系数及其两边的大小选择合理高效的聚类数，最终将机群进行划分。
需要说明的是，流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (9)

1.基于风电机组运行性能评估指标体系的机群划分方法，其特征在于，所书该方法包括：
S101：建立风电机组运行性能评估体系；
S102：对风电机组运行性能评估指标进行分类；
S103：确定风电机组各指标权重；
S104：根据指标权重对机组进行机群的划分。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立风电机组运行性能评估体系中包含基本发电性能指标、出力预测性能指标、出力间歇性指标和运行可靠性指标。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在基本发电性能指标中包含以下指标：
理论功率
Figure FDA0003225870480000011
及理论发电量
Figure FDA0003225870480000012
其两者关系如下：
Figure FDA0003225870480000013
式中：理论功率
Figure FDA0003225870480000014
为利用功率曲线和轮毂高度估算得到的功率，
Figure FDA0003225870480000015
为统计时段内风电机组的理论发电量(kWh)；t为统计时段内样本数量；Δt为时间分辨率(h)；
Figure FDA0003225870480000016
为风电机组第i个时刻的理论发电功率(kW)(i＝1,2,…,t)，选取统计时间为日、月、季节、年时，使理论发电量分别记为
Figure FDA0003225870480000017
Figure FDA0003225870480000018
实发功率
Figure FDA0003225870480000019
及实发电量
Figure FDA00032258704800000110
其两者关系如下：
Figure FDA00032258704800000111
式中：实发功率
Figure FDA00032258704800000112
为风电机组实测输出功率，
Figure FDA00032258704800000113
为统计时段内风电机组的实发电量(kWh)；t为统计时段内样本数量；Δt为时间分辨率(h)；
Figure FDA0003225870480000021
为风电机组第i个时刻的实发功率(kW)(i＝1,2,…,t)，选取统计时间为日、月、季节、年时，使实发电量分别记为
Figure FDA0003225870480000022
最大功率
Figure FDA0003225870480000023
所述最大功率
Figure FDA0003225870480000024
为统计时段内风电机组实发功率中的最大值，选取统计时间为日、月、季节、年时，其对应时间尺度内的最大功率分别记为
Figure FDA0003225870480000025
平均发电功率
Figure FDA0003225870480000026
机组平均发电功率年变化率为统计时间内平均发电功率年变化值与平均发电功率之比，反映机组发电水平随时间变化的趋势，其表达式如下：
Figure FDA0003225870480000027
式中：
Figure FDA0003225870480000028
为统计时段内第i个时刻的实发功率(kW)(i＝1,2,…t)；t为统计时段内样本数量。选取统计时间为日、月、季节、年时，平均发电功率为
Figure FDA0003225870480000029
平均发电功率年变化率αW；
Figure FDA00032258704800000210
式中：
Figure FDA00032258704800000211
为第i年机组平均发电功率年变化率；
Figure FDA00032258704800000212
为机组第i年的平均发电功率(kW)；
Figure FDA00032258704800000213
为机组第i-1年的平均发电功率(kW)；
机组实际可利用率
Figure FDA00032258704800000214
该指标反映了风电机组在实际运行中的利用情况，表达式如下：
Figure FDA00032258704800000215
式中：
Figure FDA0003225870480000031
表示统计时段内风电场内第i台机组的实际可利用率；t表示统计时间(h)；
Figure FDA0003225870480000032
表示统计时段风电场第i台机组的故障时间(h)；
Figure FDA0003225870480000033
表示统计时间内风电场第i台机组的状态不明时间(h)。状态不明时间是指由于电网因素、风电场电气设备原因、例行维护和不可抗力导致的停机时间；
机组能量利用率δW，能量可利用率即在统计时段内，风电机组实际发电量占理论发电量的百分比，是对风电机组发电能力的综合考量，该指标是以风电机组自身的资源水平为标准衡量其实际发电水平，消除了由于风资源水平、风电场设计水平对运营风电场发电能力的影响，其表达式如下：
Figure FDA0003225870480000034
式中：
Figure FDA0003225870480000035
为风电机组在统计时段内的实发电量(kWh)；
Figure FDA0003225870480000036
为风电机组在统计时段内的理论电量(kWh)；
满发实数
Figure FDA0003225870480000037
满发时数
Figure FDA0003225870480000038
为统计时段内风电机组实发电量与额定功率之比，可用于不同装机容量发电系统的比较，其表达式如下：
Figure FDA0003225870480000039
式中：
Figure FDA00032258704800000310
为风电机组在统计时段内的实发电量(kWh)；
Figure FDA00032258704800000311
为风电机组的额定功率(kW)，选取统计时间为日、月、季节、年时，其对应时间尺度内的满发时数分别记为
Figure FDA00032258704800000312
风能转化系数
Figure FDA00032258704800000313
风能转化系数
Figure FDA00032258704800000314
表示风电机组将风能转化成风轮机械能的效率，其表达式为：
Figure FDA00032258704800000315
式中：
Figure FDA00032258704800000316
为风轮转矩(N·m)；ρ为空气密度(Kg/m3)；A为扫风面积(m2)；ν为有效风速(m/s)；λ为叶尖速比，计算如下：
λ＝Ω·r/v
式中：Ω为风轮机的旋转角速度(rad/s)；r为风轮半径(m)。叶尖速比为风轮叶片尖端线速度与风速之比，叶片转速越快，同风速下的叶尖速比就越大；
峰值出力同时率kW，峰值出力同时率是指统计时段内风电场最大出力与所属各风电机组最大出力之和的比值，其表达式为：
Figure FDA0003225870480000041
式中：kW表示统计时间内峰值出力同时率；
Figure FDA0003225870480000042
表示统计时间内风电场最大出力(kW)；
Figure FDA0003225870480000043
表示统计时间内风电场中第i台风机最大出力(kW)(i＝1,2,…n)。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述出力预测性能指标中包含以下指标：
最大计算误差
Figure FDA0003225870480000044
其计算方法如下：
Figure FDA0003225870480000045
式中：
Figure FDA0003225870480000046
分别为风机在统计时段内第i个时刻的理论功率与实发功率(kW)(i＝1,2,…t)，t为统计时段内样本数量，max()代表最大值运算；
电量相对误差dW，其表达式如下：
Figure FDA0003225870480000047
式中：
Figure FDA0003225870480000048
表示统计时段内风机机组的理论电量(kWh)；
Figure FDA0003225870480000049
表示统计时段内风机机组的实发电量(kWh)，选取统计时间为日、月、季节、年时，使其分别记为、
Figure FDA00032258704800000410
平均绝对误差
Figure FDA0003225870480000051
其表达式如下：
Figure FDA0003225870480000052
式中：
Figure FDA0003225870480000053
分别为统计时段内第i个时刻的理论功率与实发功率(kW)(i＝1,2,…t)；t为统计时段内样本数量，选取统计时间为日、月、季节、年时，平均绝对误差分别记为
Figure FDA0003225870480000054
平均绝对误差变化率
Figure FDA0003225870480000055
其表达式如下：
Figure FDA0003225870480000056
式中：
Figure FDA0003225870480000057
表示平均绝对误差变化率；
Figure FDA0003225870480000058
和
Figure FDA0003225870480000059
分别表示第i年和第j年的平均绝对误差，平均绝对误差变化率可以看出风机机组的磨损、老化等变化规律。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在出力间歇性指标中包含以下指标：
机组功率峰谷差率
Figure FDA00032258704800000510
表示机组功率峰谷差即统计时段内最大实发功率及最小实发功率之差与机组额定功率的比值，其表达式如下：
Figure FDA00032258704800000511
式中：
Figure FDA00032258704800000512
表示风电机组的机组功率峰谷差率；
Figure FDA00032258704800000513
分别表示统计时段内机组实发功率的最大与最小值(kW)；
Figure FDA00032258704800000514
表示发电机组的额定功率(kW)，选取统计时间为日、月、季节、年时，使其分别记为
Figure FDA00032258704800000515
机组出力波动率
Figure FDA00032258704800000516
表示机组出力波动率为不同时刻实发功率之差与机组额定功率的比值，表示统计时间内风电机组出力波动的大小，其表达式如下：
Figure FDA0003225870480000061
式中：
Figure FDA0003225870480000062
分别表示t、t-ω时刻的机组出力(kW)；ω表示所选用的时间窗口，根据实际情况的需求选择不同的时间窗口，如15min、1h、4h和24h，可得到机组t时刻出力波动率分别记为
Figure FDA0003225870480000063
和
Figure FDA0003225870480000064
峰谷时段出力中位数差
Figure FDA0003225870480000065
其表达式如下：
Figure FDA0003225870480000066
式中：
Figure FDA0003225870480000067
分别为负荷峰时段t1和谷时段t3内的风电机组实发功率的中位数(kW)；
持续出力时间
Figure FDA0003225870480000068
其表达式如下：
Figure FDA0003225870480000069
式中：
Figure FDA00032258704800000610
表示风电机组按大于50％装机容量出力的持续出力时间(h)，
Figure FDA00032258704800000611
为统计时间内出力大于50％装机容量的采样次数；
Figure FDA00032258704800000612
为第i次的持续出力时间(h)。同理可得出力在其他范围的持续时间，例如，
Figure FDA00032258704800000613
表示电场中发电机组的实际出力大于70％装机容量的持续出力时间(h)，以此类推，可以选取月、季节、年不同时间尺度，使其分别记为
Figure FDA00032258704800000614
Figure FDA00032258704800000615
出力概率分布F(P)W，通过出力概率分布，可以了解风电机组主要的出力区间以及可能性较小的出力区间，从而揭示出力统计规律性，其表达式如下：
Figure FDA0003225870480000071
式中：C为常数，可取0到Pn中任意值，当C为风电机组装机容量的10％时，
Figure FDA0003225870480000072
表示风电机组出力小于等于10％装机容量的概率；
Figure FDA0003225870480000073
表示风电机组实际出力小于等于10％装机容量的累计时间(h)；t为统计时间(h)；
机组出力均衡度DPW，其表达式如下：
Figure FDA0003225870480000074
式中：DPW表示机组出力均衡度；
Figure FDA0003225870480000075
为机组的第i个时刻的实发功率(kW)(i＝1,2,…n)；
Figure FDA0003225870480000076
为机组第i个发电功率采样值
Figure FDA0003225870480000077
所对应的概率(i＝1,2,…n)；n为风电场开机运行数量；EPW为机组出力期望E(P)W的简写，可用平均实际发电功率
Figure FDA0003225870480000078
表示。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述运行可靠性指标中包含如下指标：
机组故障停运率
Figure FDA0003225870480000079
反映风电机组因故障导致的运行时间占计划使用总时间的比值，其表达式如下：
Figure FDA00032258704800000710
式中：
Figure FDA00032258704800000711
表示统计时段t内机组的累计故障时间(h)；t表示统计时间(h)；
故障停运率变化率
Figure FDA00032258704800000712
其表达式如下：
Figure FDA00032258704800000713
式中：
Figure FDA0003225870480000081
表示平均绝对误差变化率；
Figure FDA0003225870480000082
和
Figure FDA0003225870480000083
分别表示第i年和第j年的故障停运率；
机组平均检修间隔时间
Figure FDA0003225870480000084
体现风电机组的设备可靠性，指风电机组平均两次定期或非定期维护之间间隔的时间，其表达式如下：
Figure FDA0003225870480000085
式中：t表示统计时间(h)；cW表示统计时间内风电机组维修次数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对风电机组运行性能评估指标进行分类时具体步骤如下：
S201:处理机组的指标数据，形成风电机组时间序列运行性能指标矩阵；
S202:计算机组指标矩阵内所有指标之间的欧式距离，产生指标聚类树；
S203:计算不一致系数得到分类数，
所述风电机组时间序列运行性能指标矩阵如下：
Figure FDA0003225870480000086
式中：yij表示风电机组在第i个运行性能指标第j个时刻所采集到的数据，n为样本数量，t为样本长度；
所述使用欧式距离计算相似度量值，在Y矩阵中，任意两个指标(Yu,Yv)之间的欧式距离：
Figure FDA0003225870480000087
进行欧式距离计算时，两个指标的距离越小，说明相似度越高，则可将并为一类，则形成聚类树；
所述根据不一致系数来确定指标的分类数，其不一致系数计算方法如下：
Figure FDA0003225870480000091
Figure FDA0003225870480000092
Figure FDA0003225870480000093
式中：in(Yu,Yv)为两个指标样本组(Yu,Yv)并类后的不一致系数；d(Yu,Yv)为包含连续合并的两个集群之间的连接距离；r(Yu,Yv)为包含的所有链接的指标样本组(Yu,Yv)的高度平均值；s(Yu,Yv)为两个指标样本组(Yu,Yv)并类后高度的标准偏差；在整个并类过程中如果某一次并类对应的不一致系数较上一次有大幅增加，说明该次并类的效果不好，而它上一次的并类效果是比较好的，不一致系数增加的幅度越大，说明上一次的并类效果越好，参照不一致系数的变化，确定最终的分类个数。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在确定风电机组各指标权重时具体步骤如下：
S301:将指标体系分为上、中、下三层，先为下层指标构造判断矩阵；
S302:对每个判断矩阵做一致性检验；
S303:计算总排序量并做一致性检验，
所述判断矩阵A如下：
Figure FDA0003225870480000094
其中：
Figure FDA0003225870480000095
判断矩阵的元素aij为指标i与指标j相对重要性的比较，i，j＝1，2，…，n；
所述对判断矩阵进行一致性检验，其一致性指标如下：
Figure FDA0003225870480000101
式中：CI等于0，有完全的一致性；CI接近于0，有满意的一致性；CI越大，不一致越严重，为衡量CI的大小，引入随机一致性指标RI，通过构造500个成对对比矩阵A1,A2,…,A500，则可得一致性指标CI1,CI2,…,CI500，由此可得：
Figure FDA0003225870480000102
由于不排除随机原因造成一致性偏离的可能性，在检验判断矩阵是否具有满意的一致性时需将CI和RI进行比较，得出检验系数CR：
Figure FDA0003225870480000103
一般，如果CR小于0.1，则认为该判断矩阵通过一致性检验，否则就不具有满意一致性，此时需要重新构造成对对比矩阵A，对aij加以调整；
中层对上层的指标权重计算方法与下层指标计算方法相同，若中层m个因素对上层总目标的排序为a1，a2，…，am，下层n个因素对中层总目标的排序为b1j，b2j，…，bnj，则下层第i个元素对上层的总排序的权重为：
Figure FDA0003225870480000104
所述对总排序量做一致性检验时，利用总排序一致性比率：
Figure FDA0003225870480000105
判断CR是否小于0.1进行检验，若CR小于0.1即通过，则可按照总排序权向量表示的结果进行决策，否则需要重新考虑模型或重新构造一致性比率CR较大的成对对比矩阵。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据指标权重对机组进行机群的划分时基于基本指标数据计算得到各机群在一定时段内新的指标分类的结果，取标值后再进行数据标准化处理，将处理后的机组数据按行依次排列，组成机组矩阵；计算机组矩阵内所有机组之间的距离，根据距离的大小先后进行聚类，最终合为一类，产生机组聚类树；对比每个不一致系数及其两边的大小选择合理高效的聚类数，最终将机群进行划分。
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