(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210753636.8 (22)申请日 2022.06.29 (71)申请人 华能集团技 术创新中心有限公司 地址 100031 北京市西城区复兴门内大街6 号楼3层A312 申请人 中国华能集团清洁能源技 术研究院 有限公司 (72)发明人 焦冲　蔡安民　蔺雪峰　许扬　 林伟荣　张俊杰　金强　 (74)专利代理 机构 北京清亦华知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11201 专利代理师 赵迪 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06K 9/62(2022.01)G06F 113/06(2020.01) (54)发明名称 一种风电机组功率曲线建模方法及装置 (57)摘要 本公开提供的风电机组功 率曲线建模 方法、 装置、 存储介质中， 通过 获取SCADA数据库中的历 史运行数据， 并对获取到的历史运行数据进行数 据分析， 确定历史运行数据对应的数据清洗类 型， 基于数据清洗类型， 对历史运行数据进行数 据清洗， 得到标准数据， 利用标准数据， 建立功率 曲线预测模型。 由此可知， 本申请基于历史运行 数据对应的数据清洗类型对异常数据进行识别 和剔除， 得到标准数据， 然后利用标准数据建立 功率曲线预测模 型， 提升了功率曲线预测模型的 准确性。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114943158 A 2022.08.26 CN 114943158 A 1.一种风电机组功率曲线建模方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取SCADA数据库中的历史运行 数据； 对所述获取到的历史运行数据进行数据分析， 确定所述历史运行数据对应的数据清洗 类型； 基于所述数据清洗类型， 对所述历史运行 数据进行 数据清洗， 得到标准数据； 利用所述标准数据， 建立功率曲线预测模型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述数据清洗类型包括通用数据清洗类 型、 按需数据清洗类型、 离 散数据清洗类型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 若所述历史运行数据对应的数据清洗类型 为通用数据 清洗类型， 所述基于所述数据 清洗类型， 对所述历史运行数据进行数据 清洗， 得 到标准数据， 包括： 判断所述历史运行数据是否为全空数据， 若所述历史运行数据为全空数据， 利用全空 数据数据处 理方法对所述历史运行 数据进行清洗； 判断所述历史运行数据是否为部分缺失数据， 若所述历史运行数据为部分缺失数据， 利用部分缺失数据处 理方法对所述历史运行 数据进行清洗； 判断所述历史运行数据是否为重复数据， 若所述历史运行数据为重复数据， 利用重复 数据方法对所述历史运行 数据进行清洗； 判断所述历史运行数据是否为时间异常数据， 若所述历史运行数据为时间异常数据， 利用时间异常数据处 理方法对所述历史运行 数据进行清洗； 判断所述历史运行数据是否为时间重复数据， 若所述历史运行数据为时间重复数据， 利用时间重复数据处 理方法对所述历史运行 数据进行清洗 。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 若所述历史运行数据对应的数据清洗类型 为按需数据 清洗类型， 所述基于所述数据 清洗类型， 对所述历史运行数据进行数据 清洗， 得 到标准数据， 包括： 判断所述历史运行数据 是否为时间间隔不达标数据， 若所述历史运行数据为 时间间隔 不达标数据， 利用时间 间隔不达标处 理方法对所述历史运行 数据进行清洗； 判断所述历史运行数据 是否为状态位异常数据， 若所述历史运行数据为状态位异常数 据， 利用状态位异常处 理方法对所述历史运行 数据进行清洗； 判断所述历史运行数据是否为风速异常数据， 若所述历史运行数据为风速异常数据， 利用风速异常处 理方法对所述历史运行 数据进行清洗； 判断所述历史运行数据是否为功率异常数据， 若所述历史运行数据为功率异常数据， 利用功率异常处 理方法对所述历史运行 数据进行清洗 。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 若所述历史运行数据对应的数据清洗类型 为离散数据 清洗类型， 所述基于所述数据 清洗类型， 对所述历史运行数据进行数据 清洗， 得 到标准数据， 包括： 基于k ‑mean算法对所述历史运行 数据进行 数据清洗 。 6.一种风电机组功率曲线建模 装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取SCADA数据库中的历史运行 数据； 数据分析模块， 用于对所述获取到的历史运行数据进行数据分析， 确定所述历史运行 数据对应的数据清洗类型；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114943158 A 2数据清洗模块， 用于基于所述数据清洗类型， 对所述历史运行数据进行数据清洗， 得到 标准数据； 建立模块， 用于利用所述标准数据， 建立功率曲线预测模型。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述数据清洗类型包括通用数据清洗类 型、 按需数据清洗类型、 离 散数据清洗类型。 8.一种计算机设备， 其特征在于， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器 上运行的计算机程序， 所述处理器执行所述程序时， 实现如权利要求1 ‑5中任一所述的方 法。 9.一种计算机存储介质， 其中， 所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令； 所述计 算机可执行指令被处 理器执行后， 能够实现权利要求1 ‑5中任一所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114943158 A 3