基于贝兹曲线的风机运行状态监测模型的研究

　　（2）ZoneTwo：利用线性回归模型y=ax+b对ZoneTwo区间中的功率曲线进行修正。取得ZoneTwo区间内最大风速点对应的功率值，并乘以小于1的系数？琢，默认？琢=0.8，设该点为A点；取得ZoneOne内最大风速点对应的坐标值，设为B点；以A、B两点求得线性参数a和b的值，对ZoneTwo区间内的曲线进行线性修正； 
　　（3）ZoneThree：利用线性回归模型y=cx+d对ZoneThree区间中的功率曲线进行修正。取得ZoneFour内额定风速与加入补充量的额定功率，设为C点；以A、C两点坐标求得线性参数c和d的值，对ZoneThree区间内曲线数据进行线性修正； 
　　（4）ZoneFour：将所有贝兹曲线的功率值加上？滓的补充量，默认取得120。 
　　3.2.2 阈值曲线下限 
　　利用公式（3）和阈值曲线上限得到阈值曲线下限，可进行适当调整。 
　　3.3 状态监测 
　　规定同时间点下功率值位于yul、ydl之间的为正常数据，其他则为异常数据。 
　　4 工程实践 
　　利用我国某风场两台机组3月份SCADA系统导出的10min数据进行实验验证。监测风电机组的实际运行状况，如图2所示。 
　　从图2中可以看出，文章状态监测模型能有效识别风机的异常状态，且对因风速计等故障导致功率曲线偏高的状况有很好的处理效果。实验证明，文章构建的风机运行状态监测模型能有效监测机组的实际运行状况。 
　　5 结束语 
　　文章提出了一种基于贝兹曲线的风机运行状态监测方法，基于风机控制相关控制理论，对贝兹曲线进行分区间修正，从而得到相应阈值曲线，识别风电机组运行状态，构建风机运行状态监测模型。该方法简单有效，对功率曲线偏高状况有很好的识别效果，有利于风电场运维人员实时准确监测风机运行状态，进行及时维护。 
　　参考文献 
　　[1]Schlechtingen， M.， Santos， I. F.， & Achiche， S.： Wind turbine condition monitoring based on SCADA data using normal behavior models. Part 1： System description. Applied Soft Computing，2013， 13（1）： 259-270. 
　　[2]Kusiak， A.， Zheng， H.， & Song， Z.： On-line monitoring of power curves. Renewable Energy，2009，34（6）： 1487-1493. 
　　[3]陈雪峰，李继猛，程航，等.风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展[J].机械工程学报，2011（9）.