针对阵风对风电机组设计和运行的影响,提出了风电机组的阵风预警,通过预测未来一段时间内的阵风发生概率,为风电机组差异化的参数设置提供依据.文章利用实际机组的历史数据,运用多种机器学习算法建立了阵风预测模型.在梯度提升决策树算法下,模型AUC达到0.96以上.结合同一风电场内机组间的相互影响,对模型进行了场级优化,优化后模型的AUC最多有0.025的提升.阵风预警不仅可以提高机组在运行中的可利用率和发电量,而且可以影响现有的载荷设计方法,是风电行业应用大数据和数据挖掘的有益探索.
风电 阵风 预警 数据挖掘 机器学习