本發(fā)明涉及風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域。更具體地講，涉及一種風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)方法和設(shè)備。

背景技術(shù)：

隨著風(fēng)電行業(yè)的快速發(fā)展，風(fēng)電場(chǎng)的建設(shè)已經(jīng)從平坦地形擴(kuò)展到復(fù)雜地形，傳統(tǒng)的以整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)為一個(gè)簇采用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)或指標(biāo)評(píng)估風(fēng)電場(chǎng)中各個(gè)機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)或出力狀況已經(jīng)不符合實(shí)際情況。因?yàn)樵趶?fù)雜地形條件下，在相同的機(jī)組配置參數(shù)下，由于不同風(fēng)力發(fā)電機(jī)組間的運(yùn)行環(huán)境與運(yùn)行狀態(tài)各有差異，如果此時(shí)用同一標(biāo)準(zhǔn)推測(cè)整個(gè)風(fēng)場(chǎng)的其他風(fēng)力發(fā)電組也存在同樣的運(yùn)行狀態(tài)或潛在故障則不合理。

在現(xiàn)有的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)方法中，一般從構(gòu)建機(jī)組等值模型出發(fā)，以求用更少的模型表征整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的某些特性，模型輸入單一，無(wú)法適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境中的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組聚類(lèi)分析。因此，現(xiàn)有的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)方法不夠合理，聚類(lèi)結(jié)果不夠準(zhǔn)確。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種更加有效和準(zhǔn)確的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)方法和設(shè)備，以解決現(xiàn)有的聚類(lèi)方法中存在理的問(wèn)題。

根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供一種風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)方法所述聚類(lèi)方法包括如下步驟：獲取風(fēng)電場(chǎng)中的每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)；提取所述每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)中的預(yù)定數(shù)據(jù)，以形成每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合，其中，所述預(yù)定數(shù)據(jù)包括：每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的控制參數(shù)數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)中的至少兩種數(shù)據(jù)；通過(guò)聚類(lèi)算法對(duì)風(fēng)電場(chǎng)中的所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)。

可選地，所述控制參數(shù)數(shù)據(jù)包括以下參數(shù)中的至少一種參數(shù)：控制器關(guān)鍵參數(shù)、機(jī)組濾波器參數(shù)和機(jī)組配置參數(shù)。

可選地，所述控制參數(shù)數(shù)據(jù)通過(guò)獲取每個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的機(jī)組初始化文件的版本號(hào)來(lái)獲取，其中，所述機(jī)組初始化文件的版本號(hào)中包括用于指示所述控制參數(shù)數(shù)據(jù)的字符。

可選地，當(dāng)所述預(yù)定數(shù)據(jù)包括所述控制參數(shù)數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)所述預(yù)定數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體包括：對(duì)所述版本號(hào)進(jìn)行編碼以得到作為數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)。

可選地，所述環(huán)境數(shù)據(jù)包括預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)資源數(shù)據(jù)、環(huán)境濕度和/或環(huán)境溫度。

可選地，所述預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)資源數(shù)據(jù)包括預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)速，其中，當(dāng)所述預(yù)定數(shù)據(jù)包括所述預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)資源數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)所述風(fēng)資源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體包括：根據(jù)預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)速計(jì)算得到預(yù)定時(shí)間段內(nèi)各個(gè)風(fēng)速的出現(xiàn)次數(shù)以及各個(gè)風(fēng)速的湍流強(qiáng)度，以作為數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)。

可選地，所述運(yùn)行數(shù)據(jù)包括預(yù)定時(shí)間段的槳距角數(shù)據(jù)。

可選地，當(dāng)所述預(yù)定數(shù)據(jù)包括所述運(yùn)行數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體包括：根據(jù)預(yù)定時(shí)間段的槳距角數(shù)據(jù)計(jì)算得到預(yù)定時(shí)間段內(nèi)各個(gè)槳距角的出現(xiàn)次數(shù)，以作為數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)。

可選地，在將所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)的步驟之前，還包括：對(duì)每個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行維數(shù)約減，其中，通過(guò)將維數(shù)約減后的所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)來(lái)對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組進(jìn)行聚類(lèi)。

可選地，所述聚類(lèi)方法還包括：驗(yàn)證所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合之間是否存在本征簇，其中，當(dāng)存在本征簇時(shí)，將所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)。

可選地，在驗(yàn)證本征簇的步驟中采用霍普金斯統(tǒng)計(jì)方法驗(yàn)證所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合之間是否存在本征簇，其中，當(dāng)霍普金斯統(tǒng)計(jì)結(jié)果小于預(yù)定閾值時(shí)，存在本征簇。

可選地，通過(guò)聚類(lèi)算法對(duì)風(fēng)電場(chǎng)中的所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)的步驟包括：確定用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)和用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)中心；根據(jù)確定的用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)和用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)中心，將所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)。

可選地，確定用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)和最優(yōu)聚類(lèi)中心的步驟包括：設(shè)置最大聚類(lèi)個(gè)數(shù)和最小聚類(lèi)個(gè)數(shù)；將所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行預(yù)定次數(shù)的聚類(lèi)循環(huán)，得到每次聚類(lèi)循環(huán)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)以及最優(yōu)聚類(lèi)中心，其中，在每次聚類(lèi)循環(huán)中，分別根據(jù)最小聚類(lèi)個(gè)數(shù)至最大聚類(lèi)個(gè)數(shù)之間的每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)，對(duì)所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)，得到每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)結(jié)果以及聚類(lèi)中心，評(píng)價(jià)每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)結(jié)果，將聚類(lèi)結(jié)果最好的聚類(lèi)個(gè)數(shù)作為每次聚類(lèi)循環(huán)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)；確定預(yù)定次數(shù)的聚類(lèi)循環(huán)中最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)的眾數(shù)，并將確定的眾數(shù)作為用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)，以及將確定的眾數(shù)對(duì)應(yīng)的多個(gè)聚類(lèi)循環(huán)中聚類(lèi)結(jié)果最好的最優(yōu)聚類(lèi)中心作為用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)中心。

可選地，采用改進(jìn)的K均值算法對(duì)所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)，其中，所述改進(jìn)的K均值算法將距離最遠(yuǎn)的樣本作為初始聚類(lèi)中心。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面提供一種風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)設(shè)備，所述聚類(lèi)設(shè)備包括：獲取單元，獲取風(fēng)電場(chǎng)中的每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)；提取單元，提取所述每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)中的預(yù)定數(shù)據(jù)，以形成每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合，其中，所述預(yù)定數(shù)據(jù)包括：每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的控制參數(shù)數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)中的至少兩種數(shù)據(jù)；聚類(lèi)單元，通過(guò)聚類(lèi)算法對(duì)風(fēng)電場(chǎng)中的所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)。

可選地，所述控制參數(shù)數(shù)據(jù)包括以下參數(shù)中的至少一種參數(shù)：控制器關(guān)鍵參數(shù)、機(jī)組濾波器參數(shù)和機(jī)組配置參數(shù)。

可選地，所述控制參數(shù)數(shù)據(jù)通過(guò)獲取每個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的機(jī)組初始化文件的版本號(hào)來(lái)獲取，其中，所述機(jī)組初始化文件的版本號(hào)中包括用于指示所述控制參數(shù)數(shù)據(jù)的字符。

可選地，當(dāng)所述預(yù)定數(shù)據(jù)包括所述控制參數(shù)數(shù)據(jù)時(shí)，提取單元對(duì)所述預(yù)定數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體包括：提取單元對(duì)所述版本號(hào)進(jìn)行編碼以得到作為數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)。

可選地，所述環(huán)境數(shù)據(jù)包括預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)資源數(shù)據(jù)、環(huán)境濕度和/或環(huán)境溫度。

可選地，所述預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)資源數(shù)據(jù)包括預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)速，其中，當(dāng)所述預(yù)定數(shù)據(jù)包括所述預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)資源數(shù)據(jù)時(shí)，提取單元對(duì)所述風(fēng)資源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體包括：提取單元根據(jù)預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)速計(jì)算得到預(yù)定時(shí)間段內(nèi)各個(gè)風(fēng)速的出現(xiàn)次數(shù)以及各個(gè)風(fēng)速的湍流強(qiáng)度，以作為數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)。

可選地，所述運(yùn)行數(shù)據(jù)包括預(yù)定時(shí)間段的槳距角數(shù)據(jù)。

可選地，當(dāng)所述預(yù)定數(shù)據(jù)包括所述運(yùn)行數(shù)據(jù)時(shí)，提取單元對(duì)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體包括：提取單元根據(jù)預(yù)定時(shí)間段的槳距角數(shù)據(jù)計(jì)算得到預(yù)定時(shí)間段內(nèi)各個(gè)槳距角的出現(xiàn)次數(shù)，以作為數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)。

可選地，所述聚類(lèi)設(shè)備還包括：維數(shù)約減單元，在聚類(lèi)單元將所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)之前，對(duì)每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行維數(shù)約減，其中，聚類(lèi)單元通過(guò)將維數(shù)約減后的所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)來(lái)對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組進(jìn)行聚類(lèi)。

可選地，所述聚類(lèi)設(shè)備還包括：本征簇驗(yàn)證單元，驗(yàn)證所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合之間是否存在本征簇，其中，當(dāng)存在本征簇時(shí)，聚類(lèi)單元將所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)。

可選地，本征簇驗(yàn)證單元采用霍普金斯統(tǒng)計(jì)方法驗(yàn)證所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合之間是否存在本征簇，其中，當(dāng)霍普金斯統(tǒng)計(jì)結(jié)果小于預(yù)定閾值時(shí)，存在本征簇。

可選地，聚類(lèi)單元包括：確定子單元，確定用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)和用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)中心；聚類(lèi)子單元，根據(jù)確定用于的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)和用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)中心，將所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)。

可選地，確定子單元包括：設(shè)置模塊，設(shè)置最大聚類(lèi)個(gè)數(shù)和最小聚類(lèi)個(gè)數(shù)；聚類(lèi)循環(huán)模塊，將所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行預(yù)定次數(shù)的聚類(lèi)循環(huán)，得到每次聚類(lèi)循環(huán)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)以及最優(yōu)聚類(lèi)中心，其中，在每次聚類(lèi)循環(huán)中，分別根據(jù)最小聚類(lèi)個(gè)數(shù)至最大聚類(lèi)個(gè)數(shù)之間的每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)，對(duì)所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)，得到每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)結(jié)果以及聚類(lèi)中心，評(píng)價(jià)每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)結(jié)果，將聚類(lèi)結(jié)果最好的聚類(lèi)個(gè)數(shù)作為每次聚類(lèi)循環(huán)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)；眾數(shù)確定模塊，確定預(yù)定次數(shù)的聚類(lèi)循環(huán)中最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)的眾數(shù)，并將確定的眾數(shù)作為用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)，以及將確定的眾數(shù)對(duì)應(yīng)的多個(gè)聚類(lèi)循環(huán)中聚類(lèi)結(jié)果最好的最優(yōu)聚類(lèi)中心作為用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)中心。

可選地，聚類(lèi)單元采用改進(jìn)的K均值算法對(duì)所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)，其中，所述改進(jìn)的K均值算法將距離最遠(yuǎn)的樣本作為初始聚類(lèi)中心。

根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)方法和設(shè)備，根據(jù)每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合來(lái)對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組進(jìn)行聚類(lèi)，可實(shí)現(xiàn)合理的聚類(lèi)。

此外，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)方法和設(shè)備，參考了控制參數(shù)數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)中的至少兩種數(shù)據(jù)，根據(jù)多維度的數(shù)據(jù)綜合考慮風(fēng)力發(fā)電機(jī)組間的相似情況，聚類(lèi)更加合理，聚類(lèi)結(jié)果更加準(zhǔn)確，為后續(xù)的基于聚類(lèi)的結(jié)果進(jìn)行機(jī)組控制提供了精確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

附圖說(shuō)明

通過(guò)下面結(jié)合附圖進(jìn)行的詳細(xì)描述，本發(fā)明的上述和其它目的、特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)將會(huì)變得更加清楚，其中：

圖1示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)方法的流程圖；

圖2示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的確定用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)和最優(yōu)聚類(lèi)中心的步驟的流程圖；

圖3示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的預(yù)定次數(shù)的聚類(lèi)循環(huán)中各最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)的頻次直方圖示例；

圖4示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的維數(shù)約減中維數(shù)與方差值的對(duì)應(yīng)關(guān)系圖示例；

圖5示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的維數(shù)約減中維數(shù)與累積貢獻(xiàn)率的對(duì)應(yīng)關(guān)系圖示例；

圖6示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)電場(chǎng)中的風(fēng)電機(jī)組分組結(jié)果示例；

圖7示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)設(shè)備的框圖；

圖8示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的確定子單元的框圖。

具體實(shí)施方式

現(xiàn)在，將參照附圖更充分地描述不同的示例實(shí)施例。

圖1示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)方法的流程圖。根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)方法可用于對(duì)風(fēng)電場(chǎng)中的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組進(jìn)行分組。一個(gè)風(fēng)電場(chǎng)可包括多個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組。

在步驟S101，獲取風(fēng)電場(chǎng)中的每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)是對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)存在影響的各種數(shù)據(jù)。在本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例，每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)可包括控制參數(shù)數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)中的至少兩種數(shù)據(jù)。上述各種數(shù)據(jù)可從存儲(chǔ)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取。在本發(fā)明的上述優(yōu)選實(shí)施例中采用的數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)。

控制參數(shù)數(shù)據(jù)為與風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的控制相關(guān)的各種參數(shù)數(shù)據(jù)。在本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例，控制參數(shù)數(shù)據(jù)可包括以下參數(shù)中至少一種參數(shù)：控制器關(guān)鍵參數(shù)、機(jī)組濾波器參數(shù)和機(jī)組配置參數(shù)。在機(jī)組初始化文件的版本號(hào)中包括用于指示所述控制參數(shù)數(shù)據(jù)(即，控制器關(guān)鍵參數(shù)、機(jī)組濾波器參數(shù)和機(jī)組配置參數(shù))的字符的情況下，可通過(guò)獲取每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的機(jī)組初始化文件的版本號(hào)來(lái)獲取該控制參數(shù)數(shù)據(jù)。該版本號(hào)還可包括機(jī)組初始化文件的修改日期等，但不限于此。

這里，所述控制器關(guān)鍵參數(shù)是指風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的主要控制器的參數(shù)中對(duì)機(jī)組控制影響較大的參數(shù)。機(jī)組濾波器參數(shù)是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的主要濾波器的參數(shù)。機(jī)組配置參數(shù)是指風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的硬件配置參數(shù)。

地理位置數(shù)據(jù)為指示風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的地理位置的數(shù)據(jù)。例如，地理位置數(shù)據(jù)可包括機(jī)組的經(jīng)緯度和海拔等數(shù)據(jù)。

環(huán)境數(shù)據(jù)為與風(fēng)力發(fā)電機(jī)組所處的環(huán)境相關(guān)的數(shù)據(jù)。例如，環(huán)境數(shù)據(jù)可包括以下至少一種：預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)資源數(shù)據(jù)、環(huán)境濕度和環(huán)境溫度等，但不僅限于此，例如，所述預(yù)定時(shí)間段可以是1個(gè)月、6個(gè)月等且可由用戶根據(jù)需要而不同地設(shè)置。該預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)資源數(shù)據(jù)可包括預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)速、風(fēng)向等，但不限于此。

運(yùn)行數(shù)據(jù)為與風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行情況相關(guān)的數(shù)據(jù)。例如，所述運(yùn)行數(shù)據(jù)可包括預(yù)定時(shí)間段的槳距角數(shù)據(jù)和/或功率數(shù)據(jù)，例如，所述預(yù)定時(shí)間段可以是1個(gè)月、6個(gè)月等，且可由用戶根據(jù)需要而不同地設(shè)置。需要說(shuō)明的是，運(yùn)行數(shù)據(jù)的預(yù)定時(shí)間段與上述風(fēng)資源數(shù)據(jù)的預(yù)定時(shí)間段可以相同，也可以不相同。

在步驟S102，提取所述每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)中的預(yù)定數(shù)據(jù)，以形成每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合。所述預(yù)定數(shù)據(jù)可包括每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的控制參數(shù)數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)中的至少兩種數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，為了清洗數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)量，可對(duì)預(yù)定數(shù)據(jù)中的部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得體現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的主要特征的數(shù)據(jù)，并作為數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)。

在步驟S102可以針對(duì)不同的預(yù)定數(shù)據(jù)進(jìn)行不同的預(yù)處理。

在每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的預(yù)定數(shù)據(jù)包括控制器參數(shù)數(shù)據(jù)，且通過(guò)獲取每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的機(jī)組初始化文件的版本號(hào)來(lái)獲取該控制器參數(shù)數(shù)據(jù)的情況下，可對(duì)控制參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體可包括：對(duì)該版本號(hào)進(jìn)行編碼來(lái)得到作為數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)的用數(shù)值表示的版本號(hào)。這里，可采用預(yù)定的編碼規(guī)則將標(biāo)本號(hào)編碼為用數(shù)值表示的版本號(hào)。

當(dāng)所述預(yù)定數(shù)據(jù)包括所述預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)資源數(shù)據(jù)時(shí)，且所述預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)資源數(shù)據(jù)包括預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)速，對(duì)所述風(fēng)資源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體包括：根據(jù)預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)速計(jì)算得到預(yù)定時(shí)間段內(nèi)各個(gè)風(fēng)速的出現(xiàn)次數(shù)以及各個(gè)風(fēng)速的湍流強(qiáng)度，以作為數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)。這里，可采用現(xiàn)有技術(shù)中的各種方法根據(jù)預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)速計(jì)算得到預(yù)定時(shí)間段內(nèi)各個(gè)風(fēng)速的湍流強(qiáng)度。

在每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的預(yù)定數(shù)據(jù)包括所述運(yùn)行數(shù)據(jù)的情況下，且所述運(yùn)行數(shù)據(jù)包括預(yù)定時(shí)間段的槳距角時(shí)，對(duì)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體包括：根據(jù)預(yù)定時(shí)間段的槳距角數(shù)據(jù)計(jì)算得到預(yù)定時(shí)間段內(nèi)各個(gè)槳距角的出現(xiàn)次數(shù)，以作為數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)。

在步驟S102，可將對(duì)預(yù)定數(shù)據(jù)中的部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理獲得的數(shù)據(jù)與每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的預(yù)定數(shù)據(jù)中的未被預(yù)處理的數(shù)據(jù)組合成每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合。未被預(yù)處理的數(shù)據(jù)可包括以下至少一種：環(huán)境溫度、環(huán)境濕度、機(jī)組的經(jīng)緯度、機(jī)組的海拔。

在步驟S103，通過(guò)聚類(lèi)算法對(duì)風(fēng)場(chǎng)中的所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)。這里，將每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合作為一個(gè)樣本來(lái)對(duì)所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)。

這里，可采用各種聚類(lèi)算法來(lái)對(duì)所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)。例如，可采用以下任一算法來(lái)聚類(lèi)：改進(jìn)的K均值算法、基于層次聚類(lèi)和具有噪聲的基于密度的聚類(lèi)算法(DBSCA)。該改進(jìn)的K均值算法將距離最遠(yuǎn)的樣本作為初始聚類(lèi)中心。

優(yōu)選地，為了提高聚類(lèi)結(jié)果的準(zhǔn)確性，可先確定用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)和最優(yōu)聚類(lèi)中心；再根據(jù)確定用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)和最優(yōu)聚類(lèi)中心，將所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)。在進(jìn)行聚類(lèi)時(shí)，將用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)中心作為聚類(lèi)中心，將所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合聚類(lèi)為用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)的簇。

圖2示出本發(fā)明的實(shí)施例的確定用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)和最優(yōu)聚類(lèi)中心的步驟的流程圖。

在步驟S201，設(shè)置最大聚類(lèi)個(gè)數(shù)和最小聚類(lèi)個(gè)數(shù)。

在步驟S202，將所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行預(yù)定次數(shù)的聚類(lèi)循環(huán)，得到每次聚類(lèi)循環(huán)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)以及最優(yōu)聚類(lèi)中心。這里，在每次聚類(lèi)循環(huán)中，分別根據(jù)最小聚類(lèi)個(gè)數(shù)至最大聚類(lèi)個(gè)數(shù)之間的每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)，對(duì)所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)，得到每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)結(jié)果以及聚類(lèi)中心，評(píng)價(jià)每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)結(jié)果，將聚類(lèi)結(jié)果最好的聚類(lèi)個(gè)數(shù)作為每次聚類(lèi)循環(huán)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)。

這里，可采用各種聚類(lèi)算法，來(lái)根據(jù)所述每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)，對(duì)所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)。例如，可采用以下任一算法來(lái)聚類(lèi)：改進(jìn)的K均值算法、基于層次聚類(lèi)和具有噪聲的基于密度的聚類(lèi)算法(DBSCA)。

可采用各種方法來(lái)評(píng)價(jià)每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)結(jié)果。例如，可采用以下任一算法來(lái)評(píng)價(jià)每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)結(jié)果：貝葉斯信息準(zhǔn)則(BIC)、間隙統(tǒng)計(jì)算法(Gap statistic)和方差比例準(zhǔn)則(VRC)等。在采用VRC準(zhǔn)則來(lái)評(píng)價(jià)每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)結(jié)果時(shí)，VRC準(zhǔn)則越大的聚類(lèi)個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)結(jié)果越好。

在步驟S203，確定預(yù)定次數(shù)的聚類(lèi)循環(huán)中最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)的眾數(shù)，并將確定的眾數(shù)作為用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)，以及將確定的眾數(shù)對(duì)應(yīng)的多個(gè)聚類(lèi)循環(huán)中聚類(lèi)結(jié)果最好的最優(yōu)聚類(lèi)中心作為用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)中心。該預(yù)定次數(shù)的聚類(lèi)循環(huán)中最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)的眾數(shù)是指，在預(yù)定次數(shù)的聚類(lèi)循環(huán)中，出現(xiàn)次數(shù)最多的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)。圖3示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的預(yù)定次數(shù)的聚類(lèi)循環(huán)中各最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)的頻次直方圖示例。如圖3所示，在預(yù)定次數(shù)為100次的聚類(lèi)循環(huán)中最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)為4的情況出現(xiàn)的次數(shù)最多，為31次，所以眾數(shù)為4，用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)為4。在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施例中，為了減少數(shù)據(jù)量，提高計(jì)算效率，在步驟S103之前，可對(duì)每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行維數(shù)約減。相應(yīng)地，在步驟S103中，通過(guò)將維數(shù)約減后的所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)來(lái)對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組進(jìn)行聚類(lèi)。

在本實(shí)施例中，可采用各種方法來(lái)進(jìn)行維數(shù)約減。例如，可采用主成分分析方法(PCA)的來(lái)進(jìn)行維數(shù)約減，在該方法中，通過(guò)計(jì)算方差貢獻(xiàn)率的方式實(shí)現(xiàn)維數(shù)約減，選取累積貢獻(xiàn)率大于預(yù)定值時(shí)對(duì)應(yīng)的維數(shù)作為最終的維數(shù)約減結(jié)果。維數(shù)約減后的數(shù)據(jù)集合保留了未進(jìn)行維數(shù)約減的數(shù)據(jù)集合的主要信息。圖4示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的維數(shù)約減中維數(shù)與方差值的對(duì)應(yīng)關(guān)系圖示例。如圖4所示，橫坐標(biāo)表示維數(shù)約減后的維數(shù)，縱坐標(biāo)表示方差值。圖5示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的維數(shù)約減中維數(shù)與累積貢獻(xiàn)率的對(duì)應(yīng)關(guān)系圖示例。如圖5所示，橫坐標(biāo)表示維數(shù)約減后的維數(shù)，縱坐標(biāo)表示累積貢獻(xiàn)率，選取累積貢獻(xiàn)率大于預(yù)定值(如0.95)時(shí)對(duì)應(yīng)的維數(shù)9作為最終的維數(shù)約減結(jié)果。

在另一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施例中，為了減少不必要的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)，以及使分類(lèi)結(jié)果更加合理，可在步驟S103之前，驗(yàn)證所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合之間是否存在本征簇。這是由于風(fēng)電場(chǎng)中的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組間的運(yùn)行環(huán)境與機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)各有差異，如果在數(shù)據(jù)集合不存在本征簇時(shí)直接聚類(lèi)，則聚類(lèi)結(jié)果的參考意義很有限，只有當(dāng)確定存在本征簇的前提下進(jìn)行聚類(lèi)，才能使聚類(lèi)更加合理，且有意義。當(dāng)存在本征簇時(shí)，表示所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合之間具有不同的簇，可在步驟S103進(jìn)行聚類(lèi)分析。如果不存在本征簇時(shí)，表示所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合之間不具有不同的簇，無(wú)需進(jìn)行聚類(lèi)分析，所有的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組可視為一組，可免去聚類(lèi)帶來(lái)的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。

在本實(shí)施例中，可采用各種驗(yàn)證方法來(lái)進(jìn)行本征簇驗(yàn)證。例如，可采用霍普金斯統(tǒng)計(jì)方法(Hopkins statistic)、集群趨勢(shì)的視覺(jué)評(píng)價(jià)方法(Visual Assessment of cluster Tendency)等方法來(lái)進(jìn)行本征簇驗(yàn)證。在采用霍普金斯統(tǒng)計(jì)方法來(lái)進(jìn)行本征簇驗(yàn)證的情況下，如果霍普金斯統(tǒng)計(jì)結(jié)果小于預(yù)定閾值時(shí)，則存在本征簇。如果霍普金斯統(tǒng)計(jì)結(jié)果大于或等于預(yù)定閾值時(shí)，則不存在本征簇，不需要進(jìn)行聚類(lèi)分析。

應(yīng)該理解，在本實(shí)施例中，為了減少數(shù)據(jù)計(jì)算量，可驗(yàn)證維數(shù)約減后的所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合之間是否存在本征簇。

圖6示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)電場(chǎng)中的風(fēng)電機(jī)組分組結(jié)果示例。如圖6所示，該風(fēng)電場(chǎng)中包括21臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)方法，將該21臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組分成了4組。

圖7示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)設(shè)備的框圖。如圖7所示，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)設(shè)備包括獲取單元701、提取單元702和聚類(lèi)單元703。

獲取單元701獲取風(fēng)電場(chǎng)中的每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)。

提取單元702提取所述每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)中的預(yù)定數(shù)據(jù)，以形成每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合。所述預(yù)定數(shù)據(jù)可包括每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的控制參數(shù)數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)中的至少兩種數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，為了清洗數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)量，提取單元702可對(duì)預(yù)定數(shù)據(jù)中的部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得體現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的主要特征的數(shù)據(jù)，并作為數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)。

提取單元702可以針對(duì)不同的預(yù)定數(shù)據(jù)進(jìn)行不同的預(yù)處理。

在每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的預(yù)定數(shù)據(jù)包括控制器參數(shù)數(shù)據(jù)，且通過(guò)獲取每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的機(jī)組初始化文件的版本號(hào)來(lái)獲取該控制器參數(shù)數(shù)據(jù)的情況下，可對(duì)控制參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體包括：對(duì)該版本號(hào)進(jìn)行編碼來(lái)得到作為數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)的用數(shù)值表示的版本號(hào)。這里，可采用預(yù)定的編碼規(guī)則將標(biāo)本號(hào)編碼為用數(shù)值表示的版本號(hào)。

當(dāng)所述預(yù)定數(shù)據(jù)包括所述預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)資源數(shù)據(jù)時(shí)，且所述預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)資源數(shù)據(jù)包括預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)速，對(duì)所述風(fēng)資源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體包括：根據(jù)預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)速計(jì)算得到預(yù)定時(shí)間段內(nèi)各個(gè)風(fēng)速的出現(xiàn)次數(shù)以及各個(gè)風(fēng)速的湍流強(qiáng)度，以作為數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)。這里，可采用現(xiàn)有技術(shù)中的各種方法根據(jù)預(yù)定時(shí)間段的風(fēng)速計(jì)算得到預(yù)定時(shí)間段內(nèi)各個(gè)風(fēng)速的湍流強(qiáng)度。

在每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的預(yù)定數(shù)據(jù)包括所述運(yùn)行數(shù)據(jù)的情況下，且所述運(yùn)行數(shù)據(jù)包括預(yù)定時(shí)間段的槳距角時(shí)，對(duì)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體包括：根據(jù)預(yù)定時(shí)間段的槳距角數(shù)據(jù)計(jì)算得到預(yù)定時(shí)間段內(nèi)各個(gè)槳距角的出現(xiàn)次數(shù)，以作為數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)。

提取單元702可將對(duì)預(yù)定數(shù)據(jù)中的部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理獲得的數(shù)據(jù)與每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的預(yù)定數(shù)據(jù)中的未被預(yù)處理的數(shù)據(jù)組合成每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合。未被預(yù)處理的數(shù)據(jù)可包括以下至少一種：環(huán)境溫度、環(huán)境濕度、機(jī)組的經(jīng)緯度、機(jī)組的海拔。

聚類(lèi)單元703通過(guò)聚類(lèi)算法對(duì)風(fēng)場(chǎng)中的所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)。這里，將每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合作為一個(gè)樣本來(lái)對(duì)所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)。

這里，可采用各種聚類(lèi)算法來(lái)對(duì)所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)。例如，可采用以下任一算法來(lái)聚類(lèi)：改進(jìn)的K均值算法、基于層次聚類(lèi)和具有噪聲的基于密度的聚類(lèi)算法(DBSCA)。該改進(jìn)的K均值算法將距離最遠(yuǎn)的樣本作為初始聚類(lèi)中心。

優(yōu)選地，為了提高聚類(lèi)結(jié)果的準(zhǔn)確性，聚類(lèi)單元703可包括確定子單元和聚類(lèi)子單元。確定子單元確定用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)和最優(yōu)聚類(lèi)中心。聚類(lèi)子單元根據(jù)確定用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)和最優(yōu)聚類(lèi)中心，將所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)。在進(jìn)行聚類(lèi)時(shí)，聚類(lèi)子單元將用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)中心作為聚類(lèi)中心，將所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合聚類(lèi)為用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)的簇。

圖8示出本發(fā)明的實(shí)施例的確定子單元的框圖。如圖8所示，本發(fā)明的實(shí)施例的確定子單元包括設(shè)置模塊801、聚類(lèi)循環(huán)模塊802和眾數(shù)確定模塊803。

設(shè)置模塊801設(shè)置最大聚類(lèi)個(gè)數(shù)和最小聚類(lèi)個(gè)數(shù)。

聚類(lèi)循環(huán)模塊802將所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行預(yù)定次數(shù)的聚類(lèi)循環(huán)，得到每次聚類(lèi)循環(huán)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)以及最優(yōu)聚類(lèi)中心。這里，在每次聚類(lèi)循環(huán)中，分別根據(jù)最小聚類(lèi)個(gè)數(shù)至最大聚類(lèi)個(gè)數(shù)之間的每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)，對(duì)所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)，得到每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)結(jié)果以及聚類(lèi)中心，評(píng)價(jià)每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)結(jié)果，將聚類(lèi)結(jié)果最好的聚類(lèi)個(gè)數(shù)作為每次聚類(lèi)循環(huán)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)。

這里，可采用各種聚類(lèi)算法，來(lái)根據(jù)所述每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)，對(duì)所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)。例如，可采用以下任一算法來(lái)聚類(lèi)：改進(jìn)的K均值算法、基于層次聚類(lèi)和具有噪聲的基于密度的聚類(lèi)算法(DBSCA)。

可采用各種方法來(lái)評(píng)價(jià)每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)結(jié)果。例如，可采用以下任一算法來(lái)評(píng)價(jià)每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)結(jié)果：貝葉斯信息準(zhǔn)則(BIC)、間隙統(tǒng)計(jì)算法(Gap statistic)和方差比例準(zhǔn)則(VRC)等。在采用VRC準(zhǔn)則來(lái)評(píng)價(jià)每個(gè)聚類(lèi)個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)結(jié)果時(shí)，VRC準(zhǔn)則越大的聚類(lèi)個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)結(jié)果越好。

眾數(shù)確定模塊803確定預(yù)定次數(shù)的聚類(lèi)循環(huán)中最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)的眾數(shù)，并將確定的眾數(shù)作為用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)，以及將確定的眾數(shù)對(duì)應(yīng)的多個(gè)聚類(lèi)循環(huán)中聚類(lèi)結(jié)果最好的最優(yōu)聚類(lèi)中心作為用于聚類(lèi)的最優(yōu)聚類(lèi)中心。該預(yù)定次數(shù)的聚類(lèi)循環(huán)中最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)的眾數(shù)是指，在預(yù)定次數(shù)的聚類(lèi)循環(huán)中，出現(xiàn)次數(shù)最多的最優(yōu)聚類(lèi)個(gè)數(shù)。

在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施例中，為了減少數(shù)據(jù)量，提高計(jì)算效率，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)設(shè)備還可包括維數(shù)約減單元(未示出)。維數(shù)約減單元在聚類(lèi)單元703進(jìn)行聚類(lèi)之前，對(duì)每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行維數(shù)約減。相應(yīng)地，聚類(lèi)單元703通過(guò)將維數(shù)約減后的所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類(lèi)來(lái)對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組進(jìn)行聚類(lèi)。

在本實(shí)施例中，可采用各種方法來(lái)進(jìn)行維數(shù)約減。例如，可采用主成分分析方法(PCA)的來(lái)進(jìn)行維數(shù)約減，在該方法中，通過(guò)計(jì)算方差貢獻(xiàn)率的方式實(shí)現(xiàn)維數(shù)約減，選取累積貢獻(xiàn)率大于預(yù)定值時(shí)對(duì)應(yīng)的維數(shù)作為最終的維數(shù)約減結(jié)果。維數(shù)約減后的數(shù)據(jù)集合保留了未進(jìn)行維數(shù)約減的數(shù)據(jù)集合的主要信息。

在另一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施例中，為了減少不必要的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)，以及使分類(lèi)結(jié)果更加合理，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)設(shè)備還可包括本征簇驗(yàn)證單元(未示出)。這是由于風(fēng)電場(chǎng)中的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組間的運(yùn)行環(huán)境與機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)各有差異，如果在數(shù)據(jù)集合不存在本征簇時(shí)直接聚類(lèi)，則聚類(lèi)結(jié)果的參考意義很有限，只有當(dāng)確定存在本征簇的前提下進(jìn)行聚類(lèi)，才能使聚類(lèi)更加合理，且有意義。本征簇驗(yàn)證單元在聚類(lèi)單元703進(jìn)行聚類(lèi)之前，驗(yàn)證所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合之間是否存在本征簇。當(dāng)存在本征簇時(shí)，表示所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合之間具有不同的簇，聚類(lèi)單元703可進(jìn)行聚類(lèi)分析。當(dāng)不存在本征簇時(shí)，表示所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合之間不具有不同的簇，無(wú)需進(jìn)行聚類(lèi)分析，所有的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組可視為一組，可免去聚類(lèi)帶來(lái)的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。

在本實(shí)施例中，可采用各種驗(yàn)證方法來(lái)進(jìn)行本征簇驗(yàn)證。例如，可采用霍普金斯統(tǒng)計(jì)方法(Hopkins statistic)或集群趨勢(shì)的視覺(jué)評(píng)價(jià)方法(VisualAssessment of cluster Tendency)等方法來(lái)進(jìn)行本征簇驗(yàn)證。在采用霍普金斯統(tǒng)計(jì)方法來(lái)進(jìn)行本征簇驗(yàn)證的情況下，如果霍普金斯統(tǒng)計(jì)結(jié)果小于預(yù)定閾值時(shí)，則存在本征簇。如果霍普金斯統(tǒng)計(jì)結(jié)果大于或等于預(yù)定閾值時(shí)，則不存在本征簇，不需要進(jìn)行聚類(lèi)分析。

應(yīng)該理解，在本實(shí)施例中，為了減少數(shù)據(jù)計(jì)算量，可驗(yàn)證維數(shù)約減后的所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合之間是否存在本征簇。

根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)方法和設(shè)備，根據(jù)每臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集合來(lái)對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組進(jìn)行聚類(lèi)，可實(shí)現(xiàn)合理的分類(lèi)。

此外，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)方法和設(shè)備，參考了控制參數(shù)數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)中的至少兩種數(shù)據(jù)，根據(jù)多維度的數(shù)據(jù)綜合考慮風(fēng)力發(fā)電機(jī)組間的相似情況，分類(lèi)更加合理，分類(lèi)結(jié)果更加準(zhǔn)確，為后續(xù)的基于分類(lèi)的結(jié)果進(jìn)行機(jī)組控制提供了精確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

此外，根據(jù)為本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)方法和設(shè)備可為風(fēng)電場(chǎng)級(jí)的故障診斷提供對(duì)比分析策略，如同一個(gè)組內(nèi)的機(jī)組出現(xiàn)故障時(shí)，可比對(duì)組內(nèi)其他機(jī)組的運(yùn)行情況，或評(píng)估組內(nèi)其他機(jī)組的風(fēng)險(xiǎn)水平，而不是盲目的排查整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)全部機(jī)組，大大的降低了人工維護(hù)成本。此外，機(jī)組的診斷模型會(huì)存在一定概率的誤報(bào)而進(jìn)行虛假預(yù)警，同一簇內(nèi)的機(jī)組的診斷結(jié)果可以相互驗(yàn)證，降低診斷模型誤報(bào)概率。

此外，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)方法和設(shè)備進(jìn)行的機(jī)組聚類(lèi)分組有利于后續(xù)的機(jī)組性能比較。例如，在進(jìn)行同組內(nèi)功率曲線的比較時(shí)，在相似的風(fēng)資源、地理信息、機(jī)組控制參數(shù)下機(jī)組的出力情況如果表現(xiàn)不一，則該類(lèi)機(jī)組存在潛在問(wèn)題的可能性比較高。在進(jìn)行同組內(nèi)機(jī)組的故障表現(xiàn)形式的對(duì)比時(shí)，有利于梳理故障模式與外部條件或機(jī)組特性的梳理。在同組內(nèi)某臺(tái)機(jī)組大部件出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，定檢時(shí)應(yīng)更有針對(duì)性的檢查同組內(nèi)的其他機(jī)組，其潛在的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)高于其他組內(nèi)的機(jī)組，定檢維護(hù)更具有目的性。上述機(jī)組聚類(lèi)分組還可為定制化服務(wù)做準(zhǔn)備，如控制參數(shù)定制化、功率提升定制化等。

此外，應(yīng)該理解，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)方法可實(shí)現(xiàn)為計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)上的計(jì)算機(jī)可讀代碼。計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)是可存儲(chǔ)其后可由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)讀出的數(shù)據(jù)的任意數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置。計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)的示例包括：只讀存儲(chǔ)器(ROM)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)、CD-ROM、磁帶、軟盤(pán)、光數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置和載波(諸如經(jīng)有線或無(wú)線傳輸路徑通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)傳輸)。計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)也可分布于連接網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，從而計(jì)算機(jī)可讀代碼以分布式存儲(chǔ)和執(zhí)行。此外，完成本發(fā)明的功能程序、代碼和代碼段可容易地被與本發(fā)明相關(guān)的領(lǐng)域的普通程序員在本發(fā)明的范圍之內(nèi)解釋。

此外，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的聚類(lèi)設(shè)備中的各個(gè)單元可完全由硬件來(lái)實(shí)現(xiàn)，例如現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(FPGA)或?qū)Ｓ眉呻娐?ASIC)；還可以由硬件和軟件相結(jié)合的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)；也可以完全通過(guò)計(jì)算機(jī)程序來(lái)以軟件方式實(shí)現(xiàn)。

盡管已經(jīng)參照其示例性實(shí)施例具體顯示和描述了本發(fā)明，但是本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該理解，在不脫離權(quán)利要求所限定的本發(fā)明的精神和范圍的情況下，可以對(duì)其進(jìn)行形式和細(xì)節(jié)上的各種改變。