徐鹤，曹彬，岳文彦

（中节能风力发电股份有限公司，北京 100034）

1 前言

随着中国提出努力争取在2060年前实现碳中和，发展风力发电、太阳能发电等清洁、可持续、可再生能源成为加速能源结构转型的重要举措之一，风电装机规模将持续扩大。而风能具有不确定性，大量的风电接入电网可能会出现大规模功率波动，进而引发电网稳定性问题。为了使风能成为可靠的能源来源，建立高效、准确的风电监测和预测模型尤为重要。

风功率曲线是风力发电机组功率和风速的对应曲线，反映了风力发电机组在不同风速下产生电能的能力，在评价风力发电机组发电性能优劣及风功率预测中发挥着重要作用。而由于弃风限电、通信设备故障、极端天气、叶片污染和风速传感器失灵等原因，实际测量数据中存在大量不符合风力发电机组正常输出特性的异常点，异常数据的识别和剔除是获得风功率曲线的重要步骤，IEC 61400-12-1中关于异常数据剔除做出了明确规定：用于分析的数据均应该是在风力发电机组正常运转情况下采集的，为了确保数据没有损坏，应当排除以下情况中的数据集：（1）除风速外的外部条件超出了风力发电机组的工作范围；（2）由于风力发电机组故障状态导致的无法运转；（3）风力发电机组被手动关机或者处于测试或维修操作状态；（4）测试设备故障或者性能退化（例如，叶片结冰和污染等）；（5）风向超出了规定的测量扇区。

国内外研究学者对风功率异常数据剔除、风功率曲线建模做了大量研究，风功率曲线建模的精度不断提升。……