作为关联参数的基准值。2实例分析为了验证该方法的有效性，以某风电场2MW并网风电机组为研究对象，每5min采集一次数据。选取2017年4月到10月的61618组历史数据，并进行分析。2MW双馈风电机组信息为:额定功率为2000kW，额定风速为9．2m/s，切入风速为3m/s，切出风速为20m/s。2．1选取研究的风速区间影响机组有功功率大小的决定因素是风速。选取从4月到9月的52898个风速数据，机组有功功率-张家港数控滚圆机滚弧机张家港滚圆机滚弧机折弯机根据频率划分机组的工况，4月到9月风速-概率曲线如图3所示。图3风速-概率曲线s由图3可知，风速在5～7m/s时的频率为0．31，高于其他风速区间，其中在5～6m/s的占51%。因此选取风速在5～6m/s时的机组历史数据作分析。2．2机组运行优化前有功功率的分布机组优化前，有功功率在同一风速下最大值和最小值相差较大，风速在5～6m/s的实际有功功率分布如图4所示本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/ 。图4中:1线为机组在风速为5m/s时标准功率曲线对应的值363kW、2线为机组在6m/s时标准功率曲线对应的值637kW。分布图呈现带状分布，这是由于风速的不断变化和机组的自动调整引起的。为了能精确、有效地提高机组的有功功率，有必要构建机组的基准值。图4实际有功功率分布图Fig．2．3因子分析对机组5～6m/s的历史有效数据进行抽样充分性衡量指标和Bartlett检验。检验结果表明，运行参数间有较强的相关性，优化参数指标体系的24个参数指标有较强的共性，适合因子分析。特征因子碎石特征图如图5所A;T4为发电机定子1绕组温度，℃;T5为发电机非驱动端轴承温度，℃;T6为发电机驱动端轴承温度，℃;f为电网频率，Hz;n2为发电机转速，rad/s;T7为环境温度，℃。2．6机组运行优化前后对比运用上述模型获得机组在全风速下的运行参数基准值后，选取两天的机组运行数据进行优化。机组优化前后的有功功率如图6所示，优化前后机组的有功功率趋势相近。优化后机组有功功率的增量如图7所示，机组的有功功率在不同时刻增加幅度不同。对比优化前后机组总的发电量，机组优化后发电量增长了3．4%。图6机组优化前后的有功功率曲线机组有功功率-张家港数控滚圆机滚弧机张家港滚圆机滚弧机折弯机本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/