風力タービンの出力曲線推定における信頼性の向上

正確な出力曲線モデリングは、風力タービン（WT）の性能を継続的に評価するために不可欠です。本研究では、5分間隔で取得したSCADAデータを使用して、5つのWTからなる風力発電所（WF）の風力曲線を特性化します。非パラメトリック手法に関しては、人工ニューラルネットワーク（ANN）を選択して曲線推定を行います。そのため、非常に正確に測定された風速と出力ポイントのペアから、WTの製造元によって提供された曲線を持っています。製造元の特性化とSCADAシステムから提供されたデータで推定された曲線との違いを評価できます。推定の前に、製造元が提供した特性に基づいて異常をフィルタリングする方法を提案します。曲線推定には利用可能なデータの4分の3を使用し、テストには4分の1を使用します。1つのWTはテスト部分で故障したため、その風力曲線において、この問題がどのように反映されるかをチェックできます。