MATLAB 风机功率曲线异常识别｜DBSCAN筛查与正常曲线重建

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MATLAB
风机功率曲线异常识别｜
DBSCAN
筛查与正常曲线重建
项目背景介绍
风力发电机组的功率曲线描述风速与有功功率之间的统计关系，是衡量机组能量转换效率、运行健康状态、控制策略合理性和发电能力的重要依据。理论功率曲线通常由设备制造参数给出，但机组投入运行后会受到空气密度、湍流强度、偏航误差、叶片污染、覆冰、限功率控制、传感器漂移、部件老化以及尾流效应等多种因素影响，实际运行数据会形成比理论曲线更复杂的分布结构。单纯依赖理论曲线判断异常，容易把正常环境波动识别成故障，也可能忽略长期存在的性能衰退，因此需要直接从运行数据中提取机组真实的正常行为边界。
风电场监控系统通常以秒级或分钟级周期记录机组状态，长期积累后会形成规模庞大的多变量时序数据。数据中既包含能够反映真实运行规律的有效样本，也包含通信中断、传感器冻结、功率限值、维护停机、低温覆冰、偏航失配和测量噪声产生的异常样本。部分异常点与正常点相距较远，能够通过简单阈值检测发现；另一部分异常点则会沿着局部曲线密集分布，例如持续限功率会形成位于正常曲线下方的平行带状结构，传感器漂移会引起整段曲线偏移，叶片性能下降可能表现为中高风速 ...

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