基于按运行状态分离的朗之万功率曲线分析扩展

在过去几年中，利用朗之万方程对风力机功率输出进行动力学表征已得到充分确立。该方法使用风速与功率输出的高时间分辨率测量来获得能量转换过程的漂移与扩散系数。这些系数完全确定一个含高斯白噪声的朗之万随机微分方程。漂移项规定系统的确定性行为，而扩散项描述系统的随机行为。对这些系数的精确估计对于理解风力机功率转换过程的动力学至关重要。我们表明，风力机功率输出的动力学对涡轮不同运行状态具有隐藏依赖性。此处，我们采用一种基于在滑动时间窗上对多观测量的Pearson相关矩阵进行聚类的方法来识别不同运行状态。我们总共识别出五种运行状态，例如额定功率状态。这些不同运行状态区分了互依赖中的非平稳行为并代表不同的涡轮控制设置。作为下一步，我们将朗之万分析条件化于这些不同状态，以揭示各运行状态下功率转换过程的显著差异行为。此外，在我们新的表示中，通常出现于风力机朗之万动力学中的迟滞效应似乎得以消解。我们将这些典型观测到的迟滞效应明确归因于风能系统在我们所估计的不同运行状态间的切换。在本工作中，我们讨论了迟滞切换含义及风力机异常行为检测的进一步后果。