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申请/专利权人：国网吉林省电力有限公司经济技术研究院;吉林省长春电力勘测设计院有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种电网新能源异常数据检测方法及系统，包括：获取风力涡轮发电机的多个关联组，包括风速、输出功率、叶片转速、发电机转子转速、叶片与风向夹角以及实时转化的电能，筛选出异常关联组。根据异常关联组的叶片转速、风速以及叶片与风向夹角之间的差异，计算风能转化系数，进而得到机械能。再根据每个异常关联组的叶片转速和发电机转子转速，得到机械能转化系数，进而得到每个异常关联组的理论电能转化值。根据每个异常关联组的理论电能转化值和实时转化的电能，得到故障位置系数，最终得到故障发生位置。本发明通过对风力涡轮发电机的每个关联组进行分析，提高了判断故障发生位置的准确性。

主权项：1.一种电网新能源异常数据检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：在电网中，获取涡轮机叶片与风向的最优夹角以及每个风力涡轮发电机的若干个关联组；每个关联组包括相同时间区间内的风速序列段、输出功率序列段、实时涡轮机叶片转速序列段、实时发电机转子转速序列段、涡轮机叶片与风向的实时夹角序列段以及实时转化的电能序列段；根据每个风力涡轮发电机的每个关联组的风速序列段和输出功率序列段的数据之间的差异，筛选出若干个异常关联组；根据涡轮机叶片与风向的最优夹角与每个风力涡轮发电机的每个异常关联组的实时涡轮机叶片转速序列段、风速序列段以及涡轮机叶片与风向的实时夹角序列段的数据之间的差异，得到每个异常关联组的风能转化系数；根据每个风力涡轮发电机的每个异常关联组的风能转化系数和风速序列段的所有数据，得到每个异常关联组的机械能；根据每个风力涡轮发电机的每个异常关联组的实时涡轮机叶片转速序列段和实时发电机转子转速序列段的数据之间的差异，得到每个异常关联组的机械能转化系数；根据每个风力涡轮发电机的每个异常关联组的机械能转化系数和机械能，得到每个异常关联组的理论电能转化值；根据每个风力涡轮发电机的每个异常关联组的实时转化的电能序列段的所有数据和理论电能转化值，得到每个异常关联组的故障位置系数；根据每个风力涡轮发电机的每个异常关联组的故障位置系数，得到每个异常关联组的故障发生位置。

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