本发明涉及新能源场站运行控制，特别涉及一种风电场的风速功率数据拟合方法及装置。
背景技术：
1、随着风电装机容量高速增长，风电场的规模也在持续扩大，从而导致大规模风电场仿真建模容易出现“维数灾”等问题。为此，如何对大规模风电场进行等值建模成为了目前的一个研究热点。
2、由于风机的型号、位置分布与其输出有功功率有密切关系，可以通过聚类的方法将风电场的众多风机进行分群等值，由于这类方法简单实用，已在实际中开展了很多应用。然而，这类方法由于选取的聚类指标各不相同，对于不同运行场景的等值效果差别较大，存在很大的局限性，而且聚类的效果直接受分类数的影响，分类数越多聚类效果越好，但是占用的仿真资源越多，很难在精度和仿真规模两方面实现优化选取。
技术实现思路
1、本发明提供了一种风电场的风速功率数据拟合方法，包括：
2、对风电场的各对初始风速数据和初始功率数据进行筛选，以得到目标风速数据和目标功率数据；
3、对所述目标风速数据和目标功率数据进行分组，并对每组数据按照最大风能追踪区和恒转速区分别进行线性拟合，以得到与所述最大风能追踪区对应的第一线性拟合函数和与所述恒转速区对应的第二线性拟合函数；
4、根据每组所述目标风速数据，以及每组对应的所述第一线性拟合函数和所述第二线性拟合函数，确定目标第一线性拟合函数和目标第二线性拟合函数。
5、本发明提供了一种风电场的风速功率数据拟合装置，包括：
6、筛选模块，用于对风电场的各对初始风速数据和初始功率数据进行筛选，以得到目标风速数据和目标功率数据；
7、线性拟合模块，用于对所述目标风速数据和目标功率数据进行分组，并对每组数据按照最大风能追踪区和恒转速区分别进行线性拟合，以得到与所述最大风能追踪区对应的第一线性拟合函数和与所述恒转速区对应的第二线性拟合函数；
8、确定模块，用于根据每组所述目标风速数据，以及每组对应的所述第一线性拟合函数和所述第二线性拟合函数，确定目标第一线性拟合函数和目标第二线性拟合函数。
9、本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
10、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
11、本发明首先对风电场的各对初始风速数据和初始功率数据进行筛选，以得到目标风速数据和目标功率数据，然后对所述目标风速数据和目标功率数据进行分组，并对每组数据按照最大风能追踪区和恒转速区分别进行线性拟合，以得到与所述最大风能追踪区对应的第一线性拟合函数和与所述恒转速区对应的第二线性拟合函数，最后根据每组所述目标风速数据，以及每组对应的所述第一线性拟合函数和所述第二线性拟合函数，确定目标第一线性拟合函数和目标第二线性拟合函数。通过对起动区、最大风能追踪区、恒转速区和恒功率区四个区间的平均风速-风电场输出功率的分布特性进行分析，采用数据拟合和概率统计分析的方法，对风速-功率数据进行预处理，建立大规模风电场等值模型，提高等值精度。
12、本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
1.一种风电场的风速功率数据拟合方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对风电场的各对初始风速数据和初始功率数据进行筛选，以得到目标风速数据和目标功率数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每组所述目标风速数据，以及每组对应的所述第一线性拟合函数和所述第二线性拟合函数，确定目标第一线性拟合函数和目标第二线性拟合函数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
5.一种风电场的风速功率数据拟合装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述筛选模块，具体用于：
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，具体用于：
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。
