数据采集流程：正确剔除异常数据并进行修正

风力发电机组功率性能测试需要采集的数据至少包含:风力发电机组的电功率、风速、风向、空气密度、转速和桨距角、叶片状态、风力发电机组的控制系统。

数据的采样频率应至少为1Hz，且连续进行。空气温度、压力、风力发电机组运行状态和降水数据的采样频率可以稍微慢一些，但是应至少每分钟1次。

为了确保仅将风力发电机组正常运行的数据用于分析，且数据不被污染，满足下列条件的数据列应该被剔除:

●除风速外，超出风力发电机组运行范围的外部条件；

●由于故障，风力发电机组不能运行；

●风力发电机组被手动停机，或置于测试或维护运行模式；

●测试设备故障或退化（如由于结冰引起)；

●风向超出测试扇区范围的数据；(www.xing528.com)

●风向超出风电场校准的有效扇区；

●其他数据剔除标准（应清晰地记录在案)。

功率曲线应该在切入控制算法中考虑滞后效应和低于切入风速时的寄生损失效应。切出控制算法中，大的滞后循环对功率曲线的影响可能是相当大的。如果在测量期间出现了切出情况，则需要展现两个数据序列，其中一个数据序列应该包含全部数据点（数据库A)，而另一个则剔除了由于高风速切出造成停发的数据点（数据库B)。

测试期间，特殊运行条件（如由于灰尘、盐雾、昆虫、结冰造成叶片摩擦力增加)或大气条件（如降雨、风切变)下采集的数据分序列作为特殊数据库处理。如果电网频率变化超过2Hz，则可能需要根据不同频率组成特殊数据库。

对于选定的数据序列，风速数据应该根据风电场标定参数进行修正。如果气压不是在轮毂高度附近测量的，那么也需要进行修正。

选定的数据序列的风速区间的最小范围是:从比切出风速低1m/s到85%满发功率的风速的1.5倍，或到测量的年发电量达到或超过预测年发电量的95%的风速。

风速区间应该分成0.5m/s的连续的数据域，数据域的中心为0.5m/s的倍数。当每个数据域的样本数超过30个，且数据库有超过180h的数据样本时，可以认为数据库已经完整，可以结束测量。如果因某一个数据域不完整而无法结束测试，则可以通过相邻两个数据域进行线性差值估算，完成该数据域。为了完成高风速下的功率曲线，可以将大于1.6倍85%满发电功率的风速的扇区打开。