在风正对机组时，风能吸收效率达到最高，大型机组通常采用主动偏航控制系统以实现对风对准。偏航对风偏差可分为静态偏差与动态偏差。静态偏差由风向标固定安装、电气测量及扰流等因素引起；动态偏差由风湍流和偏航系统响应延迟共同作用。本文提出的对风偏差检测算法仅针对静态偏差进行估算。

1. 原理要点

同风速条件下，对风角与输出功率的曲线存在极大值点的偏移，即对风角度与功率曲线的最大功率点相对于0°对风角发生偏移。通过在较小风速区间内近似风速恒定，收集足量数据并拟合对风角-功率曲线，找出使功率达到最大值的对风角度，即可得到所需的对风偏差。

2. 算法流程

以单台机组的运行数据为处理单元，步骤如下：

- 第一步：数据获取。获取机组SCADA运行数据及其保障功率曲线。

- 第二步：数据预处理。删除零方差数据并对风速进行平滑处理。

- 第三步：风速分仓。将数据按风速区间划分若干风速仓，以便在每个区间内进行局部分析。

- 第四步：回归建模。在各风速仓内通过回归方法拟合对风角-功率关系，找出最大功率对应的对风角度。

- 第五步：对风偏差计算。通过分仓拟合结果的加权平均，得到整组机的综合偏差。

3. 实证效果与应用

在某风电场对25台机组进行评估时，基于分仓拟合的对风角-功率特征进行偏航偏差测算。结果显示，存在两台机组的绝对偏差超过8°，判定为严重偏差；有若干机组处于4°–8°之间，判定为轻微偏差；其余机组偏差不足4°，表现为正常水平。

在此基础上，设计并实现了风场偏航对风监测应用，核心功能包括：

- 风场监测界面：以矩阵、列表、柱状图等多种方式呈现对风偏差与损失电量的历史统计（按机组与时间维度）。

- 偏差等级显示：用颜色区分偏航偏差是否正常、轻微、严重、非常严重（偏差8°以上）。

- 时段统计分析：支持用户选定时间段的对风偏差与损失电量统计，帮助识别偏差问题及相关电量损失。

系统由两大部分组成：数据采集与计算前端、对风偏差监测应用。前端位于风电场区，负责采集机组数据并对偏航对风控制参数进行初步计算，以对接机组主控系统。

4. 方法与验证

所提出的偏航对风偏差检测算法基于分位数拟合，在实际风场中进行了测试与验证。经现场核验，发现两台机组确实存在风向标对风不正的问题，验证了算法的有效性。基于该检测算法，开发了偏航对风偏差监测应用，形成了可落地的系统框架与闭环运行机制。

5. 局限性与展望

当前算法仅考虑风速因素，面对地形复杂的风场，入流角变化与湍流会在不同风向下产生不同的偏航偏差。此外，温度、湿度等环境因素也会对偏航偏差产生影响。因此，下一步将把分区、环境因素等纳入分析，并在扇区化与环境变量的耦合模型中提升对风偏差的解析能力，以实现更精准的偏航矫正与风场优化。九州KU酷游