电力大数据作为大数据在电力行业的具体体现,具有丰富的内涵:在大数据4V特征的基础上,具有更加具体的3V3E特征。随着近年来,风电装机容量的不断飙升,风电发电在电力系统中发挥了越来越重要的作用。因而,充分利用风电场和电网的电力大数据进行深入的分析研究显得极其重要。目前,国内外对于风电大数据的研究才刚刚起步,通过大数据分析,研究风电场与电网之间运行特性,进而实现数据驱动的风电场运行管理具有重要的现实意义。本文在这方面进行了一定的探索性研究,具体工作如下:首先,介绍了大数据和电力大数据的基本概念、内涵和研究方法,以及风力发电系统的发展现状和运行管理现状。其次,按照风电机组、风电场和电力系统接入点三个层次对风电大数据的典型结构进行了分析,并对数据挖掘与数理统计方法在风电大数据中的应用进行了总结分析。再次,针对风电场运行中的谐波问题,基于实测的风电场大数据,采取传统FFT分析实现大数据降维与数据挖掘方法相结合的方法进行了研究,得到了不同风速下全维度的风电场谐波频谱,分析了典型谐波分量和电流需量畸变率(TDD)随风速变化的关系。最后,针对风电场运行中的风电场-电网相互作用,基于实测的风电场大数据,采用平均值FFT分析实现大数据降维与数理统计方法相结合的方法进行了研究,确定并验证了典型的风电场-电网相互作用的模态频率。