CN104952000A - 基于马尔科夫链的风电机组运行状态模糊综合评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于马尔科夫链参数预测的风电机组运行状态模糊综合评价方法，本发明针对传统模糊综合评价模型中劣化度计算存在的不足，建立马尔科夫链模型，将评价指标参数的变化趋势引入到劣化度计算当中，使得劣化度的计算更为合理，本发明对风电机组整体运行状态评估结果较传统方法所得结果更加客观、准确。

Description

基于马尔科夫链的风电机组运行状态模糊综合评价方法

技术领域

本发明涉及一种系统运行状态评价技术，更具体地说，涉及一种基于马尔科夫链参数预测的风电机组运行状态模糊综合评价方法。

背景技术

随着风力发电的规模化发展，风电产业在应对气候变化和能源结构调整中发挥了重要作用。然而，由于风电机组运行环境恶劣，加之其它影响因素，风电机组的故障频繁发生，高达10％-15％的运行和维护成本成为了风电产业发展的最大瓶颈^[1]，因此，如何保证风电机组的安全可靠运行、降低运维成本得到了专家学者的高度关注。开展风电机组运行状态评估研究，能够有效预防单个机组的故障和集群连锁故障的传播，合理安排维护计划，降低运维成本，提高风电机组的安全性与可靠性，延长风电机组使用寿命。

目前，已有大量文献介绍了风电机组关键部件的状态评估方法^[2-8]，然而由于机组结构的复杂，仅针对某一关键部件进行状态评估难以准确全面地反映风电机组整体的运行状态，因此，需从整体层面上，研究适合于评估风电机组运行状态的方法。近年来，已有相关文献研究了基于支持向量机的智能化方法^[9]、物元评估法^[10]、健康状态评价法^[11]和模糊综合评价法^[12](Fuzzy Synthetic Evaluation,FSE)等方法的风电机组运行状态评估模型，其基本思想是通过分析机组的数据采集与监控(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)系统的实时数据，来建立评估模型。其中，模糊综合评价法是基于模糊线性变换和隶属度，对具有多因素、多层次的复杂系统的运行状态做出定量评价，十分切合风电机组系统自身的特点，因而被应用于包括风电机组在内的复杂运行环境和工况的系统进行状态评估。文献[12]采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)构建了评价指标体系，同时，引入劣化度将指标进行归一化处理，并应用模糊综合评价法建立风电机组运行状态的评价模型。在求解模型时，劣化度表征的是系统的正常状态与故障状态的相对劣化程度。事实上，风电机组劣化是一个量变到质变的发展过程，机组劣化度不仅受到评价指标当前值的影响，更与评价指标的变化趋势密切相关。文献[12]和其他文献^[13、14]在计算劣化度时仅代入指标参数的当前值，难以准确反映机组的潜在故障。文献[15]针对传统模型劣化度计算的不足，提出将指标参数的变化趋势引入到劣化度的计算中，但是文中指标参数的变化趋势采用模糊预测法得到，存在一定的主观性，这种方法在系统状态突变时容易出现误判。因此，需在指标参数的趋势预测上找到一种新的方法。

近年来，马尔科夫链(Markov Chain,MC)模型在数据趋势预测^[16-18]中已被验证具有独特的优势,可用于挖掘数据序列潜在的变化规律，其MC状态概率转移矩阵能够有效地从当前时刻的状态预见未来时刻的状态，将其应用于挖掘评价指标的参数趋势变化，能够克服以往FSE模型在劣化度计算中的缺陷。

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发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种对风电机组的整体运行状态进行客观、准确的评估，为风电场调度工作人员的正确决策提供科学依据的基于马尔科夫链参数预测的风电机组运行状态模糊综合评价方法。

本发明的技术方案如下：

一种基于马尔科夫链参数预测的风电机组运行状态模糊综合评价方法，包括以下步骤：

1)预定义风电机组运行状态评价等级V；

2)建立风电机组运行状态评价指标层次模型：首先把风电机组分为若干个子项目，然后依据整体性原则，采用SCADA系统的监测参数，将各个子项目细分为多项评价指标，收集并整理各个子项目的各项评价指标的评价指标参数，建立风电机组运行状态评价指标层次模型；

3)各层权重的确定：采用层次分析法得到评价指标的常权值，再对常权值进行变权处理，评价指标的变权公式为：

$a_{ij}^{\′}=a_{ij}{(1-g_{ij})}^{\mathrm{\α}-1}/\underset{k=1}{\overset{m}{\Σ}}{a}_{ik}{(1-g_{ik})}^{\mathrm{\α}-1};$

其中，a′_ij和a_ij分别为第i个子项目的第j个评价指标的变权值和常权值；g_ij为相应的劣化度；m为第i个子项目下评价指标的个数；α为变权系数；

4)基于马尔科夫链模型的劣化度计算，将不同数据范围的评价指标参数进行归一化处理，具体包括以下步骤：

4.1)建立马尔科夫链模型，预测评价指标参数的变化趋势，再将评价指标参数的当前值和趋势变化量相加，得到评价指标参数的预测值；

4.2)劣化度的计算：对于评价指标参数越小表征运行状态越良好的子项目，其劣化度的计算如下：

$g\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& x<x_{\min }\\ \frac{x-x_{\min }}{x_{max}-x_{\min }},& x_{\min }\&le;x\&le;x_{max}\\ 1,& x>x_{\max }\end{array}\right\};$

其中，x为评价指标参数的预测值，x_max、x_min分别为当前评价指标参数允许范围的最大值、最小值；

对于评价指标参数处于中间数值段表征运行状态不良的子项目，其劣化度的计算如下：

$g\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& x<x_{min}\\ \frac{x-x_{min}}{x_a-x_{min}},& x_{min}\&le;x\&le;x_a\\ 0,& x_a\&le;x\&le;x_b\\ \frac{x-x_b}{x_{max}-x_b},& x_b\&le;x\&le;x_{max}\\ 1,& x>x_{max}\end{array}\right\};$

其中，x为评价指标参数的预测值，x_b、x_a分别表示当前评价指标参数正常范围的上限值、下限值；

5)评价指标隶属度矩阵的建立：在归一化评价指标参数后，采用隶属函数确定每个评价指标对步骤1)预定义的运行状态评价等级的隶属度矩阵R_i；

6)多层次模糊综合评价：设第i个子项目U_i有k个评价指标，由评价指标的变权向量A′_i＝(a′_i1,a′_i2,…_,a′_ik)和隶属度矩阵R_i计算得到各子项目的评价矢量V_i，并构成风电机组的综合隶属度矩阵R；

V_i＝A′_i*R_i＝(v_i1,v_i2,v_i3,v_i4)；

R＝[V₁,V₂,V₃,V₄,V₅]^T；

其中，V_i表征了第i个子项目的模糊综合评价结果矢量，矢量中每个元素代表了子项目对每个评价等级的隶属度；

由子项目U_i的权重向量A'和综合隶属度矩阵R，求得风电机组运行状态的综合评价矢量，矢量中每个元素代表了风电机组对每个评价等级的隶属度；综合评价矢量如下：

V＝A'*R＝(v₁,v₂,v₃,v₄)；

其中，*为模糊合成算子。

作为优选，基于马尔科夫链模型，设系统具有n个状态，n个状态的一步转移概率p_ij的集合组成了一步转移概率矩阵P⁽¹⁾，具体如下：

p_ij＝m_ij/m_i；

其中，m_ij表示由状态i经过一步转移到状态j的次数，m_i表示状态i出现的次数；

则基于马尔科夫链的预测模型为：

x_k＝x₀P⁽¹⁾；

其中，x₀为初始时刻状态概率向量，x_k为下一时刻的状态概率向量。

作为优选，步骤4)中，基于马尔科夫链预测评价指标参数的变化趋势的劣化度计算步骤如下：

a)由SCADA系统获取评价指标的历史参数数据，并对一定采样时长的进行平均化处理，得到评价指标参数的平均序列；

b)针对每个平均序列，用下一时刻的值减去上一时刻的值，两两求差值，得到指标的残差序列；

c)对残差序列进行状态划分，确定状态划分的数目和大小；

d)建立状态转移概率矩阵P⁽¹⁾；

e)求取评价指标参数趋势的变化量：由评价指标当前时刻的残差序列，划分其所属状态，进而根据转移矩阵P⁽¹⁾得到参数在下一时刻的变化量；

f)将评价指标参数的当前值和步骤e)所得的变化量相加，得到考虑变化趋势的评价指标当前时刻的预测值，将其代入劣化度的计算，得到评价指标的劣化度大小。

作为优选，采用岭形分布隶属函数描述隶属度矩阵，将评价指标参数的劣化度代入岭形分布隶属函数，建立隶属度矩阵。

作为优选，采用岭形分布隶属函数来描述评价指标对运行状态评价等级的隶属程度，从好到差的四个等级的计算依次如下：

${\mathrm{\&mu;}}_{v_1}\left(g_{ij}\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& g_{ij}\&le;0.1\\ \frac{1}{2}-\frac{1}{2}sin\frac{\mathrm{\&pi;}}{0.2}(g_{ij}-0.2),& 0.1<g_{ij}\&le;0.3\\ 0,& g_{ij}>0.3\end{array}\right\};$

${\mathrm{\&mu;}}_{v_2}\left(g_{ij}\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& g_{ij}\&le;0.1\\ \frac{1}{2}+\frac{1}{2}\sin \frac{\mathrm{\&pi;}}{0.2}(g_{ij}-0.2),& 0.1<g_{ij}\&le;0.3\\ 1,& 0.3<g_{ij}\&le;0.4\\ \frac{1}{2}-\frac{1}{2}\sin \frac{\mathrm{\&pi;}}{0.2}(g_{ij}-0.5),& 0.4<g_{ij}\&le;0.6\\ 0,& g_{ij}>0.6\end{array}\right\};$ ${\mathrm{\&mu;}}_{v_3}\left(g_{ij}\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& g_{ij}\&le;0.4\\ \frac{1}{2}+\frac{1}{2}sin\frac{\mathrm{\&pi;}}{0.2}(g_{ij}-0.5),& 0.4<g_{ij}\&le;0.6\\ 1,& 0.6<g_{ij}\&le;0.7\\ \frac{1}{2}-\frac{1}{2}\sin \frac{\mathrm{\&pi;}}{0.2}(g_{ij}-0.8),& 0.7<g_{ij}\&le;0.9\\ 0,& g_{ij}>0.9\end{array}\right\};$

${\mathrm{\&mu;}}_{v_4}\left(g_{ij}\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& g_{ij}\&le;0.7\\ \frac{1}{2}+\frac{1}{2}\sin \frac{\mathrm{\&pi;}}{0.2}(g_{ij}-0.8),& 0.7<g_{ij}\&le;0.9\\ 1,& g_{ij}>0.9\end{array}\right\};$

其中，g_ij表示第i个子项目的第j个指标u_ij的劣化度；

作为优选，通过隶属度的计算，求得第i个子项目U_i的指标隶属度矩阵R_i，表示如下：

$R_i=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\&mu;}}_{v_1}\left(g_{i1}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{v_2}\left(g_{i1}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{v_3}\left(g_{i1}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{v_4}\left(g_{i1}\right)\\ {\mathrm{\&mu;}}_{v_1}\left(g_{i2}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{v_2}\left(g_{i2}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{v_3}\left(g_{i2}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{v_4}\left(g_{i2}\right)\\ {\mathrm{\&mu;}}_{v_1}\left(g_{i3}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{v_2}\left(g_{i3}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{v_3}\left(g_{i3}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{v_4}\left(g_{i3}\right)\\ {\mathrm{\&mu;}}_{v_1}\left(g_{i4}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{v_2}\left(g_{i4}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{v_3}\left(g_{i4}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{v_4}\left(g_{i4}\right)\end{array}\right].$

作为优选，变权系数为-1<α<1/2。

本发明的有益效果如下：

本发明针对传统模糊综合评价模型中劣化度计算存在的不足，建立马尔科夫链模型，将评价指标参数的变化趋势引入到劣化度计算当中，使得劣化度的计算更为合理，本发明对风电机组整体运行状态评估结果较传统方法所得结果更加客观、准确。

附图说明

图1是本发明的模糊综合评价流程图。

图2是本发明中涉及的风电机组运行状态评价指标层次模型。

具体实施方式

以下结合附图及实施例对本发明进行进一步的详细说明。

实施例1

本发明提供基于马尔科夫链(也称马尔可夫链)参数预测的风电机组运行状态模糊综合评价方法，包括如下步骤：

步骤1)确定风电机组运行状态评价等级V；本实施例以单个时刻风电机组运行状态评估为例，将风电机组的运行状态划分为四个评价等级，即：

V＝{良好，合格，注意，严重}＝{v₁,v₂,v₃,v₄}。

步骤2)建立风电机组运行状态评价指标层次模型：以风电机组运行状态为评估对象，首先把风电机组分为5个子项目，包括了齿轮箱系统，变桨系统，发电机系统，控制系统和并网因素；然后，依据整体性原则，选用SCADA系统的监测参数，将各子项目细分为多项评价指标，收集并整理各个子项目的各项评价指标的评价指标参数，建立风电机组运行状态评价指标层次模型，如图1所示。

步骤3)各层权重的确定；在模糊综合评价中，权重分配对评价结果的准确性至关重要；层次分析法AHP建立在专家咨询的基础上，将复杂系统中难以量化的权重分配问题转化为多层次单目标的权重分配，通过评价指标间两两比较并赋值，进行简单的数学运算得出各级权重的大小；

通过AHP方法得到的是评价指标的常权值，需要进行变权处理，才能适应风电机组复杂多变的运行工况所产生的评价指标劣化度的多变性问题；评价指标的变权公式为：

$a_{ij}^{\&prime;}=a_{ij}{(1-g_{ij})}^{\mathrm{\&alpha;}-1}/\underset{k=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{a}_{ik}{(1-g_{ik})}^{\mathrm{\&alpha;}-1};$

式中，a′_ij和a_ij分别为第i个子项目的第j个评价指标的变权值和常权值；g_ij为相应的劣化度；m为第i个子项目下评价指标的个数；α为变权系数，一般情况下，当不能容忍某些参数严重偏离时，取α<1/2，考虑到风电机组状态评价指标的严重偏离将影响整个机组的安全性，取α＝-1；

本实施例中，由AHP方法和变权理论得到风电机组的子项目层和指标层的权值分配如表1所示。

表1 子项目层和指标层的权值分配

步骤4)基于马尔科夫链模型的劣化度计算：劣化度表征了风电机组的当前运行状态与故障状态的对比程度，将最佳状态规范为1，故障状态规范为0，能够将不同数据范围的评价指标进行归一化处理；在传统模型的劣化度计算当中并没有考虑到评价指标的参数趋势变化，最终可能引起风电机组运行状态的误判；例如，某时刻齿轮箱油温的参数值虽然离上限值还有一定差值，其劣化度值不大，但是与其上一时刻相比，变化趋势是显著增大的，若决策者盲目的将此时的运行状态判定为合格，则可能引起误判；同样，若某时刻齿轮箱油温评价指标参数的劣化度值虽然较大，但相比于上一时刻已有明显的下降趋势，决策者也不能随意地将此刻的运行状态判定为严重；针对此问题，采用马尔科夫链模型预测评价指标参数的变化趋势，将参数趋势变化纳入到劣化度计算当中；具体包括以下步骤：

步骤4.1)建立马尔科夫链模型，预测评价指标参数的变化趋势，而后将评价指标参数的当前值和趋势变化量相加，得到评价指标参数的预测值；

本实施例首先选取图2所示评价指标，将评价指标的SCADA监测数据(采样时间为1min)进行10min平均化处理，得到评价指标参数的平均序列。以某风电机组齿轮箱系统为例，表2中的数据1序列为该机组某一时间段齿轮箱系统各评价指标的实际监测值，可以看出，齿轮箱输入轴温度在T4时刻的值为33.13℃，尽管未接近上限值(90℃)，但其与T3时刻的值相比，其增长趋势有一个较大的突变，表明此时刻机组很可能出现了劣化加速的趋势，后续时刻的温度变化也较大，表明T4时刻开始机组可能带病运行，应引起监控人员的警惕。应用前文所建立的马尔科夫链模型对齿轮箱输入轴温度的变化趋势作预测，在Matlab2009a环境下，求得其变化趋势后，将齿轮箱输入轴温度的当前值加上变化量得到数据2序列，并一同放置于表2做比较，可以看出，T4时刻得到的参数预测值(48.77℃)接近于下一时刻的(47.68℃)，验证了本发明采用的方法能够客观准确地挖掘参数的变化趋势，将这些信息报告给监控人员做后续处理，将起到预防机组“带病”运行状态的作用。其余各评价指标的参数值详见表3。表4所示为齿轮箱输入轴温度的残差划分区间，并以此建立了状态转移概率矩阵，如表5所示。

表2 齿轮箱系统各评价指标参数值

表3 其它系统各评价指标参数值

表4 齿轮箱输入轴温度残差区间

状态	S1	S2	S3	S4
					残差值(℃)	<＝-2.16	-2.16～-1.08	-1.08～-1.08	>＝2.16

表5 马尔科夫状态转移概率矩阵

状态	S0	S1	S2	S3	S4
						S0	0.42	0.27	0.16	0.07	0.08
S1	0.09	0.41	0.43	0.05	0.02
						S2	0.02	0.05	0.88	0.03	0.02
S3	0.04	0.05	0.50	0.25	0.16
						S4	0.06	0.01	0.24	0.27	0.42

步骤4.2：劣化度的计算：对于评价指标参数越小表征运行状态越良好的子项目，如齿轮箱油温、齿轮箱主轴承温度等温度评价指标，、将该类评价指标划分为越小越优型，其劣化度的计算如下：

$g\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& x<x_{\min }\\ \frac{x-x_{\min }}{x_{max}-x_{\min }},& x_{\min }\&le;x\&le;x_{max}\\ 1,& x>x_{\max }\end{array}\right\};$

式中，x为评价指标参数的预测值，x_max，x_min分别为该评价指标参数允许范围的最大值、最小值；

对于评价指标参数处于中间数值段表征运行状态不良的子项目，如转速、频率、有功功率等评价指标，参数过小或过大均表征运行状态不良，此类劣化度的计算如下：

$g\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& x<x_{min}\\ \frac{x-x_{min}}{x_a-x_{min}},& x_{min}\&le;x\&le;x_a\\ 0,& x_a\&le;x\&le;x_b\\ \frac{x-x_b}{x_{max}-x_b},& x_b\&le;x\&le;x_{max}\\ 1,& x>x_{max}\end{array}\right\};$

式中，x为评价指标参数的预测值，x_b、x_a分别表示当前评价指标参数正常范围的上限值、下限值；

步骤4)中的基于马尔科夫链模型的劣化度计算，内容如下，首先定义马尔科夫链：

马尔科夫链的性质是无后效性，指的是未来可能出现的状态只与当前时刻状态有关，而与其他时刻无关；若系统具有n个状态，在当前时刻的状态为i，下一时刻的状态为j，则称p_ij为一步转移概率；n个状态的一步转移概率的集合，则组成了一步转移概率矩阵P⁽¹⁾，P⁽¹⁾表示如下：

矩阵中的每一个元素的计算方法可由下式得到：

p_ij＝m_ij/m_i；

其中，m_ij表示由状态i经过一步转移到状态j的次数，m_i表示状态i出现的次数；

马尔科夫链的预测模型可表示为：

x_k＝x₀P⁽¹⁾

式中，x₀为初始时刻状态概率向量，x_k为下一时刻的状态概率向量；

基于马尔科夫链参数趋势预测策略的劣化度计算步骤如下：

(1)由SCADA系统获取评价指标的历史参数数据(采样时间为1min)，将其进行10min平均化处理，得到评价指标参数的平均序列；

(2)针对每个平均序列，用下一时刻的值减去上一时刻的值，两两求差值，得到评价指标的残差序列；

(3)对残差序列进行状态划分；Markov Chain状态划分方式有多种，选用均值-均方差的方法，确定状态划分的数目和大小；

(4)建立状态转移概率矩阵P⁽¹⁾；

(5)求取评价指标参数趋势的变化量；由评价指标当前时刻的残差序列，划分其所属状态，进而根据转移矩阵P⁽¹⁾得到参数在下一时刻的变化量；

(6)将评价指标参数的当前值和步骤(5)所得的变化量相加，得到了考虑变化趋势的评价指标当前时刻的预测值，将其代入劣化度计算公式，求取评价指标的劣化度大小。

本实施例中，针对步骤4.1)中的数据2序列计算T4时刻各子项目U_i下评价指标u_ij的劣化度大小，如表6所示。

表6 各子项目评价指标劣化度的大小

步骤5)评价指标隶属度矩阵的建立：在归一化评价指标参数后，采用隶属函数确定每个评价指标对步骤1)预定义的运行状态评价等级的隶属度矩阵R_i(i＝1,2,3,4)；岭形分布具有主值区间宽、过渡带平缓的特点，能较好的反映风电机组的评价指标劣化度和状态空间的模糊关系；因此，采用岭形分布隶属函数来描述评价指标对评价等级的隶属程度。

步骤5)中的评价指标隶属度矩阵的建立；采用岭形分布隶属函数来建立评价指标对评价等级的隶属度矩阵；首先建立评价指标的劣化度计算式，求得评价指标参数的劣化度，而后带入岭形分布隶属函数建立隶属度矩阵；评价指标参数数据的变化范围如下：

对于评价指标参数越小表征运行状态越良好的子项目，具体的参考范围如下：

齿轮箱输入轴温度，参考范围为[-10,90]，单位为℃；

齿轮箱输出轴温度，参考范围为[-10,90]，单位为℃；

齿轮箱油温，参考范围为[20,80]，单位为℃；

齿轮箱主轴承温度，参考范围为[-14,65]，单位为℃；

发电机驱动端轴承温度，参考范围为[-10,90]，单位为℃；

发电机非驱动端轴承温度，参考范围为[-10,90]，单位为℃；

发电机绕组温度，参考范围为[-20,140]，单位为℃；

发电机冷却水温度，参考范围为[-20,100]，单位为℃；

机舱温度，参考范围为[-10,50]，单位为℃；

机舱柜温度，参考范围为[10,55]，单位为℃；

塔底柜温度，参考范围为[10,55]，单位为℃；

对于评价指标参数处于中间数值段表征运行状态不良的子项目，具体的参考范围如下：

叶轮1变桨角度，极限范围为[0,91]，正常范围[0,90]，单位为°；

叶轮2变桨角度，极限范围为[0,91]，正常范围[0,90]，单位为°；

叶轮3变桨角度，极限范围为[0,91]，正常范围[0,90]，单位为°；

发电机转速，极限范围为[1000,2000]，正常范围[1100,1900]，单位为r/min；

网测A相电压，极限范围为[358,438]，正常范围[380,420]，单位为V；

网测A相电流，极限范围为[10,1468]，正常范围[20,1350]，单位为A；

有功功率，极限范围为[0,1700]，正常范围[200,1600]；

功率因素，极限范围为[-1,1]，正常范围[0.80,1]；

电网频率，极限范围为[49,51]，正常范围[49.5,50.5]，单位为HZ；

根据上述评价指标的评价指标参数范围，在归一化评价指标参数后，采用隶属函数确定每个评价指标对评价等级的隶属程度；岭形分布具有主值区间宽、过渡带平缓的特点，能较好的反映风电机组的评价指标劣化度和状态空间的模糊关系；因此采用岭形分布隶属函数来描述评价指标对评价等级的隶属程度，计算如下：

${\mathrm{\&mu;}}_{v_1}\left(g_{ij}\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& g_{ij}\&le;0.1\\ \frac{1}{2}-\frac{1}{2}sin\frac{\mathrm{\&pi;}}{0.2}(g_{ij}-0.2),& 0.1<g_{ij}\&le;0.3\\ 0,& g_{ij}>0.3\end{array}\right\};$

${\mathrm{\&mu;}}_{v_2}\left(g_{ij}\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& g_{ij}\&le;0.1\\ \frac{1}{2}+\frac{1}{2}\sin \frac{\mathrm{\&pi;}}{0.2}(g_{ij}-0.2),& 0.1<g_{ij}\&le;0.3\\ 1,& 0.3<g_{ij}\&le;0.4\\ \frac{1}{2}-\frac{1}{2}\sin \frac{\mathrm{\&pi;}}{0.2}(g_{ij}-0.5),& 0.4<g_{ij}\&le;0.6\\ 0,& g_{ij}>0.6\end{array}\right\};$

${\mathrm{\&mu;}}_{v_3}\left(g_{ij}\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& g_{ij}\&le;0.4\\ \frac{1}{2}+\frac{1}{2}sin\frac{\mathrm{\&pi;}}{0.2}(g_{ij}-0.5),& 0.4<g_{ij}\&le;0.6\\ 1,& 0.6<g_{ij}\&le;0.7\\ \frac{1}{2}-\frac{1}{2}\sin \frac{\mathrm{\&pi;}}{0.2}(g_{ij}-0.8),& 0.7<g_{ij}\&le;0.9\\ 0,& g_{ij}>0.9\end{array}\right\};$

${\mathrm{\&mu;}}_{v_4}\left(g_{ij}\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& g_{ij}\&le;0.7\\ \frac{1}{2}+\frac{1}{2}\sin \frac{\mathrm{\&pi;}}{0.2}(g_{ij}-0.8),& 0.7<g_{ij}\&le;0.9\\ 1,& g_{ij}>0.9\end{array}\right\};$

上述分别为“良好”、“合格”、“注意”和“严重”四个等级的隶属度计算公式，g_ij表示第i个子项目的第j个评价指标u_ij的劣化度；

通过隶属度的计算，求得第i个子项目U_i的评价指标隶属度矩阵R_i(i＝1,2,3,4)，以第一个子项目齿轮箱系统U₁为例，该子项目下有四个评价指标u₁₁、u₁₂、u₁₃、u₁₄，则R₁表示如下：

$R_1=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\&mu;}}_{V_1}\left(g_{11}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{V_2}\left(g_{11}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{V_3}\left(g_{11}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{V_4}\left(g_{11}\right)\\ {\mathrm{\&mu;}}_{V_1}\left(g_{12}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{V_2}\left(g_{12}\right){\mathrm{\&mu;}}_{V_3}\left(g_{12}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{V_4}\left(g_{12}\right)\\ {\mathrm{\&mu;}}_{V_1}\left(g_{13}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{V_2}\left(g_{13}\right){\mathrm{\&mu;}}_{V_3}\left(g_{13}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{V_4}\left(g_{13}\right)\\ {\mathrm{\&mu;}}_{V_1}\left(g_{14}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{V_2}\left(g_{14}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{V_3}\left(g_{14}\right),{\mathrm{\&mu;}}_{V_4}\left(g_{14}\right)\end{array}\right];$

以此类推，可得其他子项目。据此，完成了对风电机组整体运行状态的评估过程。

本实施例中，应用隶属度计算公式计算各子项目U_i下评价指标的隶属度，构造隶属度矩阵R_i，各子项目的隶属度矩阵如表7所示。

表7 子项目隶属度矩阵

步骤6)多层次模糊综合评价：设第i(i＝1,2,3,4,5)个子项目U_i有k个评价指标，由评价指标的变权向量A′_i＝(a′_i1,a′_i2,…,a′_ik)和评价指标隶属度矩阵R_i计算得到各子项目的评价矢量V_i(i＝1,2,3,4,5)，并构成风电机组的综合隶属度矩阵R；

V_i＝A′_i*R_i＝(v_i1,v_i2,v_i3,v_i4)；

R＝[V₁,V₂,V₃,V₄,V₅]^T；

式中，V_i表征了第i个子项目的模糊综合评价结果矢量，矢量中每个元素代表了子项目对每个评价等级的隶属度；

由子项目U_i的权重向量A'和综合隶属度矩阵R，可最终求得风电机组运行状态的综合评价矢量；

V＝A'*R＝(v₁,v₂,v₃,v₄)

式中，*为模糊合成算子，一般选取加权平均算子；矢量中每个元素代表了该风电机组对每个评价等级的隶属度；采用的最终评价原则为“取隶属度大于零的最低等级项来确定机组所处的状态”。

本实施例中，根据各子项目的隶属度矩阵及其权值矢量，可计算该风电机组的综合隶属度矩阵R：

$R=\left[\begin{array}{cccc}0,& 0.55,& 0.45,& 0\\ 1,& 0,& 0& 0\\ 0.06,& 0.92,& 0.02,& 0\\ 0.08,& 0.92& 0,& 0\\ 1,& 0,& 0,& 0\end{array}\right];$

则该风电机组运行状态的综合评价结果矢量为：

V＝A*R＝[0.50 0.43 0.07 0]。

根据“取隶属度大于零的最低等级项”的原则确定机组所处的状态，则该风电机组在T4时刻的最终运行状态被评价为“注意”。可以看出，应用所提模型得出的结论与前述的数据分析结果一致。此时，监控人员可对机组的齿轮箱系统进行预防性检查，避免机组运行状态的恶化。

若采用传统模型的劣化度计算方法，忽略了各评价指标参数趋势的变化，则很可能引起机组运行状态的误判。假设在T4时刻，代入数据1进行劣化度的计算，采用的评价策略不变，则应用模糊综合评价法所得该机组运行状态的最终评价结果为：

V＝[0.55 0.45 0 0]。

此时，该风电机组的运行状态被评价为“合格”。显然，传统模型的劣化度计算方法导致了机组运行状态的误判。对比本发明所提模型和传统模型，所提模型具有故障早期预报能力，得出的结论更为准确。

实施例2

本实施例以连续时刻风电机组运行状态评估为例。表8所示为T2-T6时刻风电机组运行状态的评估结果，从连续时刻的评估结果来看，所提模型的评估结果更加符合此前分析的机组实际运行状态，传统FSE模型的评估结果比较保守，相比而言，改进FSE模型的评估结果能够较好地反映机组的潜在故障，若T4时刻采取维护措施，则可避免“严重”运行状态。

表8 连续时刻状态评估结果

上述实施例仅是用来说明本发明，而并非用作对本发明的限定。只要是依据本发明的技术实质，对上述实施例进行变化、变型等都将落在本发明的权利要求的范围内。

Claims (7)

1.一种基于马尔科夫链参数预测的风电机组运行状态模糊综合评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)预定义风电机组运行状态评价等级V；

2)建立风电机组运行状态评价指标层次模型：首先把风电机组分为若干个子项目，然后依据整体性原则，采用SCADA系统的监测参数，将各个子项目细分为多项评价指标，收集并整理各个子项目的各项评价指标的评价指标参数，建立风电机组运行状态评价指标层次模型；

3)各层权重的确定：采用层次分析法得到评价指标的常权值，再对常权值进行变权处理，评价指标的变权公式为：

其中，a’_ij和a_ij分别为第i个子项目的第j个评价指标的变权值和常权值；g_ij为相应的劣化度；m为第i个子项目下评价指标的个数；α为变权系数；

4)基于马尔科夫链模型的劣化度计算，将不同数据范围的评价指标参数进行归一化处理，具体包括以下步骤：

4.1)建立马尔科夫链模型，预测评价指标参数的变化趋势，再将评价指标参数的当前值和趋势变化量相加，得到评价指标参数的预测值；

4.2)劣化度的计算：对于评价指标参数越小表征运行状态越良好的子项目，其劣化度的计算如下：

其中，x为评价指标参数的预测值，x_max、x_min分别为当前评价指标参数允许范围的最大值、最小值；

对于评价指标参数处于中间数值段表征运行状态不良的子项目，其劣化度的计算如下：

其中，x为评价指标参数的预测值，x_b、x_a分别表示当前评价指标参数正常范围的上限值、下限值；

5)评价指标隶属度矩阵的建立：在归一化评价指标参数后，采用隶属函数确定每个评价指标对步骤1)预定义的运行状态评价等级的隶属度矩阵R_i；

6)多层次模糊综合评价：设第i个子项目U_i有k个评价指标，由评价指标的变权向量A’_i＝(a’_i1,a’_i2,…,a’_ik)和隶属度矩阵R_i计算得到各子项目的评价矢量V_i，并构成风电机组的综合隶属度矩阵R；

V_i＝A’_i*R_i＝(v_i1,v_i2,v_i3,v_i4)；

R＝[V₁,V₂,V₃,V₄,V₅]^T；

其中，V_i表征了第i个子项目的模糊综合评价结果矢量，矢量中每个元素代表了子项目对每个评价等级的隶属度；

由子项目U_i的权重向量A'和综合隶属度矩阵R，求得风电机组运行状态的综合评价矢量，矢量中每个元素代表了风电机组对每个评价等级的隶属度；综合评价矢量如下：

V＝A'*R＝(v₁,v₂,v₃,v₄)；

其中，*为模糊合成算子。

2.根据权利要求1所述的基于马尔科夫链参数预测的风电机组运行状态模糊综合评价方法，其特征在于，基于马尔科夫链模型，设系统具有n个状态，n个状态的一步转移概率p_ij的集合组成了一步转移概率矩阵P⁽¹⁾，具体如下：

p_ij＝m_ij/m_i；

其中，m_ij表示由状态i经过一步转移到状态j的次数，m_i表示状态i出现的次数；

则基于马尔科夫链的预测模型为：

x_k＝x₀P⁽¹⁾；

其中，x₀为初始时刻状态概率向量，x_k为下一时刻的状态概率向量。

3.根据权利要求2所述的基于马尔科夫链参数预测的风电机组运行状态模糊综合评价方 法，其特征在于，步骤4)中，基于马尔科夫链预测评价指标参数的变化趋势的劣化度计算步骤如下：

a)由SCADA系统获取评价指标的历史参数数据，并对一定采样时长的进行平均化处理，得到评价指标参数的平均序列；

b)针对每个平均序列，用下一时刻的值减去上一时刻的值，两两求差值，得到指标的残差序列；

c)对残差序列进行状态划分，确定状态划分的数目和大小；

d)建立状态转移概率矩阵P⁽¹⁾；

e)求取评价指标参数趋势的变化量：由评价指标当前时刻的残差序列，划分其所属状态，进而根据转移矩阵P⁽¹⁾得到参数在下一时刻的变化量；

f)将评价指标参数的当前值和步骤e)所得的变化量相加，得到考虑变化趋势的评价指标当前时刻的预测值，将其代入劣化度的计算，得到评价指标的劣化度大小。

4.根据权利要求1所述的基于马尔科夫链参数预测的风电机组运行状态模糊综合评价方法，其特征在于，采用岭形分布隶属函数描述隶属度矩阵，将评价指标参数的劣化度代入岭形分布隶属函数，建立隶属度矩阵。

5.根据权利要求4所述的基于马尔科夫链参数预测的风电机组运行状态模糊综合评价方法，其特征在于，采用岭形分布隶属函数来描述评价指标对运行状态评价等级的隶属程度，从好到差的四个等级的计算依次如下：

其中，g_ij表示第i个子项目的第j个指标u_ij的劣化度。

6.根据权利要求5所述的基于马尔科夫链参数预测的风电机组运行状态模糊综合评价方法，其特征在于，通过隶属度的计算，求得第i个子项目U_i的指标隶属度矩阵R_i，表示如下：

7.根据权利要求1所述的基于马尔科夫链参数预测的风电机组运行状态模糊综合评价方法，其特征在于，变权系数为-1<α<1/2。