CN111209934A - 风机故障预报警方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及风机故障预警技术领域，是一种风机故障预报警方法及系统，前者包括以下步骤：获取风场的实时SCADA运行数据和风场的历史SCADA运行数据；在实时SCADA运行数据和历史SCADA运行数据中根据m个有效数据变量分别选取相同的m个样本数据集；将实时运行输入数据和历史运行输入数据分别输入基于K均值聚类算法的计算模型，获得实时运行输出数据和历史运行输出数据；通过两类输出数据对比识别异常数据，给出预报警信息。本发明利用K均值聚类算法将运行数据分类，对聚类输出均值数据创建虚拟变量分析输出数据，对两类输出数据进行对比，识别异常数据，给出预报警信息，从而能及时发现发电机的异常情况，更为有效和合理地对风机故障进行预报警和预防。

Description

风机故障预报警方法及系统
技术领域
本发明涉及风机故障预警技术领域，是一种风机故障预报警方法及系统。
背景技术
随着我国风电机组运行总量的不断增加，风机故障时有发生，甚至演变为重大事故，同时，随着风机运行时间的增长，事故发生的频率也逐步增加。目前由于风机容量逐步增加，结构部件增加，运行工况复杂多变,仅依靠恒定值或故障代码作为风机装置是否预警的触发指标,容易造成不报、误报及排查时间不足等问题的现象。
发明内容
本发明提供了一种风机故障预报警方法及系统，克服了上述现有技术之不足，其能有效解决现有风电机组多依靠恒定值或故障代码作为风机装置是否预警的触发指标，易造成报警不准确的问题。
本发明的技术方案之一是通过以下措施来实现的：一种风机故障预报警方法，包括以下步骤：
获取风场的实时SCADA运行数据和设定时间内风场的历史SCADA运行数据；
在实时SCADA运行数据和历史SCADA运行数据中根据m个有效数据变量分别选取m个样本数据集，作为基于K均值聚类算法计算模型的实时运行输入数据和历史运行输入数据；
将实时运行输入数据和历史运行输入数据分别输入基于K均值聚类算法计算模型，获得实时运行输出数据和历史运行输出数据；
通过实时运行输出数据和历史运行输出数据对比识别异常数据，给出预报警信息。
下面是对上述发明技术方案的进一步优化或/和改进：
上述根据8个有效数据变量分别选取8个样本数据集，每个有效数据变量对应一个样本数据集，8个有效数据变量分别为风速、发电机功率、风轮转速、发电机转速、发电机箱温度、发电量、齿轮箱油温度、发电机定子温度。
上述基于K均值聚类算法计算模型的计算过程包括：
输入数据转换，将不具有正态分布的输入数据变换成具有正态分布的输入数据；
对具有正态分布的输入数据进行数据离差标准化；
利用K均值聚类算法对输入数据进行聚类，聚类不再发生变化时，输出聚类过程的最后一次均值数据；
对聚类输出的最后一次均值数据创建虚拟变量，并做虚拟变量线性回归分析，输出分析数值。
上述利用K均值聚类算法对输入数据进行聚类，聚类不再发生变化时，输出聚类过程的最后一次均值数据，包括：
计算样本数据集的均值；
在该样本数据集中选取k个样本作为初始聚类中心，计算每个样本点与各个聚类中心的最小距离，并根据最小距离重新划分聚类中心；
重复上述过程，直到每次聚类不再发生变化，输出聚类过程的最后一次均值。
上述通过实时运行输出数据和历史运行输出数据对比识别异常数据，给出预报警信息，包括：
数据对比，对实时运行输出数据和历史运行输出数据进行二值化处理，将历史运行输出数据作为阈值，将实时运行输出数据与阈值进行对比，并绘制出相关性系数曲线；
窗口筛选，利用滑动窗口统计方法，以历史运行输出数据为基础，设置两重滑动窗口宽度，对实时运行输出数据进行筛选，将第一重与第二重宽度内数据为预警数值，将超出第二重宽度的数据为报警数值。
上述获取设定时间内风场的历史SCADA运行数据，包括：
数据提取，以风场的SCADA网络作为信息传递网络，提取设定时间内风场的历史SCADA运行数据；
数据筛选，在提取设定时间内风场的历史SCADA运行数据中，筛选出满足筛选条件的历史SCADA运行数据，其中筛选条件包括a、数据为历史正常运行状态数据，b、数据的时间周长长，且涵盖不同时间、不同负荷状态下的运行数据，c、不是风机停机数据。
本发明的技术方案之二是通过以下措施来实现的：一种风机故障预报警系统，包括数据获取单元、模型输入数据生成单元、模型计算单元和报警生成单元；
数据获取单元，获取风场的实时SCADA运行数据和设定时间内风场的历史SCADA运行数据；
模型输入数据生成单元，在实时SCADA运行数据和历史SCADA运行数据中根据m个有效数据变量分别选取m个样本数据集，作为基于K均值聚类算法计算模型的实时运行输入数据和历史运行输入数据；
模型计算单元，将实时运行输入数据和历史运行输入数据分别输入基于K均值聚类算法计算模型，获得实时运行输出数据和历史运行输出数据；
报警生成单元，通过实时运行输出数据和历史运行输出数据对比识别异常数据，给出预报警信息。
本发明直接提取SCADA运行数据，选取8个样本数据集，利用K均值聚类算法将运行数据分类，并对聚类输出均值数据创建虚拟变量分析输出数据，并通过实时运行输出数据和历史运行输出数据对比识别异常数据，给出预报警信息，从而能及时发现发电机的异常情况，更为有效和合理地对风机故障进行预报警和预防，提升风机运行的安全。同时本发明无需额外的设备测量，有效降低了成本。
附图说明
附图1为本发明实施例1的流程图。
附图2为本发明实施例1中基于K均值聚类算法计算模型的计算流程图。
附图3为本发明实施例1中K均值聚类算法对输入数据进行聚类的方法流程图。
附图4为本发明实施例2的系统结构示意图。
具体实施方式
本发明不受下述实施例的限制，可根据本发明的技术方案与实际情况来确定具体的实施方式。
下面结合实施例及附图对本发明作进一步描述：
实施例1：如附图1所示，一种风机故障预报警方法，包括以下步骤：
S1，获取风场的实时SCADA运行数据和设定时间内风场的历史SCADA运行数据；
S2，在实时SCADA运行数据和历史SCADA运行数据中根据m个有效数据变量分别选取m个样本数据集，作为基于K均值聚类算法计算模型的实时运行输入数据和历史运行输入数据；
S3，将实时运行输入数据和历史运行输入数据分别输入基于K均值聚类算法计算模型，获得实时运行输出数据和历史运行输出数据；
S4，通过实时运行输出数据和历史运行输出数据对比识别异常数据，给出预报警信息。
可根据实际需要，对上述风机故障预报警方法作进一步优化或/和改进：
如附图1所示，S2中所述在实时SCADA运行数据和历史SCADA运行数据中根据8个有效数据变量分别选取8个样本数据集，每个有效数据变量对应一个样本数据集，8个有效数据变量分别为风速、发电机功率、风轮转速、发电机转速、发电机箱温度、发电量、齿轮箱油温度、发电机定子温度。
如附图2所示，S3，所述基于K均值聚类算法计算模型的计算过程包括：
S31，输入数据转换，将不具有正态分布的输入数据变换成具有正态分布的输入数据，如下式所示：
x'＝log(x)；
其中x为不具有正态分布的输入数据，即不具有正态分布的实时SCADA运行数据或不具有正态分布的历史SCADA运行数据；x'为变换后具有正态分布的输入数据。
S32，对具有正态分布的输入数据进行数据离差标准化；
对具有正态分布的输入数据进行数据离差标准化，即基于原始数据的最大值、最小值，并通过下式对数据进行线性变换：
Figure BDA0002337972340000031
其中x”为离差标准化后的数据；x'为变换后具有正态分布的输入数据；min为同一样本数据集中原始数据的最小值；max为同一样本数据集中原始数据的最大值。
由于实时SCADA运行数据和历史SCADA运行数据中均包括8个样本数据集，对每个样本数据集中某个数据进行转换后进行离差标准化时，将该样本数据集中的所有原始数据进行排序，按照设备厂家标准参数进行优化参数，并选取原始数据的最大值和最小值。
S33，利用K均值聚类算法对输入数据进行聚类，聚类不再发生变化时，输出聚类过程的最后一次均值数据；
S34，对聚类输出的最后一次均值数据创建虚拟变量，并做虚拟变量线性回归分析，输出分析数值。
上述将实时运行输入数据和历史运行输入数据分别输入基于K均值聚类算法的计算模型中，分别输出分析数值，即为实时运行输出数据和历史运行输出数据。
上述虚拟变量线性回归分析为现有公知技术。
如附图3所示，所述利用K均值聚类算法对输入数据进行聚类，聚类不再发生变化时，输出聚类过程的最后一次均值数据，包括：
S331，计算样本数据集的均值，样本数据集X”＝[x”1,x”2,x”3,x”4......x”n...]；
Figure BDA0002337972340000041
S332，在该样本数据集中选取k个样本作为初始聚类中心，计算每个样本点与各个聚类中心的最小距离，并根据最小距离重新划分聚类中心；
上述最小距离计算过程如下：
1、设两个n维向量为a(x11,x12,...,x1n)与b(x21,x22,...,x2n)；
2、根据欧式距离公式计算最小距离：
Figure BDA0002337972340000042
S333，重复上述过程，直到每次聚类不再发生变化，输出聚类过程的最后一次均值。
如附图1所示，所述通过实时运行输出数据和历史运行输出数据对比识别异常数据，给出预报警信息，包括：
数据对比，对实时运行输出数据和历史运行输出数据进行二值化处理，将历史运行输出数据作为阈值，将实时运行输出数据与阈值进行“数据-数据”对比，并绘制出相关性系数曲线；这里工作人员通过相关性系数观察实时运行输出数据和历史运行输出数据之间的相关性，从而根据历史SCADA运行情况对实时SCADA运行情况实时分析，找出可能存在的可疑点。
窗口筛选，利用滑动窗口统计方法，以历史运行输出数据为基础，设置两重滑动窗口宽度，对实时运行输出数据进行筛选，筛选如下：
第一重宽度内数据为正常运行数值；
第一重与第二重宽度内数据为预警数值；
超出第二重宽度的数据为报警数值；
同时，对预警和报警数据进行标记，然后选取标记后的数据进行归集，当标记数据连续3次出现，给出异常报警。报警类型分别显示为0和1数字，分别代表故障为：预警和报警；
预警为尚没有出现故障，但出现偏离，提醒预防，警示音为一声蜂鸣声；
报警为已出现故障，警示音为持续蜂鸣声；
预报警状态解除，采用手动解除。
如附图1所示，所述获取设定时间内风场的历史SCADA运行数据，包括：
数据提取，以风场的SCADA网络作为信息传递网络，提取设定时间内风场的历史SCADA运行数据；
数据筛选，在提取设定时间内风场的历史SCADA运行数据中，筛选出满足筛选条件的历史SCADA运行数据，其中筛选条件包括a、数据为历史正常运行状态数据，b、数据的时间周长长，且涵盖不同时间、不同负荷状态下的运行数据，c、不是风机停机数据。
实施例2：如图4所示，一种风机故障预报警系统，包括数据获取单元、模型输入数据生成单元、模型计算单元和报警生成单元；
数据获取单元，获取风场的实时SCADA运行数据和设定时间内风场的历史SCADA运行数据；
模型输入数据生成单元，在实时SCADA运行数据和历史SCADA运行数据中根据m个有效数据变量分别选取m个样本数据集，作为基于K均值聚类算法计算模型的实时运行输入数据和历史运行输入数据；
模型计算单元，将实时运行输入数据和历史运行输入数据分别输入基于K均值聚类算法计算模型，获得实时运行输出数据和历史运行输出数据；
报警生成单元，通过实时运行输出数据和历史运行输出数据对比识别异常数据，给出预报警信息。
本发明直接提取实时SCADA运行数据和历史SCADA运行数据，分别选取8个样本数据集，利用K均值聚类算法将运行数据分类，并对聚类输出均值数据创建虚拟变量分析输出数据，并通过实时运行输出数据和历史运行输出数据对比识别异常数据，给出预报警信息，从而及时发现发电机的异常情况，更为有效和合理地对风机故障进行预报警和预防，提升风机运行的安全。同时本发明无需额外的设备测量，有效降低了成本。
以上技术特征构成了本发明的实施例，其具有较强的适应性和实施效果，可根据实际需要增减非必要的技术特征，来满足不同情况的需求。

Claims (8)

1.一种风机故障预报警方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取风场的实时SCADA运行数据和设定时间内风场的历史SCADA运行数据；
在实时SCADA运行数据和历史SCADA运行数据中根据m个有效数据变量分别选取m个样本数据集，作为基于K均值聚类算法计算模型的实时运行输入数据和历史运行输入数据；
将实时运行输入数据和历史运行输入数据分别输入基于K均值聚类算法计算模型，获得实时运行输出数据和历史运行输出数据；
通过实时运行输出数据和历史运行输出数据对比识别异常数据，给出预报警信息。
2.根据权利要求1所述的风机故障预报警方法，其特征在于，所述根据8个有效数据变量分别选取8个样本数据集，每个有效数据变量对应一个样本数据集，8个有效数据变量分别为风速、发电机功率、风轮转速、发电机转速、发电机箱温度、发电量、齿轮箱油温度、发电机定子温度。
3.根据权利要求1所述的风机故障预报警方法，其特征在于，所述基于K均值聚类算法计算模型的计算过程包括：
输入数据转换，将不具有正态分布的输入数据变换成具有正态分布的输入数据；
对具有正态分布的输入数据进行数据离差标准化；
利用K均值聚类算法对输入数据进行聚类，聚类不再发生变化时，输出聚类过程的最后一次均值数据；
对聚类输出的最后一次均值数据创建虚拟变量，并做虚拟变量线性回归分析，输出分析数值。
4.根据权利要求3所述的风机故障预报警方法，其特征在于，所述利用K均值聚类算法对输入数据进行聚类，聚类不再发生变化时，输出聚类过程的最后一次均值数据，包括：
计算样本数据集的均值；
在该样本数据集中选取k个样本作为初始聚类中心，计算每个样本点与各个聚类中心的最小距离，并根据最小距离重新划分聚类中心；
重复上述过程，直到每次聚类不再发生变化，输出聚类过程的最后一次均值。
5.根据权利要求1或2或3或4所述的风机故障预报警方法，其特征在于，通过实时运行输出数据和历史运行输出数据对比识别异常数据，给出预报警信息，包括：
数据对比，对实时运行输出数据和历史运行输出数据进行二值化处理，将历史运行输出数据作为阈值，将实时运行输出数据与阈值进行对比，并绘制出相关性系数曲线；
窗口筛选，利用滑动窗口统计方法，以历史运行输出数据为基础，设置两重滑动窗口宽度，对实时运行输出数据进行筛选，将第一重与第二重宽度内数据标为预警数值，将超出第二重宽度的数据标为报警数值。
6.根据权利要求1或2或3或4所述的风机故障预报警方法，其特征在于，所述获取设定时间内风场的历史SCADA运行数据，包括：
数据提取，以风场的SCADA网络作为信息传递网络，提取设定时间内风场的历史SCADA运行数据；
数据筛选，在提取设定时间内风场的历史SCADA运行数据中，筛选出满足筛选条件的历史SCADA运行数据，其中筛选条件包括a、数据为历史正常运行状态数据，b、数据的时间周长长，且涵盖不同时间、不同负荷状态下的运行数据，c、不是风机停机数据。
7.根据权利要求5所述的风机故障预报警方法，其特征在于，所述获取设定时间内风场的历史SCADA运行数据，包括：
数据提取，以风场的SCADA网络作为信息传递网络，提取设定时间内风场的历史SCADA运行数据；
数据筛选，在提取设定时间内风场的历史SCADA运行数据中，筛选出满足筛选条件的历史SCADA运行数据，其中筛选条件包括a、数据为历史正常运行状态数据，b、数据的时间周长长，且涵盖不同时间、不同负荷状态下的运行数据，c、不是风机停机数据。
8.一种根据权利要求1至7中任一项所述的风机故障预报警系统，其特征在于，包括数据获取单元、模型输入数据生成单元、模型计算单元和报警生成单元；
数据获取单元，获取风场的实时SCADA运行数据和设定时间内风场的历史SCADA运行数据；
模型输入数据生成单元，在实时SCADA运行数据和历史SCADA运行数据中根据m个有效数据变量分别选取m个样本数据集，作为基于K均值聚类算法计算模型的实时运行输入数据和历史运行输入数据；
模型计算单元，将实时运行输入数据和历史运行输入数据分别输入基于K均值聚类算法计算模型，获得实时运行输出数据和历史运行输出数据；
报警生成单元，通过实时运行输出数据和历史运行输出数据对比识别异常数据，给出预报警信息。
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