CN114753980A - 一种风机叶片结冰监测方法及系统 - Google Patents
一种风机叶片结冰监测方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114753980A CN114753980A CN202210465883.8A CN202210465883A CN114753980A CN 114753980 A CN114753980 A CN 114753980A CN 202210465883 A CN202210465883 A CN 202210465883A CN 114753980 A CN114753980 A CN 114753980A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- model
- fan
- power
- monitoring
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 88
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 81
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 48
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 claims abstract description 13
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 claims description 32
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 claims description 32
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 21
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 18
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 16
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 11
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 6
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 6
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 230000009191 jumping Effects 0.000 claims description 3
- 239000004576 sand Substances 0.000 claims description 3
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 claims description 3
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 claims description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 13
- 230000008014 freezing Effects 0.000 description 7
- 238000007710 freezing Methods 0.000 description 7
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 5
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 4
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 4
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 3
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 description 1
- 238000000701 chemical imaging Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000013479 data entry Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000010977 unit operation Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- F03D—WIND MOTORS
- F03D80/00—Details, components or accessories not provided for in groups F03D1/00 - F03D17/00
- F03D80/40—Ice detection; De-icing means
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Sustainable Development (AREA)
- Sustainable Energy (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Wind Motors (AREA)
Abstract
本发明公开了一种风机叶片结冰监测方法及系统，包括获取风机原始数据，在风机原始数据上构建新的特征；将风机原始数据和构建的新的特征输入至预先构建的极限梯度提升模型中进行特征重要性分析；建立孤立森林模型提取由正常运行数据组成的功率主带，使用功率主带中的正常运行数据建立动态潜变量回归模型；将预先获取的实际运行数据输入至动态潜变量回归模型，获取第二功率数据，与实际功率的误差监测指标进行对比判断是否越限，在越限时进行劣化告警，将性能劣化时段的风机运行数据作为孤立森林模型的输入，输出得到运行数据是否存在异常；若检测出运行数据存在异常，结合当前环境温度，判断是否进行风机叶片结冰预警，本发明建立了符合动态运行特性的风机叶片结冰监测模型，提高监测的准确率以及模型的可推广性。
Description
技术领域
本发明涉及一种风机叶片结冰监测方法及系统，属于风机叶片结冰监测技术领域。
背景技术
风能资源主要分布在高纬度与高海拔地区，风电机组工作环境温度较低，空气湿度大，极易发生叶片结冰现象。风机叶片结冰会导致风能捕获效率下降并且叶片抛冰有着潜在的安全隐患，结冰严重时甚至会导致叶片断裂，威胁人身安全，造成财产损失。因此，实现风机叶片结冰实时监测并进行有效的预警对保障风电机组安全稳定运行具有重要的意义。
目前对于风机叶片结冰监测主要分为直接方法与数据驱动的方法。直接方法通过高光谱成像、红外温度测量、超声波检测等方法，利用可视化分析、热辐射信号异常、超声波传播速率的不同直接对风机叶片实现结冰的监测。数据驱动的方法则是基于风机运行数据，分析出风机叶片结冰事件的发生并进行相应的预警。通常根据叶片结冰后会导致风机功率下降，使用逻辑分类器实现风机叶片结冰检测。或者是使用高斯回归过程建立功率与转速模型，根据模型的异常输出以及环境温度条件判断叶片结冰。
直接方法需要增加额外设备，不利于进行大规模的应用。大部分数据驱动方法研究选择功率变量作为结冰监测的指标，无法进行故障分离，不能确认是否是由叶片结冰引起的功率下降，风机结冰的过程是一个随时间变化的动态过程，叶片是否结冰不仅与当前时刻的状态有关，还能够从过去时刻的相关参数信息中反应出来。传统的风机叶片结冰监测方法缺乏对结冰过程累计对风电机组性能影响的考虑，通常没有考虑风机叶片结冰过程随时间变化的特征，可能会使监测结果产生较大的不确定性。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种风机叶片结冰监测方法及系统，提高对风机动态过程故障监测的准确率，成本较低且更加容易实施。
为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：
第一方面，本发明提供了一种风机叶片结冰监测方法，包括：
获取风机原始数据，在风机原始数据上构建新的特征；
将风机原始数据和构建的新的特征输入至预先构建的极限梯度提升模型中，获取第一功率数据，并根据第一功率数据量化评估每个输入特征对功率输出的影响程度；
将对功率输出的影响程度靠前的特征输入预先构建的孤立森林模型中，获取风电机组运行数据的异常值，并提取由正常运行数据组成的功率主带；
使用功率主带中的正常运行数据建立动态潜变量回归模型，将实际运行数据输入预先建立的动态潜变量回归模型获取第二功率数据，并将第二功率数据与实际功率的误差监测指标进行对比判断是否越限，在越限时进行劣化告警，并进行参数异常检测步骤；
参数异常检测步骤，包括：将性能劣化时段的风机运行数据作为孤立森林模型的输入，输出得到运行数据是否存在异常；
若检测出运行数据存在异常，结合当前环境温度，判断是否进行风机叶片结冰预警。
进一步的，所述原始数据包括风速、桨距角、转速、机舱振动、偏航角度和功率中的一种或多种。
进一步的，所述在风机原始数据上构建的新的特征，包括：气动转矩、风能利用系数和叶尖速比这三个新的参数特征，其中：
风机捕获的气动功率Pwt及相应的气动转矩Twt为：
式中，ρ为空气密度(kg/m3)；Rwt为风轮半径(m)；Cp(λ,β)为风能利用系数；v为风速(m/s)；ωwt为风轮旋转角速度(rad/s)；λ为叶尖速比；β为桨距角(°)；
叶尖速比指的是风力机风轮叶片尖端的线速度与风速的比值：
式中，n为风机转速(r/min)；Rwt为风轮半径(m)；v为风速(m/s)；ωwt为风轮旋转角速度(rad/s)；
风能利用系数指的是风能转化为动能的比例，风能利用系数经验公式如下所示：
式中，λ为叶尖速比；β为桨距角(°)；
进一步的，将风机原始数据和构建的新的特征输入至预先构建的极限梯度提升模型中，获取第一功率数据，并根据第一功率数据量化评估每个输入特征对功率输出的影响程度，包括：
将原始数据集的风速、桨距角、转速、机舱振动、偏航角度以及构建的气动转矩、风能利用系数和叶尖速比作为极限梯度提升模型的输入，第一功率数据作为模型输出，并根据第一功率数据量化评估每个输入特征对功率输出的影响程度，使用F分数作为评价指标，将F得分前5位的特征选择出来，作为孤立森林模型的输入。
进一步的，所述孤立森林模型使用二叉搜索树结构，利用异常值数量较少并且不同于大部分样本的特性，将异常值更早地孤立出来，其实现步骤如下：
(1)从数据集X中随机抽取n个样本点放入孤立树根节点，并随机选取一个特征q和一个分割值p；
(2)该分割值p产生一个超平面，将当前数据空间划分为两个子空间，指定维度小于p的样本点划入左分支，大于或等于p的样本点划入右分支；
(3)递归分割，直至数据本身不可进行分割或者二叉树达到最大的深度；
(4)重复以上步骤，直至构建规定个数的孤立树形成孤立森林；
(5)计算搜索不成功路径的平均长度：
c(n)＝2H(n-1)-(2(n-1)/n)
式中，H(n-1)≈ln(n-1)+γ为调和数，欧拉常数γ的取值约为0.577；
c(n)是n个样本点路径长度的均值，用c(n)来标准化路径长度h(x)，异常值得分s为：
式中，E(h(x))为路径长度的数学期望；
异常值得分越接近于1越有可能是异常值。
进一步的，所述动态潜变量回归模型的构建方法，包括：
定义训练数据过程变量矩阵X和质量变量矩阵Y如下所示：
X＝[x1,x2,…,xs+N]T∈R(N+s)×m
Y＝[y1,y2,…,ys+N]T∈R(N+s)×p
式中，xi和yi分别为i(i＝1,2...,N+s)时刻的过程变量和质量变量；s为滞后阶数；
记：
Xi＝[xi+1,xi+2,…,xi+N]T∈RN×m
Zs＝[xs,xs-1,…,x1]T∈RN×(ms)
Ys＝[ys+1,ys+2,…,ys+N]T∈RN×p
式中，Is∈Rs×s为单位矩阵；
为克罗内克乘积；Ts为输入得分向量；
定义动态潜变量回归算法的目标函数为：
s.t.||Tsβ||＝1,||q||＝1,||β||＝1
式中，q为质量向量；w为权重向量；β＝[β1,β2,…βs]T为w的权重系数；γ为正则化因子；
由拉格朗日乘数法，使用拉格朗日乘子λ可以得到：
分别对上式中q、w和β求偏导并令其等于零可得：
定义Xi和Ys的得分向量ti和us为：
ti∈RN＝[ti+1,ti+2,…,ti+N]T＝Xiw
us∈RN＝[us+1,us+2,…,us+N]T＝Ysq
由此可以求解模型参数q、w和β从而建立起动态外模型；
为协调动态外模型，建立描述输出得分向量us和输入得分向量[ts,ts-1,...,t0]相关性的动态内模型：
us＝α0ts+α1ts-1+...+αst0+rs
式中，rs为回归误差；
通过最小化回归误差并加入正则化项
可以得到：
式中，α＝[α0,α1,...,αs]T；
预测输出得分向量就可以表示为：
至此动态潜变量回归模型的建立完成，其载荷矩阵p可以通过最小化X和tpT残差的傅里叶范数可得：
p＝XTt/tTt
同理可得Y的载荷矩阵c：
然后通过载荷矩阵实现对X和Ys的更新：
X:＝X-tpT
通过不断地建立内外模型，并更新过程变量和质量变量，提取足够多的潜变量信息，将样本分为主元空间和残差空间，并使用T平方和平方预测误差指标进行监测，使用向量自回归模型来表示得分向量，可以得到：
式中，tk-i(i＝1,2,…,s)为之前时刻的得分向量；θk为残差向量；ai为向量自回归模型参数可以使用最小二乘回归计算得到；
实时监测指标定义如下所示：
式中，Λθ为残差向量θk协方差的特征值矩阵。
进一步的，所述若检测出运行数据存在异常，结合当前环境温度，判断是否进行风机叶片结冰预警，包括：
若监测出叶尖速比或者桨距角参数异常，并结合当前环境温度如果小于0度，则进行风机叶片结冰预警。
第二方面，本发明提供一种风机叶片结冰监测系统，包括：
获取单元，用于获取风机原始数据，在风机原始数据上构建新的特征；
评估单元，用于将风机原始数据和构建的新的特征输入至预先构建的极限梯度提升模型中，获取第一功率数据，并根据第一功率数据量化评估每个输入特征对功率输出的影响程度；
提取单元，用于将对功率输出的影响程度靠前的特征输入预先构建的孤立森林模型中，获取风电机组运行数据的异常值，并提取由正常运行数据组成的功率主带；
越限判断单元，用于使用功率主带中的正常运行数据建立动态潜变量回归模型，将预先获取的实际运行数据输入至动态潜变量回归模型获取第二功率数据，并将第二功率数据与实际功率的误差监测指标进行对比判断是否越限，在越限时进行劣化告警，并跳转至参数异常检测单元；
参数异常检测单元，用于将性能劣化时段的风机运行数据作为孤立森林模型的输入，输出得到运行数据是否存在异常；
风机叶片结冰预警判断单元，用于在检测出运行数据存在异常时，结合当前环境温度，判断是否进行风机叶片结冰预警。
第三方面，本发明提供一种风机叶片结冰监测装置，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据前述任一项所述方法的步骤。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：该程序被处理器执行时实现前述任一项所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：
本发明提供一种风机叶片结冰监测方法及系统，使用动态潜变量回归算法建立动态内外结构化关系模型，充分考虑数据的时间相关性，采用T平方和平方预测误差作为监测指标，当功率输出的指标越限则进行劣化告警，监测风机叶片结冰会导致功率下降这一重要特征；然后再经过孤立森林模型分析叶尖速比和桨距角，若存在异常，结合当前环境温度小于零度，确认是由风机叶片结冰引起的风机输出功率下降，实现故障分离，最终建立起符合动态运行特性的风机叶片结冰监测模型，提高监测的准确率以及模型的可推广性。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种风机叶片结冰监测方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的特征重要性分析示意图；
图3是本发明实施例提供的功率主带提取效果图；
图4、图5是本发明实施例提供的误差检测指标示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例1
本实施例介绍一种风机叶片结冰监测方法，包括：
获取风机原始数据，在风机原始数据上构建新的特征；
将风机原始数据和构建的新的特征输入至预先构建的极限梯度提升模型中，获取第一功率数据，并根据第一功率数据量化评估每个输入特征对功率输出的影响程度；
将对功率输出的影响程度靠前的特征输入预先构建的孤立森林模型中，获取风电机组运行数据的异常值，并提取由正常运行数据组成的功率主带；
使用功率主带中的正常运行数据建立的动态潜变量回归模型，将预先获取的实际运行数据输入至动态潜变量回归模型获取第二功率数据，并将第二功率数据与实际功率的误差监测指标进行对比判断是否越限，在越限时进行劣化告警，并进行参数异常检测步骤；
参数异常检测步骤，包括：将性能劣化时段的风机运行数据作为孤立森林模型的输入，输出得到运行数据是否存在异常；
若检测出运行数据存在异常，结合当前环境温度，判断是否进行风机叶片结冰预警。
本实施例提供的风机叶片结冰监测方法，其应用过程具体涉及如下步骤：
步骤1，研究风机运行机理，通过特征工程构建新的参数特征。
通过研究风机运行机理从原始数据集中构建新的特征，增加特征之间的非线性关系，从而转换数据集的特征空间来提高模型的性能。
原始数据集通常包括风速、桨距角、转速、机舱振动、偏航角度和功率等数据，在原始数据集的基础上，增加气动转矩、风能利用系数和叶尖速比这三个新的参数特征。构建的参数特征为后续风机功率主带提取、性能劣化模型和参数异常模型的建立提供了高质量的数据支撑。
风机捕获的气动功率Pwt及相应的气动转矩Twt为：
式中，ρ为空气密度(kg/m3)；Rwt为风轮半径(m)；Cp(λ,β)为风能利用系数；v为风速(m/s)；ωwt为风轮旋转角速度(rad/s)；λ为叶尖速比；β为桨距角(°)。
风能利用系数代表风能的利用效率，指的是风能转化为动能的比例，在工程实践上通常将风能利用系数表示为叶尖速比和桨距角的连续非线性函数。叶尖速比指的是风力机风轮叶片尖端的线速度与风速的比值：
式中，n为风机转速(r/min)；Rwt为风轮半径(m)；v为风速(m/s)；ωwt为风轮旋转角速度(rad/s)。
风能利用系数经验公式如下所示：
式中，λ为叶尖速比；β为桨距角(°)。
使用极限梯度提升(Extreme GradientBoosting，XGBoost)模型量化分析各个特征对于模型输出的影响。极限梯度提升模型在构建过程中通过遍历各个特征来找到最优切分点，使用增益函数进行特征的选择，当一个特征出现的次数越多则对分裂点增益函数的影响越大。
将原始数据集的风速、桨距角、转速、机舱振动、偏航角度以及构建的气动转矩、风能利用系数和叶尖速比作为极限梯度提升模型的输入，功率数据作为模型输出，使用F分数作为评价指标。通过特征重要性的分析，将F得分前5位的特征选择出来，避免特征冗余并减小计算量。使用挑选出来的特征作为输入，功率作为输出，进行风机功率主带的提取和性能劣化模型的建立。
步骤2，使用孤立森林模型进行风机功率主带的提取。
风电机组的运行状态可以从风速-功率坐标系上实际运行数据的分布特征中直接体现，一般来说符合风机的基本特性曲线，但是仍会存在一些分布在曲线周围的离散点。这些点一般分为平行于横坐标的堆积数据和随机离散数据，表示着风机运行状态的异常。本发明采用孤立森林模型实现风电机组运行数据异常值的检测，提取由正常运行数据组成的功率主带，为性能劣化模型的建立做好前期准备。
使用特征重要性分析中F得分为前5位的特征和实际功率作为孤立森林的输入，模型输出为该数据条目是否存在异常。识别风机运行过程中的异常数据，提取正常运行条件下的风机功率主带。通过提取风机功率主带，将异常数据从数据集中剔除，使用功率主带中的正常运行数据作为性能劣化模型的数据集，提供高质量的数据支撑，利于更好地识别出风机功率由于叶片结冰造成的性能劣化。
孤立森林(Isolation Forest，IF)使用二叉搜索树结构，利用异常值数量较少并且不同于大部分样本的特性，将异常值更早地孤立出来，其实现步骤如下：
(1)从数据集X中随机抽取n个样本点放入孤立树根节点，并随机选取一个特征q和一个分割值p；
(2)该分割值p产生一个超平面，将当前数据空间划分为两个子空间，指定维度小于p的样本点划入左分支，大于或等于p的样本点划入右分支；
(3)递归分割，直至数据本身不可进行分割或者二叉树达到最大的深度；
(4)重复以上步骤，直至构建规定个数的孤立树形成孤立森林；
(5)计算搜索不成功路径的平均长度：
c(n)＝2H(n-1)-(2(n-1)/n)
式中，H(n-1)≈ln(n-1)+γ为调和数，欧拉常数γ的取值约为0.577。
c(n)是n个样本点路径长度的均值，用c(n)来标准化路径长度h(x)，异常值得分s为：
式中，E(h(x))为路径长度的数学期望。
异常值得分越接近于1越有可能是异常值。孤立森林构造简单，采用随机采样与随机选取特征的方法，造成每个孤立树的差异性，判别速度快并且极大提高了模型的泛化能力，能够更好地运用在风电机组功率主带的提取中来。
步骤3，利用动态潜变量回归方法基于风电机组动态运行特性建立性能劣化模型。
在风电机组运行的过程中，受到时变风速及惯性的影响，机组多数情况下处于动态运行过程中。风机的动态特性可以理解为自相关性或者时间相关性，即当前时刻的输出不仅与当前时刻的状态参数有关，还与过去时刻的输入有关。因此需要针对动态过程建立风机性能劣化与参数异常模型，提高对风机动态过程故障监测的准确率。
基于风机功率主带的提取，使用处于风机功率主带中的正常运行数据，将F得分前5位的特征作为动态潜变量回归模型的输入，功率数据作为模型输出，建立性能劣化模型。若模型输出功率与实际功率的误差监测指标越限，则进行性能劣化告警并进行下一步参数异常检测。
潜变量回归算法(LatentVariable Regression，LVR)通过最小化回归误差来提取输入变量和输出变量间潜在的结构化关系。该算法可以保持内外模型的目标一致并且充分利用质量变量的协方差信息。但是传统的LVR算法只能对静态工况进行监测，本发明采用动态潜变量回归(Dynamic LatentVariable Regression，DLVR)算法，利用变量的自相关关系与过程变量和质量变量的动态关系建立模型。
定义训练数据过程变量矩阵X和质量变量矩阵Y如下所示：
X＝[x1,x2,…,xs+N]T∈R(N+s)×m
Y＝[y1,y2,…,ys+N]T∈R(N+s)×p
式中，xi和yi分别为i(i＝1,2...,N+s)时刻的过程变量和质量变量；s为滞后阶数。
记：
Xi＝[xi+1,xi+2,…,xi+N]T∈RN×m
Zs＝[xs,xs-1,…,x1]T∈RN×(ms)
Ys＝[ys+1,ys+2,…,ys+N]T∈RN×p
式中，Is∈Rs×s为单位矩阵；
为克罗内克乘积；Ts为输入得分向量。
定义动态潜变量回归算法的目标函数为：
s.t.||Tsβ||＝1,||q||＝1,||β||＝1
式中，q为质量向量；w为权重向量；β＝[β1,β2,…βs]T为w的权重系数；γ为正则化因子。
由拉格朗日乘数法，使用拉格朗日乘子λ可以得到：
分别对上式中q、w和β求偏导并令其等于零可得：
定义Xi和Ys的得分向量ti和us为：
ti∈RN＝[ti+1,ti+2,…,ti+N]T＝Xiw
us∈RN＝[us+1,us+2,…,us+N]T＝Ysq
由此可以求解模型参数q、w和β从而建立起动态外模型。
为协调动态外模型，建立描述输出得分向量us和输入得分向量[ts,ts-1,...,t0]相关性的动态内模型：
us＝α0ts+α1ts-1+…+αst0+rs
式中，rs为回归误差。
通过最小化回归误差并加入正则化项
可以得到：
式中，α＝[α0,α1,...,αs]T。
预测输出得分向量就可以表示为：
至此动态潜变量回归内外模型的建立完成，其载荷矩阵p可以通过最小化X和tpT残差的傅里叶范数可得：
p＝XTt/tTt
同理可得Y的载荷矩阵c：
然后通过载荷矩阵实现对X和Ys的更新：
X:＝X-tpT
通过不断地建立内外模型，并更新过程变量和质量变量，提取足够多的潜变量信息，将样本分为主元空间和残差空间，并使用T平方(T Squared,T2)和平方预测误差(Squared Prediction Error,SPE)指标进行监测。使用向量自回归模型来表示得分向量，可以得到：
式中，tk-i(i＝1,2,…,s)为之前时刻的得分向量；θk为残差向量；ai为向量自回归模型参数可以使用最小二乘回归计算得到。
实时监测指标定义如下所示：
式中，Λθ为残差向量θk协方差的特征值矩阵。
步骤4，孤立森林参数异常模型，充分考虑结冰过程对风机运行参数的累积影响。
在性能劣化模型监测到误差的指标越限之后，进入参数异常检测环节，确保是由于风机叶片结冰引起的风机输出功率的异常实现故障分离。在风电机组实际运行的过程中，当风速大于切入风速并小于额定风速时，通常维持桨距角在零度保持不变，调节转速达到最佳叶尖速比，实现最大风能跟踪；当风速大于额定风速而小于切出风速时，此时转速达到额定转速保持不变，调节桨距角来保证输出功率恒定在额定功率。当风机叶片发生结冰后，会导致转速异常，叶尖速比偏离最佳值以及变桨异常并很快达到顺桨停机状态。因此，在监测到性能劣化的基础上，使用孤立森林模型对叶尖速比和桨距角进行异常值检测，通过风机运行特性和机理的分析，考虑风机叶片结冰过程对运行参数的影响。将性能劣化时段的风机运行数据作为模型的输入，输出得到桨距角或者叶尖速比是否存在异常。
步骤5，综合考虑环境温度，最终实现风机运行过程的叶片结冰监测与故障预警。
若监测出叶尖速比或者桨距角参数异常，并结合当前环境温度如果小于0度，则进行风机叶片结冰预警。
本发明提出一种基于孤立森林和动态潜变量回归的风机叶片结冰动态建模与监测方法，其流程图如下图所示。
针对风电机组运行的动态过程，建立符合机组动态运行特性的风机叶片结冰监测模型，从而提高风机叶片结冰监测准确率。提出一种基于孤立森林与动态潜变量回归的风机叶片结冰动态建模与监测方法。首先通过特征工程实现特征的构建与特征重要性分析，再利用孤立森林模型提取功率主带，为监测模型的建立做好数据准备。然后使用动态潜变量回归算法使质量变量在过程变量上的投影最大化，建立内外结构化关系模型，最终得到风电机组运行动态特性模型。将样本分解为主元空间和残差空间，并基于向量自回归模型建立T平方和平方预测误差监测指标，当监测时段内功率输出的指标越限数据所占比例大于劣化阈值时就进行劣化告警，实现风电机组性能劣化分析。构建孤立森林对机组性能劣化状态下的叶尖速比和桨距角进行异常值检测，建立参数异常检测模型。若有参数异常，并且环境温度小于0度，则发出风机叶片结冰预警，基于孤立森林与动态潜变量回归的风机叶片结冰动态建模与监测流程如图1所示。
本发明提出一种基于孤立森林与动态潜变量回归的风机叶片结冰动态建模与监测方法，其关键点在于：
1.通过特征工程，对原始数据集的参数进行特征构造，增加特征之间的非线性关系，转换数据集的特征空间来提高风机叶片结冰监测模型的性能。
2.使用极限梯度提升模型进行特征选择，各个特征被用来进行每个决策树节点的分裂，观察每个特征在决策树模型节点出现的次数，进行特征重要性的量化分析，去除冗余特征，减小计算量并提高模型精度。
3.基于孤立森林模型，实现风电机组运行数据异常值的检测，提取由正常运行数据组成的功率主带，为性能劣化模型的建立做好前期准备。
4.使用动态潜变量回归算法使质量变量在过程变量上的投影最大化，建立内外结构化关系模型，最终建立起风电机组运行动态特性模型。
5.将样本分解为主元空间和残差空间，并基于向量自回归模型建立T平方和平方预测误差监测指标，当功率输出的指标越限则进行劣化告警，实现风电机组性能劣化分析。
6.在监测到性能劣化的基础上，使用孤立森林模型对叶尖速比和桨距角进行异常值检测，若有参数异常，并且环境温度小于0度，则发出风机叶片结冰预警。
风机结冰过程是一个随时间变化的过程，其在某时刻是否结冰不仅与其当前时刻的状态有关，还能从之前时刻的状态信息中反应出来，数据时序性的缺失会降低模型的监测精度。传统的风机叶片结冰监测方法缺乏对结冰过程累积对风电机组性能影响的考虑，通常没有考虑风机叶片结冰过程随时间变化的特征，因此可能会使监测结果产生较大的不确定性。本发明充分考虑结冰过程对风机性能累积的影响，通过特征工程增加叶片结冰事件随时间变化的特征，并进行特征重要性分析，减少计算量并提高模型精度。通过孤立森林模型提取功率主带，为性能劣化模型的建立做好前期准备。
使用动态潜变量回归算法建立动态内外结构化关系模型，充分考虑数据的时间相关性，采用T平方和平方预测误差作为监测指标，当功率输出的指标越限则进行劣化告警，建立起性能劣化模型，监测风机叶片结冰会导致功率下降这一重要特征。然后再经过孤立森林模型分析叶尖速比和桨距角，若存在异常，结合当前环境温度小于零度，确认是由风机叶片结冰引起的风机输出功率下降，实现故障分离，最终建立起符合动态运行特性的风机叶片结冰监测模型，提高监测的准确率以及模型的可推广性。
实施例2
发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明选用我国西南地区某风场2MW机组2019年12月1日至2019年12月4日结冰停机时刻的实际运行数据作为研究对象，机组SCADA系统记录风速、功率、转子转速、桨距角、机舱振动等数据。根据机组运行日志显示，该机组于12月4日上午7点38分因为结冰故障停机，系统遥测采样的时间为1分钟。
首先对风机原始数据进行特征构建，构建出气动转矩、风能利用系数和叶尖速比这三个参数特征，并使用极限梯度提升算法进行特征重要性分析。将功率作为模型输出，其他特征作为模型得输入，量化评估每个输入特征对功率输出的影响程度，特征重要性分析结果如图2所示。可以看出，构建的几个特征经过转换特征空间提高非线性程度，对于性能劣化监测有着重要的作用。
使用孤立森林模型对风机运行数据进行功率主带的提取，基于特征重要性的分析，考虑各个输入特征对于功率输出的相关性。将气动转矩、转速、风速、桨距角与叶尖速比作为模型输入，功率作为模型输出，建立起孤立森林模型提取由正常运行数据构成的功率主带，结果如图3所示。
利用DLVR算法对功率主带中正常运行的数据进行功率监测，将功率主带数据集中80％的数据作为训练集，剩余的20％作为测试集，验证功率监测性能。对于额定功率为2000kW的风机，DLVR功率监测输出的平均绝对误差和均方根误差都小于15kW，并且平均绝对百分比误差仅为1.818％，说明DLVR算法可以良好地在风机运行动态工况下提取数据间的动态特征，模型输出精度较高，验证模型的有效性和准确性。
在DLVR功率监测完成后，基于T平方和平方预测误差这两种监测指标实现风机性能劣化的实时监测，建立起风机性能劣化模型。以30分钟为单位，设置劣化阈值为30％，若监测指标越限的数据点个数占数据总数的比例大于劣化阈值，则说明存在功率输出的异常。对功率主带中的所有数据使用DLVR算法进行功率监测，将结冰故障停机之前的500组数据作为输入，观察T平方和平方预测误差监测指标，结果如图4、图5所示。
根据两种监测指标的分析，该风电机组在12月4日4点15分至4点45分时段监测指标越限的百分比超过阈值，判断该机组的功率输出异常，出现性能的劣化。在风机性能劣化模型进行报警之后，计算该时段内的平均风速得到结果为11.7m/s，大于风机的额定风速11m/s，则使用孤立森林模型对桨距角进行异常值的检测，得到异常值的比例为56.7％。可以看出，由于风机叶片结冰造成气动特性的恶化，进而导致变桨控制失效，该时间段风机桨距角的数值偏低。而且该时间段的环境温度小于零度，此时则发出风机叶片结冰预警，相较于风机运行日志记录的结冰停机时刻提前了173分钟，充分验证了本发明所提方法的有效性。
实施例3
本实施例提供一种风机叶片结冰监测系统，包括：
获取单元，用于获取风机原始数据，在风机原始数据上构建新的特征；
评估单元，用于将风机原始数据和构建的新的特征输入至预先构建的极限梯度提升模型中，获取第一功率数据，并根据第一功率数据量化评估每个输入特征对功率输出的影响程度；
提取单元，用于将对功率输出的影响程度靠前的特征输入预先构建的孤立森林模型中，获取风电机组运行数据的异常值，并提取由正常运行数据组成的功率主带；
越限判断单元，用于使用功率主带中的正常运行数据建立动态潜变量回归模型，将预先获取的实际运行数据输入至动态潜变量回归模型获取第二功率数据，并将第二功率数据与实际功率的误差监测指标进行对比判断是否越限，在越限时进行劣化告警，并跳转至参数异常检测单元；
参数异常检测单元，用于将性能劣化时段的风机运行数据作为孤立森林模型的输入，输出得到运行数据是否存在异常；
风机叶片结冰预警判断单元，用于在检测出运行数据存在异常时，结合当前环境温度，判断是否进行风机叶片结冰预警。
实施例4
本实施例提供一种风机叶片结冰监测装置，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据实施例1中任一项所述方法的步骤。
实施例5
本实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：该程序被处理器执行时实现实施例1中任一项所述方法的步骤。
其中：(1)结冰动态过程：当前时刻是否结冰，不仅与当前时刻状态有关，而且还能从之前时刻参数中反应，考虑数据的时序性。
(2)特征工程：进行特征构建，数据预处理以及特征选择，提高模型的训练效果。
(3)动态潜变量回归：充分考虑之前时刻参数状态和时间自相关性的潜变量回归算法。
(4)孤立森林：一种根据样本的分布情况，来将这种样本和其他种类的样本区分开来的异常值检测方法。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种风机叶片结冰监测方法，其特征在于，包括：
获取风机原始数据，在风机原始数据上构建新的特征；
将风机原始数据和构建的新的特征输入至预先构建的极限梯度提升模型中，获取第一功率数据，并根据第一功率数据量化评估每个输入特征对功率输出的影响程度；
将对功率输出的影响程度靠前的特征输入预先构建的孤立森林模型中，获取风电机组运行数据的异常值，并提取由正常运行数据组成的功率主带；
使用功率主带中的正常运行数据建立动态潜变量回归模型，将预先获取的实际运行数据输入至动态潜变量回归模型，获取第二功率数据，并将第二功率数据与实际功率的误差监测指标进行对比判断是否越限，在越限时进行劣化告警，并进行参数异常检测步骤；
参数异常检测步骤，包括：将性能劣化时段的风机运行数据作为孤立森林模型的输入，输出得到运行数据是否存在异常；
若检测出运行数据存在异常，结合当前环境温度，判断是否进行风机叶片结冰预警。
2.根据权利要求1所述的风机叶片结冰监测方法，其特征在于：所述原始数据包括风速、桨距角、转速、机舱振动、偏航角度和功率中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述的风机叶片结冰监测方法，其特征在于：所述在风机原始数据上构建的新的特征，包括：气动转矩、风能利用系数和叶尖速比这三个新的参数特征，其中：
风机捕获的气动功率Pwt及相应的气动转矩Twt为：
式中，ρ为空气密度(kg/m3)；Rwt为风轮半径(m)；Cp(λ,β)为风能利用系数；v为风速(m/s)；ωwt为风轮旋转角速度(rad/s)；λ为叶尖速比；β为桨距角(°)；
叶尖速比λ指的是风力机风轮叶片尖端的线速度与风速的比值：
式中，n为风机转速(r/min)；Rwt为风轮半径(m)；v为风速(m/s)；ωwt为风轮旋转角速度(rad/s)；
风能利用系数Cp(λ,β)指的是风能转化为动能的比例，风能利用系数经验公式如下所示：
式中，λ为叶尖速比；β为桨距角(°)。
4.根据权利要求1所述的风机叶片结冰监测方法，其特征在于：将风机原始数据和构建的新的特征输入至预先构建的极限梯度提升模型中，获取第一功率数据，并根据第一功率数据量化评估每个输入特征对功率输出的影响程度，包括：
将原始数据集的风速、桨距角、转速、机舱振动、偏航角度以及构建的气动转矩、风能利用系数和叶尖速比作为极限梯度提升模型的输入，第一功率数据作为模型输出，并根据第一功率数据量化评估每个输入特征对功率输出的影响程度，使用F分数作为评价指标，将F得分前5位的特征选择出来，作为孤立森林模型的输入。
5.根据权利要求1所述的风机叶片结冰监测方法，其特征在于：所述孤立森林模型使用二叉搜索树结构，利用异常值数量较少并且不同于大部分样本的特性，将异常值更早地孤立出来，其实现步骤如下：
(1)从数据集X中随机抽取n个样本点放入孤立树根节点，并随机选取一个特征q和一个分割值p；
(2)该分割值p产生一个超平面，将当前数据空间划分为两个子空间，指定维度小于p的样本点划入左分支，大于或等于p的样本点划入右分支；
(3)递归分割，直至数据本身不可进行分割或者二叉树达到最大的深度；
(4)重复以上步骤，直至构建规定个数的孤立树形成孤立森林；
(5)计算搜索不成功路径的平均长度：
c(n)＝2H(n-1)-(2(n-1)/n)
式中，H(n-1)≈ln(n-1)+γ为调和数；欧拉常数γ的取值约为0.577；
c(n)是n个样本点路径长度的均值，用c(n)来标准化路径长度h(x)，异常值得分s为：
式中，E(h(x))为路径长度的数学期望；
异常值得分越接近于1越有可能是异常值。
6.根据权利要求1所述的风机叶片结冰监测方法，其特征在于：所述动态潜变量回归模型的构建方法，包括：
定义训练数据过程变量矩阵X和质量变量矩阵Y如下所示：
X＝[x1,x2,…,xs+N]T∈R(N+s)×m
Y＝[y1,y2,…,ys+N]T∈R(N+s)×p
式中，xi和yi分别为i(i＝1,2...,N+s)时刻的过程变量和质量变量；s为滞后阶数；
记：
Xi＝[xi+1,xi+2,…,xi+N]T∈RN×m
Zs＝[xs,xs-1,…,x1]T∈RN×(ms)
Ys＝[ys+1,ys+2,…,ys+N]T∈RN×p
式中，Is∈Rs×s为单位矩阵；
为克罗内克乘积；Ts为输入得分向量；
定义动态潜变量回归算法的目标函数为：
s.t.||Tsβ||＝1,||q||＝1,||β||＝1
式中，q为质量向量；w为权重向量；β＝[β1,β2,…βs]T为w的权重系数；γ为正则化因子；
由拉格朗日乘数法，使用拉格朗日乘子λ可以得到：
分别对上式中q、w和β求偏导并令其等于零可得：
Ys TTsβ-λqq＝0
Ts TYsq-λwβTs TTsβ-λββ＝0
定义Xi和Ys的得分向量ti和us为：
ti∈RN＝[ti+1,ti+2,…,ti+N]T＝Xiw
us∈RN＝[us+1,us+2,…,us+N]T＝Ysq
由此可以求解模型参数q、w和β从而建立起动态外模型；
为协调动态外模型，建立描述输出得分向量us和输入得分向量[ts,ts-1,...,t0]相关性的动态内模型：
us＝α0ts+α1ts-1+…+αst0+rs
式中，rs为回归误差；
通过最小化回归误差并加入正则化项
可以得到：
α＝(Ts TTs+κwI)-1Ts Tus
式中，α＝[α0,α1,...,αs]T；
预测输出得分向量就可以表示为：
至此动态潜变量回归模型的建立完成，其载荷矩阵p可以通过最小化X和tpT残差的傅里叶范数可得：
p＝XTt/tTt
同理可得Y的载荷矩阵c：
然后通过载荷矩阵实现对X和Ys的更新：
X:＝X-tpT
通过不断地建立内外模型，并更新过程变量和质量变量，提取足够多的潜变量信息，将样本分为主元空间和残差空间，并使用T平方和平方预测误差指标进行监测，使用向量自回归模型来表示得分向量，可以得到：
式中，tk-i(i＝1,2,…,s)为之前时刻的得分向量；θk为残差向量；ai为向量自回归模型参数可以使用最小二乘回归计算得到；
实时监测指标定义如下所示：
式中，Λθ为残差向量θk协方差的特征值矩阵。
7.根据权利要求1所述的风机叶片结冰监测方法，其特征在于：所述若检测出运行数据存在异常，结合当前环境温度，判断是否进行风机叶片结冰预警，包括：
若监测出叶尖速比或者桨距角参数异常，并结合当前环境温度如果小于0度，则进行风机叶片结冰预警。
8.一种风机叶片结冰监测系统，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取风机原始数据，在风机原始数据上构建新的特征；
评估单元，用于将风机原始数据和构建的新的特征输入至预先构建的极限梯度提升模型中，获取第一功率数据，并根据第一功率数据量化评估每个输入特征对功率输出的影响程度；
提取单元，用于将对功率输出的影响程度靠前的特征输入预先构建的孤立森林模型中，获取风电机组运行数据的异常值，并提取由正常运行数据组成的功率主带；
越限判断单元，用于使用功率主带中的正常运行数据建立动态潜变量回归模型，将预先获取的实际运行数据输入至动态潜变量回归模型获取第二功率数据，并将第二功率数据与实际功率的误差监测指标进行对比判断是否越限，在越限时进行劣化告警，并跳转至参数异常检测单元；
参数异常检测单元，用于将性能劣化时段的风机运行数据作为孤立森林模型的输入，输出得到运行数据是否存在异常；
风机叶片结冰预警判断单元，用于在检测出运行数据存在异常时，结合当前环境温度，判断是否进行风机叶片结冰预警。
9.一种风机叶片结冰监测装置，其特征在于：包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1～7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：该程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210465883.8A CN114753980B (zh) | 2022-04-29 | 2022-04-29 | 一种风机叶片结冰监测方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210465883.8A CN114753980B (zh) | 2022-04-29 | 2022-04-29 | 一种风机叶片结冰监测方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114753980A true CN114753980A (zh) | 2022-07-15 |
| CN114753980B CN114753980B (zh) | 2024-06-04 |
Family
ID=82333581
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210465883.8A Active CN114753980B (zh) | 2022-04-29 | 2022-04-29 | 一种风机叶片结冰监测方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114753980B (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117741514A (zh) * | 2024-02-21 | 2024-03-22 | 山东中船线缆股份有限公司 | 一种船用线缆的状态检测方法及系统 |
| CN117930815A (zh) * | 2024-01-25 | 2024-04-26 | 南京工业职业技术大学 | 一种基于云平台的风电机组远程故障诊断方法及系统 |
| CN117930815B (zh) * | 2024-01-25 | 2024-10-25 | 南京工业职业技术大学 | 一种基于云平台的风电机组远程故障诊断方法及系统 |
Citations (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050276696A1 (en) * | 2004-06-10 | 2005-12-15 | Lemieux David L | Methods and apparatus for rotor blade ice detection |
| US20110089692A1 (en) * | 2006-10-18 | 2011-04-21 | Boralex Inc. | System and Method for Controlling a Wind Turbine |
| DE102010015595A1 (de) * | 2010-04-19 | 2011-10-20 | Aloys Wobben | Verfahren zum Betreiben einer Windenergieanlage |
| US20120226485A1 (en) * | 2011-03-03 | 2012-09-06 | Inventus Holdings, Llc | Methods for predicting the formation of wind turbine blade ice |
| US20150292486A1 (en) * | 2011-12-22 | 2015-10-15 | Vestas Wind Systems A/S | Wind turbine blade ice accretion detector |
| CN105089929A (zh) * | 2014-05-21 | 2015-11-25 | 南车株洲电力机车研究所有限公司 | 风力发电机组叶片结冰检测系统及其方法 |
| US20150345467A1 (en) * | 2013-02-12 | 2015-12-03 | Senvion Gmbh | Method for monitoring the operation of a wind energy plant and wind energy plant |
| CN105464912A (zh) * | 2016-01-27 | 2016-04-06 | 国电联合动力技术有限公司 | 一种风力发电机组叶片结冰检测的方法和装置 |
| WO2018121668A1 (en) * | 2016-12-30 | 2018-07-05 | Envision Energy (Jiangsu) Co., Ltd. | A method and system for evaluating wind turbine generator performance |
| CN109026563A (zh) * | 2018-07-24 | 2018-12-18 | 上海电力学院 | 一种基于特征选择和XGBoost的风机叶片结冰预测方法 |
| US20190203699A1 (en) * | 2016-09-13 | 2019-07-04 | fos4X GmbH | Method and device for monitoring a status of at least one wind turbine and computer program product |
| CN110222393A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-09-10 | 浙江大学 | 基于细粒度风电发电状态划分的风机叶片结冰异常监测方法 |
| WO2020193110A1 (en) * | 2019-03-22 | 2020-10-01 | Siemens Gamesa Renewable Energy A/S | Detecting wind turbine performance change |
| CN112696481A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-04-23 | 龙源（北京）风电工程技术有限公司 | 风电机组齿轮箱轴温异常智能诊断方法及装置 |
| CN113007041A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-22 | 山东中车风电有限公司 | 一种风电机组叶片结冰检测系统及检测方法 |
| CN113821931A (zh) * | 2021-09-26 | 2021-12-21 | 上海海事大学 | 风机输出功率预测方法和系统 |
| CN113847214A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-12-28 | 国电投河南新能源有限公司 | 一种大型风力发电机组结冰检测方法 |
| CN114169681A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-03-11 | 浙江大学 | 一种考虑时空离群点检测的风电机组功率曲线数据预处理方法 |
-
2022
- 2022-04-29 CN CN202210465883.8A patent/CN114753980B/zh active Active
Patent Citations (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050276696A1 (en) * | 2004-06-10 | 2005-12-15 | Lemieux David L | Methods and apparatus for rotor blade ice detection |
| US20110089692A1 (en) * | 2006-10-18 | 2011-04-21 | Boralex Inc. | System and Method for Controlling a Wind Turbine |
| DE102010015595A1 (de) * | 2010-04-19 | 2011-10-20 | Aloys Wobben | Verfahren zum Betreiben einer Windenergieanlage |
| US20120226485A1 (en) * | 2011-03-03 | 2012-09-06 | Inventus Holdings, Llc | Methods for predicting the formation of wind turbine blade ice |
| US20150292486A1 (en) * | 2011-12-22 | 2015-10-15 | Vestas Wind Systems A/S | Wind turbine blade ice accretion detector |
| US20150345467A1 (en) * | 2013-02-12 | 2015-12-03 | Senvion Gmbh | Method for monitoring the operation of a wind energy plant and wind energy plant |
| CN105089929A (zh) * | 2014-05-21 | 2015-11-25 | 南车株洲电力机车研究所有限公司 | 风力发电机组叶片结冰检测系统及其方法 |
| CN105464912A (zh) * | 2016-01-27 | 2016-04-06 | 国电联合动力技术有限公司 | 一种风力发电机组叶片结冰检测的方法和装置 |
| US20190203699A1 (en) * | 2016-09-13 | 2019-07-04 | fos4X GmbH | Method and device for monitoring a status of at least one wind turbine and computer program product |
| WO2018121668A1 (en) * | 2016-12-30 | 2018-07-05 | Envision Energy (Jiangsu) Co., Ltd. | A method and system for evaluating wind turbine generator performance |
| CN109026563A (zh) * | 2018-07-24 | 2018-12-18 | 上海电力学院 | 一种基于特征选择和XGBoost的风机叶片结冰预测方法 |
| WO2020193110A1 (en) * | 2019-03-22 | 2020-10-01 | Siemens Gamesa Renewable Energy A/S | Detecting wind turbine performance change |
| CN110222393A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-09-10 | 浙江大学 | 基于细粒度风电发电状态划分的风机叶片结冰异常监测方法 |
| CN112696481A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-04-23 | 龙源（北京）风电工程技术有限公司 | 风电机组齿轮箱轴温异常智能诊断方法及装置 |
| CN113007041A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-22 | 山东中车风电有限公司 | 一种风电机组叶片结冰检测系统及检测方法 |
| CN113847214A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-12-28 | 国电投河南新能源有限公司 | 一种大型风力发电机组结冰检测方法 |
| CN113821931A (zh) * | 2021-09-26 | 2021-12-21 | 上海海事大学 | 风机输出功率预测方法和系统 |
| CN114169681A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-03-11 | 浙江大学 | 一种考虑时空离群点检测的风电机组功率曲线数据预处理方法 |
Non-Patent Citations (10)
| Title |
|---|
| ZHAO, B: "Data-Driven Prediction of Wind Turbine Blade Icing", 2021 CHINA AUTOMATION CONGRESS (CAC), 24 October 2021 (2021-10-24) * |
| 冯涛;曲宇勋;丁山;王铮涛;袁博;张洪彬;: "ATM交易成功率的异常检测报警与选址", 数学建模及其应用, no. 03, 15 September 2018 (2018-09-15) * |
| 刘博嵩等: "MKIF模型风电机组健康劣化监测及预警", 电力科学与工程, vol. 38, no. 3, 28 March 2022 (2022-03-28) * |
| 叶伟文;杨波;龚妙;刘瑞;李重桂;李录平;: "基于LabVIEW平台的风电机组叶片覆冰状态诊断系统研究", 风能, no. 09, 6 September 2020 (2020-09-06) * |
| 叶春霖;邱颖宁;冯延晖;: "基于数据挖掘的风电机组叶片结冰故障诊断", 噪声与振动控制, no. 2, 20 April 2018 (2018-04-20) * |
| 曹渝昆;朱萌;王晓飞;: "基于特征选择和XGBoost的风机叶片结冰预测", 电气自动化, no. 03, 30 May 2019 (2019-05-30) * |
| 李大中;常永亮;赵杰;刘建屏;: "基于输出功率特性的风电机组状态监测", 华北电力技术, no. 07, 25 July 2016 (2016-07-25) * |
| 肖碧涛等: "基于动态潜变量回归的风电机组叶片结冰监测研究", 综合智慧能源, 22 August 2023 (2023-08-22) * |
| 高骞;张浩天;汤奕;: "基于预测模型的发电厂异常数据辨识方法", 电力工程技术, no. 04, 28 July 2020 (2020-07-28) * |
| 黎楚阳;朱孟兆;焦健;张炜;张玉波;: "基于大数据分析的风机叶片结冰故障诊断", 自动化与仪器仪表, no. 03, 25 March 2020 (2020-03-25) * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117930815A (zh) * | 2024-01-25 | 2024-04-26 | 南京工业职业技术大学 | 一种基于云平台的风电机组远程故障诊断方法及系统 |
| CN117930815B (zh) * | 2024-01-25 | 2024-10-25 | 南京工业职业技术大学 | 一种基于云平台的风电机组远程故障诊断方法及系统 |
| CN117741514A (zh) * | 2024-02-21 | 2024-03-22 | 山东中船线缆股份有限公司 | 一种船用线缆的状态检测方法及系统 |
| CN117741514B (zh) * | 2024-02-21 | 2024-05-07 | 山东中船线缆股份有限公司 | 一种船用线缆的状态检测方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114753980B (zh) | 2024-06-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109751206B (zh) | 风机叶片结冰故障预测方法、装置及存储介质 | |
| CN105134510A (zh) | 一种风力发电机组变桨系统的状态监测和故障诊断方法 | |
| CN108680358A (zh) | 一种基于轴承温度模型的风电机组故障预测方法 | |
| CN111582392B (zh) | 一种风电机组关键部件多工况健康状态在线监测方法 | |
| CN110298485A (zh) | 基于改进深度随机森林算法的变桨系统故障预测方法 | |
| Dong et al. | Blades icing identification model of wind turbines based on SCADA data | |
| Guo et al. | Wind turbine blade icing detection with multi-model collaborative monitoring method | |
| CN111400961B (zh) | 风力发电机组叶片故障判断方法及装置 | |
| CN111931851B (zh) | 一种基于一维残差神经网络的风机叶片结冰故障诊断方法 | |
| CN107728059B (zh) | 一种变桨系统状态评估方法 | |
| CN111415070A (zh) | 一种基于scada数据的风电机组齿轮箱油温过温故障预警方法 | |
| CN112832960A (zh) | 一种基于深度学习的风机叶片结冰检测方法和存储介质 | |
| Chen et al. | Prediction of icing fault of wind turbine blades based on deep learning | |
| CN114753980B (zh) | 一种风机叶片结冰监测方法及系统 | |
| CN116624341A (zh) | 一种风电机组功率异常诊断方法、系统及设备 | |
| CN116702957A (zh) | 面向极端天气的新能源功率预测方法、设备和存储介质 | |
| CN115314235A (zh) | 用于风力涡轮控制系统中的网络攻击检测的系统和方法 | |
| CN114593020A (zh) | 风电机组叶片结冰监测预警方法、装置及电子设备 | |
| CN116879735A (zh) | 一种风电机组变桨电机温度故障识别方法及系统 | |
| CN117365869A (zh) | 一种风电机组桨叶扫塔故障的自适应预警策略设计方法 | |
| CN108760037B (zh) | 一种基于频谱分析的风力发电机叶片结构损伤检测方法 | |
| CN110162888A (zh) | 一种基于半监督式学习的风机叶片结冰检测的方法 | |
| CN105402093B (zh) | 一种用于风场级别的风机结冰检测方法和装置 | |
| CN115374653B (zh) | 基于nset模型的风力发电机温度预警方法及相关装置 | |
| CN115450864A (zh) | 一种基于合成少数类样本的风电机组叶片结冰诊断方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |