CN116976650A - 一种基于大数据的电网精益化管理调控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电力控制技术领域，公开了一种基于大数据的电网精益化管理调控方法，包括以下步骤：步骤101，生成传感器关系图；步骤102，标记发生故障的传感器的第二单元；步骤103，为传感器关系图中的单元生成单元初始特征；步骤104，将传感器关系图和单元初始特征输入关系生成模型中，获得数据关系矩阵；步骤105，将单元初始特征和数据关系矩阵输入故障数据还原模型，输出表示发生故障的传感器所要检测的环境参数的值；步骤106，基于传感器的测量值控制风电机组；本发明综合正常的传感器的测量值来生成发生故障的传感器的测量值，逼近于真实的环境数据，提高了风电机组调控的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及电力控制技术领域，更具体地说，它涉及一种基于大数据的电网精益化管理调控方法。
背景技术
漂浮式风电机组是利用海洋风能的发电设备，由于应用环境的特殊性，漂浮式风电机组需要使用大量的传感器来采集环境数据，通过采集环境数据来对风电机组的运行进行控制，传感器的故障会使采集的环境数据与实际的环境参数产生较大的偏差，无法对存在故障的传感器的风电机组进行正常的控制；一般检测到传感器采集的数据异常时会通过随机选择邻近的风电机组采集的环境数据来乘以经验性的传递系数获得环境数据作为该传感器的测量值，控制存在故障传感器的风电机组，这种方式忽略了风电机组所处环境的复杂性；不同的整体环境下相邻的风电机组的环境状态的差异是不同的，不同类型的环境数据之间的差异也是不同的，通过前述的获得的存在故障的传感器的风电机组的测量值来对风电机组进行调控的准确度差，为了实现风电场微电网良好的并网，保证风电机组的控制的准确度是前提。
发明内容
本发明提供一种基于大数据的电网精益化管理调控方法，解决相关技术中故障传感器的检测值降低风电机组进行调控的准确度的技术问题。
本发明提供了一种基于大数据的电网精益化管理调控方法，包括以下步骤：步骤101，生成传感器关系图，传感器关系图中包括单元和边，单元包括第一单元和第二单元，每个第一单元对应表示一个风电机组，每个第二单元对应表示一个传感器；
步骤102，标记发生故障的传感器的第二单元；
步骤103，为传感器关系图中的单元生成单元初始特征，其中第一单元的单元初始特征基于风电机组的运行参数生成，无故障的传感器的第二单元的单元初始特征基于传感器采集的数据生成，发生故障的传感器的第二单元的单元初始特征基于缺省数据生成；
步骤104，将传感器关系图和单元初始特征输入关系生成模型中，关系生成模型包括第一生成层和第二生成层，传感器关系图和单元初始特征输入第一生成层，输出联合特征矩阵到第二生成层，第二生成层输出数据关系矩阵，数据关系矩阵的元素的值为1或0；
步骤105，将单元初始特征和数据关系矩阵输入故障数据还原模型，故障数据还原模型包括还原层和全连接层，其中还原层输入单元初始特征和数据关系矩阵，输出还原特征矩阵，还原特征矩阵的第u个行向量表示第u个传感器的还原特征，将发生故障的传感器的还原特征输入全连接层，全连接层输出表示发生故障的传感器所要检测的环境参数的值，并将该值作为发生故障的传感器的测量值；
步骤106，基于传感器的测量值控制风电机组。
进一步地，相邻的风电机组所对应的第一单元之间存在边，第二单元与第一单元连接表示第二单元对应的传感器属于该第一单元对应的风电机组。
进一步地，缺省数据与传感器采集的数据的格式相同，缺省数据的值为0。
进一步地，第一单元的单元初始特征表示为，其中、/>、/>、/>、/>分别表示风电机组的风轮转速、桨距角、电磁转矩、叶尖速比、风轮直径。
进一步地，第一生成层的计算公式如下：
其中表示输出的联合特征矩阵，/>表示输入的初始特征矩阵，初始特征矩阵的一个行向量对应一个单元的单元初始特征，/>表示初始关系矩阵与单位矩阵的和，/>表示的度矩阵，/>表示第一生成层的第一权重矩阵，/>为ReLU激活函数；初始关系矩阵的元素表示传感器关系图中的边，其第K行第L列的元素表示第K个单元和第L个单元之间的边，如果存在边则该元素的值为1，否则该元素的值为0。
进一步地，第二生成层的计算公式如下：
T表示矩阵的转置，表示logistic sigmoid函数，/>表示联合特征矩阵，E表示数据关系矩阵。
进一步地，关系生成模型在训练时的交叉熵损失函数为：
如果数据关系矩阵与标注的初始关系矩阵的第i行第j列的元素相同，则，否则/>，/>表示数据关系矩阵中值为1的元素的比例，/>表示数据关系矩阵中值为0的元素的比例；
计算该损失函数时对初始关系矩阵
中为值为0的元素进行掩码处理，对E中同样位置的元素进行掩码处理；
关系生成模型在训练时在初始关系矩阵的基础上进行标注获得标注的初始关系矩阵，标注的方法是将初始关系矩阵中值为0的元素变更为1，提取两个传感器设定时间内的采集的数值，进行方差分析获得F值与设定的阈值比较，如果小于设定的阈值，则将初始关系矩阵中表示两个传感器对应的第二单元的边的元素变更为1，如果大于或等于设定的阈值，则不进行元素的变更。
进一步地，还原层的计算公式如下：
其中表示还原特征矩阵，/>表示初始特征矩阵，/>表示数据关系矩阵与单位矩阵的和，/>表示/>的度矩阵，/>表示还原层的第三权重矩阵，/>为ReLU激活函数。
进一步地，传感器采集的环境参数的类型名称包括漂浮式基础纵摇角度、漂浮式基础横摇角度、漂浮式基础首摇角度、风轮有效风速。
进一步地，风轮有效风速输入带有增益调度系统的变桨控制器，对风电机组的桨距角进行控制。
本发明的有益效果在于：本发明能够基于所有风电机组的全局数据来发现当前风电场的传感器的环境数据的传递关系，并基于传递关系来综合正常的传感器的测量值来生成发生故障的传感器的测量值，逼近于真实的环境数据，提高了风电机组调控的准确度。
附图说明
图1是本发明的一种基于大数据的电网精益化管理调控方法的流程图。
具体实施方式
现在将参考示例实施方式讨论本文描述的主题。应该理解，讨论这些实施方式只是为了使得本领域技术人员能够更好地理解从而实现本文描述的主题，可以在不脱离本说明书内容的保护范围的情况下，对所讨论的元素的功能和排列进行改变。各个示例可以根据需要，省略、替代或者添加各种过程或组件。另外，相对一些示例所描述的特征在其他例子中也可以进行组合。
如图1所示，一种基于大数据的电网精益化管理调控方法，包括以下步骤：
步骤101，生成传感器关系图，传感器关系图中包括单元和边，单元包括第一单元和第二单元，每个第一单元对应表示一个风电机组，每个第二单元对应表示一个传感器；
相邻的风电机组所对应的第一单元之间存在边，第二单元与第一单元连接表示第二单元对应的传感器属于该第一单元对应的风电机组。
步骤102，标记发生故障的传感器的第二单元；
传感器发生故障的判断为现有技术，本发明在此提供以下方式：
为每个传感器设置对应的参数阈值，如果采集的数值超过对应的参数阈值则判断发生故障。
为每个传感器设置对应的时间阈值，如果采集的数值维持不变的时间超过对应的时间阈值，则判断发生故障。
步骤103，为传感器关系图中的单元生成单元初始特征，其中第一单元的单元初始特征基于风电机组的运行参数生成，无故障的传感器的第二单元的单元初始特征基于传感器采集的数据生成，发生故障的传感器的第二单元的单元初始特征基于缺省数据生成，缺省数据与传感器采集的数据的格式相同，缺省数据的值为0。
例如某一传感器采集的数据为12.35，则同类的传感器的缺省数据为00.00。
本发明提供一种第一单元的单元初始特征的生成方法，第一单元的单元初始特征表示为，其中/>、/>、/>、/>、/>分别表示风电机组的风轮转速、桨距角、电磁转矩、叶尖速比、风轮直径，通过风电机组的上述运行参数即可生成第一单元的单元初始特征；
本发明提供一种无故障的传感器的第二单元的单元初始特征的生成方法，将无故障的传感器的采集的数值直接作为其单元初始特征。
本发明提供另一种无故障的传感器的第二单元的单元初始特征的生成方法，将无故障的传感器采集的环境参数的类型名称进行语义编码生成语义向量，然后将该语义向量与无故障的传感器的采集的数值拼接生成第二单元的单元初始特征。
本发明提供一种发生故障的传感器的第二单元的单元初始特征的生成方法，将发生故障的传感器的缺省数据的数值直接作为其单元初始特征。
本发明提供另一种发生故障的传感器的第二单元的单元初始特征的生成方法，将发生故障的传感器采集的环境参数的类型名称进行语义编码生成语义向量，然后将该语义向量与缺省数据的数值拼接生成第二单元的单元初始特征。
传感器采集的环境参数的类型名称包括漂浮式基础（风力发电机组的基础）纵摇角度、漂浮式基础横摇角度、漂浮式基础首摇角度、风轮有效风速；
步骤104，将传感器关系图和单元初始特征输入关系生成模型中，关系生成模型包括第一生成层和第二生成层，传感器关系图和单元初始特征输入第一生成层，输出联合特征矩阵到第二生成层，第二生成层输出数据关系矩阵，数据关系矩阵的元素的值为1或0。
第一生成层的计算公式如下：
其中表示输出的联合特征矩阵，/>表示输入的初始特征矩阵，初始特征矩阵的一个行向量对应一个单元的单元初始特征，/>表示初始关系矩阵与单位矩阵的和，/>表示的度矩阵，/>表示第一生成层的第一权重矩阵，/>为ReLU激活函数；
单位矩阵的主对角线上的元素的值均为1，其余元素的值为0。
初始关系矩阵的元素表示传感器关系图中的边，其第K行第L列的元素表示第K个单元和第L个单元之间的边，如果存在边则该元素的值为1，否则该元素的值为0。
第二生成层的计算公式如下：
T表示矩阵的转置，表示logistic sigmoid函数，logistic回归结合sigmoid函数来输出0或1的值，/>表示联合特征矩阵，E表示数据关系矩阵；
关系生成模型在训练时的交叉熵损失函数为：
数据关系矩阵与标注的初始关系矩阵的第i行第j列的元素相同，则，否则，/>表示数据关系矩阵中值为1的元素的比例，/>表示数据关系矩阵中值为0的元素的比例；
计算该损失函数时对初始关系矩阵中为值为0的元素进行掩码处理，对E中同样位置的元素进行掩码处理，使关系生成模型着重于发现传感器关系图中单元之间不存在的边，这些不存在的边表示了传感器的数据的关联关系。
关系生成模型在训练时在初始关系矩阵的基础上进行标注，标注的方法是将初始关系矩阵中值为0的元素变更为1，提取两个传感器设定时间内的采集的数值，进行方差分析获得F值与设定的阈值比较，如果小于设定的阈值，则判断两个传感器采集的数值的同步性大于设定的条件，将初始关系矩阵中表示两个传感器对应的第二单元的边的元素变更为1，如果大于或等于设定的阈值，则不进行元素的变更。
当然也可以用其他离散数据相似度的判断方式来判断两个传感器采集的数据的同步性。
在本发明的一个实施例中，关系生成模型还包括线性层，线性层用于对输入单元初始特征进行线性变换，所有单元初始特征经过线性变换后的维数相同。
步骤105，将单元初始特征和数据关系矩阵输入故障数据还原模型，故障数据还原模型包括还原层和全连接层，其中还原层输入单元初始特征和数据关系矩阵，输出还原特征矩阵，还原特征矩阵的第u个行向量表示第u个传感器的还原特征，将发生故障的传感器的还原特征输入全连接层，全连接层输出表示发生故障的传感器所要检测的环境参数的值，并将该值作为发生故障的传感器的测量值；
还原层的计算公式如下：
其中表示还原特征矩阵，/>表示初始特征矩阵，/>表示数据关系矩阵与单位矩阵的和，/>表示/>的度矩阵，/>表示还原层的第三权重矩阵，/>为ReLU激活函数。
故障数据还原模型的损失基于发生故障的传感器所要检测的环境参数的值与真实的环境参数的值的差进行计算。
步骤106，基于传感器的测量值控制风电机组。
基于传感器的测量值进行风电机组的控制为现有技术，本非本发明的创造性的内容，可以包括桨距角控制、转动惯量控制等。
例如进行叶片变桨控制时，带有增益调度系统的变桨控制器输入风轮有效风速等参数，对风电机组的桨距角进行控制。
上面对本实施例的实施例进行了描述，但是本实施例并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本实施例的启示下，还可做出很多形式，均属于本实施例的保护之内。
Claims (10)
1.一种基于大数据的电网精益化管理调控方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤101，生成传感器关系图，传感器关系图中包括单元和边，单元包括第一单元和第二单元，每个第一单元对应表示一个风电机组，每个第二单元对应表示一个传感器；
步骤102，标记发生故障的传感器的第二单元；
步骤103，为传感器关系图中的单元生成单元初始特征，其中第一单元的单元初始特征基于风电机组的运行参数生成，无故障的传感器的第二单元的单元初始特征基于传感器采集的数据生成，发生故障的传感器的第二单元的单元初始特征基于缺省数据生成；
步骤104，将传感器关系图和单元初始特征输入关系生成模型中，关系生成模型包括第一生成层和第二生成层，传感器关系图和单元初始特征输入第一生成层，输出联合特征矩阵到第二生成层，第二生成层输出数据关系矩阵，数据关系矩阵的元素的值为1或0；
步骤105，将单元初始特征和数据关系矩阵输入故障数据还原模型，故障数据还原模型包括还原层和全连接层，其中还原层输入单元初始特征和数据关系矩阵，输出还原特征矩阵，还原特征矩阵的第u个行向量表示第u个传感器的还原特征，将发生故障的传感器的还原特征输入全连接层，全连接层输出表示发生故障的传感器所要检测的环境参数的值，并将该值作为发生故障的传感器的测量值；
步骤106，基于传感器的测量值控制风电机组。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电网精益化管理调控方法，其特征在于，相邻的风电机组所对应的第一单元之间存在边，第二单元与第一单元连接表示第二单元对应的传感器属于该第一单元对应的风电机组。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电网精益化管理调控方法，其特征在于，缺省数据与传感器采集的数据的格式相同，缺省数据的值为0。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电网精益化管理调控方法，其特征在于，第一单元的单元初始特征表示为，其中/>、/>、/>、/>、/>分别表示风电机组的风轮转速、桨距角、电磁转矩、叶尖速比、风轮直径。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电网精益化管理调控方法，其特征在于，第一生成层的计算公式如下：
；其中/>表示输出的联合特征矩阵，/>表示输入的初始特征矩阵，初始特征矩阵的一个行向量对应一个单元的单元初始特征，/>表示初始关系矩阵与单位矩阵的和，/>表示/>的度矩阵，/>表示第一生成层的第一权重矩阵，/>为ReLU激活函数；初始关系矩阵的元素表示传感器关系图中的边，其第K行第L列的元素表示第K个单元和第L个单元之间的边，如果存在边则该元素的值为1，否则该元素的值为0。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的电网精益化管理调控方法，其特征在于，第二生成层的计算公式如下：
；T表示矩阵的转置，/>表示logistic sigmoid函数，表示联合特征矩阵，E表示数据关系矩阵。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电网精益化管理调控方法，其特征在于，关系生成模型在训练时的交叉熵损失函数为：
；如果数据关系矩阵与标注的初始关系矩阵的第i行第j列的元素相同，则/>，否则/>，/>表示数据关系矩阵中值为1的元素的比例，/>表示数据关系矩阵中值为0的元素的比例；
计算该损失函数时对初始关系矩阵中为值为0的元素进行掩码处理，对E中同样位置的元素进行掩码处理；
关系生成模型在训练时在初始关系矩阵的基础上进行标注获得标注的初始关系矩阵，标注的方法是将初始关系矩阵中值为0的元素变更为1，提取两个传感器设定时间内的采集的数值，进行方差分析获得F值与设定的阈值比较，如果小于设定的阈值，则将初始关系矩阵中表示两个传感器对应的第二单元的边的元素变更为1，如果大于或等于设定的阈值，则不进行元素的变更。
8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电网精益化管理调控方法，其特征在于，还原层的计算公式如下：
；其中/>表示还原特征矩阵，/>表示初始特征矩阵，表示数据关系矩阵与单位矩阵的和，/>表示/>的度矩阵，/>表示还原层的第三权重矩阵，为ReLU激活函数。
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电网精益化管理调控方法，其特征在于，传感器采集的环境参数的类型名称包括漂浮式基础纵摇角度、漂浮式基础横摇角度、漂浮式基础首摇角度、风轮有效风速。
10.根据权利要求9所述的一种基于大数据的电网精益化管理调控方法，其特征在于，风轮有效风速输入带有增益调度系统的变桨控制器，对风电机组的桨距角进行控制。
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| Publication number | Publication date |
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