硕士学位论文_风力发电机组非参数模型状态监测关键问题研究

风力发电机组非参数模型状态监测关键问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 研究 硕士学位论文 风力发电机组非参数模型状态监测关键问题研究 Research on Non-parameter Model Condition Monitoring of Wind Power Unit 工学硕士学位论文 风力发电机组非参数模型状态监测关键问题研究 硕士研究生 ： 导 师 ： 申请学位 ： 工学硕士 学科 ： 控制科学与工程 专业 ： 检测 工程第三方检测合同工程防雷检测合同植筋拉拔检测方案传感器技术课后答案检测机构通用要求培训 技术与自动化装置 所 在 学 院 ： 控制与计算机学院 答 辩 日 期 ： 授予学位单位 ： 华北电力大学 Classified Index: TM614 U.D.C: 621.3 Dissertation for the Master Degree in Engineering Research on Non-parameter Model Condition Monitoring of Wind Power Unit Candidate： Supervisor： Prof Academic Degree Applied for： Master of Engineering Speciality： Detection technology and automation equipment School： School of Control and Computer Engineering Date of Defence： March， 2013 Degree-Conferring-Institution： North China Electric Power University 华北电力大学硕士学位论文原创性声明 本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《风力发电机组非参数模型状态监测关键问题研究》，是本人在导师指导下，在华北电力大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。 作者签名： 日期： 年 月 日 华北电力大学硕士学位论文使用授权书 《风力发电机组非参数模型状态监测关键问题研究》系本人在华北电力大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归华北电力大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解华北电力大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅，学校可以为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。本人授权华北电力大学，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。 本学位论文属于(请在以上相应方框内打“√”)： 保密□，在 年解密后适用本授权书 不保密□ 作者签名： 日期： 年 月 日 导师签名： 日期： 年 月 日 摘 要 风力发电作为一种清洁的可再生能源利用方式，近年来在世界范围内获得了飞速的发展，其中风力发电机组大型设备状态监测成为风电研究领域的重要组成部分。本文在近几年国内外关于风电机组状态监测研究成果的基础上，针对风力发电机组控制、风力发电机组的运行以及风电机组仿真的需要，展开对状态监测关键问题的研究，主要工作内容和创新成果如下: 1. 详细分析了风力发电机组状态监测的现状，提出基于非参数建模状态监测方法的两个关键问题：输入变量集选取及残差处理。 2. 由于在建立机组各部件重要测量参数的预测模型时，该测量参数预测模型的输入变量集的确定，是建立其准确模型的关键，因此，预测模型输入变量集的确定是影响预测模型精度的重要因素。本文详细分析了变量集之间的相关关系及判断变量参数相关关系的方法，建立风电机组齿轮箱温度的IPSO-BP状态监测模型，并依据相关关系定量分析的结果来选取IPSO-BP模型的输入变量集，通过对比分析残差结果，总结出非参数模型输入样本集选取的方法。 3. 在风力发电机组非参数预测模型的残差统计方法中，合适的滑动窗口能够消除由于测量误差，机组启停等偶然因素造成的孤立的较大残差的影响。本文详细分析了双滑动窗口残差统计的方法及原理，指出了双滑动窗口具有能够抑制孤立异常残差的作用，并利用IPSO-BP预测模型加以验证。 关键词：状态检测、相关性分析、残差统计方法、双滑动窗口、IPSO-BP模型 Abstract As a clean and renewable utilize way, the wind power has been developed worldwide in recent years, and the condition monitoring of the large equipment of the wind power units has become the important part. On the bases of the research achievement of condition monitoring on the wind power units in recent years, this article aims at the requirements on the control, operation and the simulation of the wind power unit, and research on the main issues of condition monitoring, the main content of work and the innovate achievement are as follows: 1. It analysis the current situation of the condition monitoring on the wind power unit in details, and come up with two issues in the field of condition monitoring, one is regarding the selection of input variable and another one is regarding the dispose of residual. 2. The key point of establishing accuracy model is determined by the measure parameter of input variable sets when the forecase models of the main measure parameters of each component is established. The article analysis the judge method and the relative relationship among the variable sets, establish the IPSO-BP condition monitoring model regarding the temperature of bearings of wind power units. It will selected the input variable sets of the IPSO-BP models according to the analysis results of the relative relationships, and it will refine the selection ways of non-parameter model input samples in contrast to the results of residual. 3. In the statistical methods of residual regarding non-parameter forecase models of the wind power units, the suitable of the slipping windows can eliminate the impacts caused by measure errors and occasional reasons, for example the shut down of the units. The article analysis the mothed and principle of the duplex slipping windows in details, it indicates the suppression fuction on the abnormal residual by using the duplex slipping windows, then, confirms it by using the IPSO-BP forcase models. Keywords: condition monitoring, relativity analysis, statistical methods of residual, double slipping windows, IPSO-BP models 目 录 I摘 要 IIAbstract I目 录 1第1章 绪 论 11.1本文研究的目的和意义 21.2风力发电机组状态监测的研究 31.2.1风力发电机组状态监测的必要性 31.2.2国内外研究现状 51.3本课题的主要研究内容 6第2章 基于IPSO-BP模型状态监测的研究 62.1 引言 72.2 IPSO-BP神经网络基本原理 82.3 基于IPSO-BP模型状态监测 82.3.1 IPSO-BP网络结构及训练样本的选择 102.3.2 IPSO-BP网络的训练及验证过程 122.4 齿轮箱温度IPSO-BP神经网络模型预测残差统计分析 122.4.1 滑动窗口残差均值与 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 差统计 132.4.2齿轮箱工作异常时温度残差统计特性分析 142.4.3齿轮箱预测残差分析 162.5本章小结 17第3章 关键问题一：非参数模型输入变量集选取 173.1 引言 183.2 相关性分析的概述 193.3 基于IPSO-BP模型输入变量集选取的比较分析 193.3.1 作散点图 223.3.2 从物理和能量转换的角度分析参数与齿轮箱温度的相关关系 233.3.3基于IPSO-BP模型输入变量集选取的比较分析 263.4 本章小结 27第4章 关键问题二：基于莱特准则的双滑动窗口残差统计方法 274.1 引言 284.2 基于莱特准则的双滑动窗口残差统计方法 284.2.1 莱特准则判别方法 294.2.2 双滑动窗口残差统计方法概述 304.3 基于IPSO-BP模型双滑动窗口残差统计方法 314.4 本章小结 33第5章 结论与展望 35参考文献 38攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 39致 谢 第1章 绪 论 1.1本文研究的目的和意义 能源，是现代文明发展不可或缺的因素，在推动社会经济飞跃发展中起着至关重要的作用。基于能源供应的可靠性、安全性和能源利用的高效性、清洁性，能源在世界各国经济可持续发展的道路上扮演着越来越重要的角色[1]。长期以来，化石能源作为世界能源的主要供应方式倍受各国关注，化石能源的形成过程极其漫长，其储量有限，属于非可再生能源。在工业化逐步实现的过程中，地球上大量丰富的自然资源被过度开发和使用，其中能源资源占很大比例。传统能源紧缺己经成为一个焦点问题，世界各国都在积极采取应对的措施。我国同样也面临着严重的能源问题，文献[2]中截至2009年底，我国的可探明能源储量情况如表1-1所示： 表1-1 2009年底我国能源储备 序号 名称 储量（亿吨） 可供开采时间（年） 1 石油 22 14 2 煤炭 900 <100 3 天然气 6310 <32 但随着人类的无节制的开采，化石能源必然走向枯竭，大部分化石能源在不久的将来会被开采殆尽。从另一方面看，由于化石能源在使用过程中会产生大量的二氧化碳和含硫化合物等有害气体，臭氧层进一步被破坏，造成全球气温变暖,海平面升高,对全球自然生态系统的平衡产生了巨大威胁，严重影响了人类的生存与进步。1906到2005年的100年里，全球平均地表温度上升了0.74℃，最近50年的升温速率几乎是过去100年的两倍[3]。1850年以来最暖的12个年份中有11个出现在1995到2006年期间[4]。因而，必须改变能源利用和发展的方向，将太阳能、风能、潮汐等能源的开发利用作为重点。 风能作为一种新型能源用于电力行业，与化石能源发电相比，其拥有更多的优点：无环境污染问题；无资源枯竭的隐患；无购买燃料方面的费用。正是因为风力发电具有以上优点，使其在众多国家能源构架中的比重日益增加。与太阳能，潮汐能等其它新型能源发电相比，风力发电系统构造更简单，运行技术相对成熟。因此，风电装机容量迅猛增长。 据预测[5][6]，2020至2050年，全球风力发电机组总装机容量、年增长量、总发电量如表1-2所示， 表1-2 2020-2050年风力发电装机容量 序号 年份（年） 年增长量（GW） 全球装机总容量(GW) 发电量（TWh） 1 2020 81.5 700 1700 2 2030 84 1420 3500 3 2050 100 1800 - 近年来，我国总装机容量逐年增加，机组参数也在不断增大。我国的风电产业主要分布在内蒙古、甘肃河西走廊新疆和东南沿海及附近岛屿以及青藏高原和华北的部分地区。据中国风能协会2011年3月发布的“2010年中国风电装机容量统计”报告，截至2010年底，我国风电机组年同比增长73.3%，近五年年均复合增长77.5%，增长幅度跃居世界第一。随着我国风力发电量在电网中所占比重的增长，对风电场安全生产水平的需要也迫在眉睫。因此，风电机组的运行维护和状态监测成为迫切需要深入研究的课题。 1.2风力发电机组状态监测的研究 风电机组状态监测技术是采用先进的监测仪器和统计软件对机组的重要部件（轴承、齿轮箱、润滑油系统、发电机等）进行在线分析和监测、评估各部件的运行状态，诊断和预测故障，可以合理安排维修 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 ，大大延长了 检修 外浮顶储罐检修方案皮带检修培训教材1变电设备检修规程sf6断路器检修维护检修规程柴油发电机 周期，确定合理的维修方案，较大程度上提高了故障检修的成功率，减少了备品备件的存储和使用量，达到了大幅降低运行及维护成本的目的。风电机组状态监测技术，在提高风电机组运行的费用和安全等方面具有重要的实际意义。利用状态监测技术，可以实时地掌握和分析风电机组各部分的运行状态，了解机组运行的性能，在机组检修期间，使检修人员能够在一定程度上克服机组状态未知的缺陷。为了实现风电机组的状态监测，必须建立被研究机组部件正常运行时的动态特性模型，并以此动态特性模型为依据，实时监测机组各部件的运行状态。由于风电机组运行中风速变化随机、外界环境变量(如温度)变化大、不同机组的特性存在很大差异、机组各部分机械电气耦合关系严重等原因，基于机组各部件物理特性的物理建模方法面临很多难题。为建立机组各部件的物理参数模型，通常会提出很多对实际对象的假设和简化，本文采用最优粒子群算法(IPSO)与BP神经网络相结合，建立风电机组关键部件的IPSO-BP预测模型。当机组运行异常时，IPSO-BP模型可以及时检测出运行的轻微异常变化，从而达到状态监测的目的。 1.2.1风力发电机组状态监测的必要性 当前，以化石能源作为主要燃料的国家，一方面面临严重的环境污染危机，另一方面，化石燃料的储量不断减少，双重危机导致的能源问题日益加深，促使新能源的使用成为世界能源利用的主要组成部分。风能作为一种可持续发展的清洁型新能源，越来越被世界认为是一种能替代化石燃料发电的经济型能源。但是，在世界各国大力发展风电产业的同时，风电机组较高的运维费用使风电投资成本大幅增加。地理位置的偏远，机组工作条件的恶劣，机舱布置较高等因素，使得风场检修运维费用庞大。据研究，如果机组使用年限超过20年，其检修、运维费用将达到总收入的十分之一以上。而对于建造在海上的风场，其检修、运维费用将会达到总收入的五分之一以上[7]。风力发电厂检修、运维费用的增加，使得风场总体收入下滑，直接影响了世界各国对风力发电行业的投资比例。因此，实时了解风电机组各部件的运行状态，及时发现各部件的异常情况和故障隐患具有重要意义。及早发现机组运行异常和故障隐患，能够为运行人员提供更充裕的决策时间，通过调整运行方式或及时停机减轻或避免严重的设备损坏，能够提前确定维修时间和方案，准备备品备件，从而缩短维护时间，大幅降低维护成本。对风电机组进行状态监测，一方面可以预知机组故障，另一方面，使机组发电功率达到最优化。因此，大力发展风电机组状态监测技术显得尤为重要。 1.2.2国内外研究现状 针对风力发电这一新型清洁能源利用方式，虽然，目前国内外关于风电机组故障诊断的文献较多，但其中能真正有效监测风电机组运行状态方法却很少。随着风机容量的增加，风机体积也随之增大，发生事故的概率也在增大。面对风机事故频发造成的巨额损失，风机的状态监测技术越来越引起国内外专业技术人员的极大关注。 文献[8]对状态监测与故障诊断技术的历史与现状进行了回顾，阐述了状态监测与故障诊断系统的支撑技术和基本结构，在结合风力发电技术情况下，对现有的风电机组状态监测与故障诊断进行了详细介绍，并指出了其发展方向。但目前风力发电机组的应用还处于初始阶段。 文献[9]对国内外众多风力发电机组运行维护情况进行了介绍，统计出风力发电机组中故障发生频率最高的关键部件，并详细分析了故障发生的原因和产生的现象；文中给出运行中风力发电机组关键部件监测的物理量，根据关键部件的结构特性和物理量的特点，选择相应传感器类型及合理的安装位置，以实时监测机组各部件的运行情况，从而保证机组的长期稳定可靠运行，实现了机组运行的可控再控。 文献[10]详细介绍了风机在线监测系统软件的构成及功能，对SKF公司的 Marlin状态监测系统在风力发电机上的应用做了简要介绍。针对风力发电机的实际运行情况和振动故障信号的频率，对现场测量点的选择进行了研究，并提出了在线监测在风力发电应用上还需进一步研究的观点。 文献[11]对风力发电机组的基本构成进行了详细的阐述，对风机常用状态监测技术，如油液监测、振动监测、性能参数监视等及主要测量参数进行了分析研究，并分析了风机部件的常见故障，研究了部件的故障机理，最后，总结归纳了适合于风机的多种故障诊断方法，对国内外风机状态监测、诊断技术和系统应用现状进行了概述。 文献[12]研究了小波神经网络在风机齿轮箱故障诊断中的应用。该方法借助小波变换的时频分析特性和神经网络的自学习功能，将小波函数作为神经网络的隐含层，不仅提高了诊断精度，减少了神经网络的层数，还加快了收敛速度。 文献[13]BENNOUNA 等在变转速情况下建立了基于多项式的双馈式异步发电机非线性与线性数学模型，利用故障特征分析法检测出了转子偏心故障，并分析故障类型。但该方法也仅能判断发电机的故障类型，而不能准确找出具体故障源。 文献[14]INALPOLAT 等对行星齿轮箱进行数学建模并研究了动力学行为，为其复合传动引起的故障提供了解释依据。 文献[15]YANG 等针对同步发电机为消除变转速的影响，提出了基于主轴转速和转矩的判断方法。模拟定子绕组线圈的短路，对发电机定子绕组电流/功率信号进行分析。先进行信号处理，即用离散小波去除噪声，再使用连续小波提取特征频率，有效地识别出了故障。 文献[16]时轶等通过在线监测系统对风机的主轴振动进行状态监测，利用风机的工作原理及运用方式，对风机故障进行分析。 文献[17]阐述和分析了风力发电机组叶片振动的潜在原因，并对我国自主研制的某大型风力发电机的叶片做了具体的分析。 文献[18]首先对风机叶片破坏机理进行了探讨，明确叶片破坏的原因，确定保护方案。然后分别根据快速傅立叶变化算法和无限脉冲响应数字滤波算法，用C语言编写程序，根据单片机本身的硬件资源分析对比确定采用哪种程序实现方式。最后绘制硬件电路图并对程序运行结果进行验证。 1.3本课题的主要研究内容 大型风电场都安装有SCADA(Supervisory control and Data Acquisition， SCADA)系统，该系统的主要功能是在中央控制室的监控计算机中按固定时间间隔(一般为10秒和10分钟)记录风电场中各单台机组各重要部件传感器的测量数据。此外该系统还记录各机组的各种运行状态变化和各种报警故障信息，如启机、停机、发电机超温、变桨系统变桨错误等。SCADA数据的数量非常巨大，单台风机的单月记录可以达到几百兆。本文采用温度趋势分析的方法进行齿轮箱状态的监测。首先对某1.5MW机组的SCADA (supervisory control and data acquisition)数据进行了整理和分析，采用IPSO-BP方法建立了齿轮箱的温度模型，采用相关关系方法确定输入变量集，利用该模型对齿轮箱的温度进行预测，并利用双滑动窗口对残差进行分析。本文研究的主要内容如下： 1. 详细分析了风力发电机组状态监测的现状，提出基于非参数建模状态监测方法的两个关键问题：输入变量集选取及残差处理。 2. 由于在建立机组各部件重要测量参数的预测模型时，该测量参数预测模型的输入变量集的确定，是建立其准确模型的关键，因此，预测模型输入变量集的确定是影响预测模型精度的重要因素。本文详细分析了变量集之间的相关关系及判断变量参数相关关系的方法，建立风电机组齿轮箱温度的IPSO-BP状态监测模型，并依据相关关系定量分析的结果来选取IPSO-BP模型的输入变量集，通过对比分析残差结果，提炼出非参数模型输入样本集选取的方法。 3. 在风力发电机组非参数预测模型的残差统计方法中，合适的滑动窗口能够消除由于测量误差，机组启停等偶然因素造成的孤立的较大残差的影响。本文详细分析了双滑动窗口残差统计的方法及原理，指出了双滑动窗口具有能够抑制孤立异常残差的作用，并利用IPSO-BP预测模型加以验证。 第2章 基于IPSO-BP模型状态监测的研究 2.1 引言 风电机组状态监测技术是采用多种方法和手段对机组的重要部件(叶轮、齿轮箱、发电机等)进行在线监测和分析、评估其运行状态、尽早提前发现故障征兆，避免和减轻严重的设备损坏，确定合理的维护时间和方案，从而达到大幅降低维护成本的目的。 齿轮箱是风电机组的重要部件之一，其制造技术已较为成熟，具有较高的可靠性。文献[19]的统计显示，尽管齿轮箱的故障较低，但和故障出现频率最高的电控系统、液压系统相比，其维修过程复杂，尤其对于海上风机，维修过程需要船舶、吊车等专用设备以及合适的天气，因此齿轮箱故障导致的停机时间和维护费用在各类故障中最高。文献[20]对近年来的风电机组不同部分的状态监测方法进行了系统的分析和综述文献。文献[21]建立了齿轮箱和发电机的硬件实验台，通过小波分析方法处理高速采集的振动信号，但其与实际齿轮箱的运行状态有较大差别。现场风电机组的传动链系统安装的振动传感器数量有限且仅用来进行振动幅值的阈值报警，振动信号的采集速度往往难以满足高频振动分析的需要。本文采用温度趋势分析的方法进行齿轮箱状态的监测。首先对某1.5MW机组的SCADA (supervisory control and data acquisition)数据进行了整理和分析，采用IPSO-BP网络方法建立了齿轮箱的温度模型，并利用该模型对齿轮箱的温度进行预测。当齿轮箱运行异常时，其温度预测残差的统计特性会发生较大的改变，从而能够及早发现齿轮箱的潜在故障。 本文研究的风电机组的额定功率为1.5 MW。切入风速为3 m/s，额定风速为12 m/s。叶轮的额定转速为20 r/min，双馈发电机的额定转速为1800 r/min，齿轮箱的变速比为1：90。 该机组的SCADA系统每10 min记录一次机组的参数。记录的内容包括时间标签、有功功率、无功功率、定子三相电压电流、风速、环境和机舱温度、齿轮箱和轴承温度、发电机转速等共计47个参数。同时SCADA系统还保存机组的运行状态信息，如机组启动、停机、发电机超温、变桨系统故障等。每条运行信息包括记录时间、唯一的状态编号、状态说明等。例如：在2006/04/02，2:28，发生了状态号为77的齿轮箱油超温报警，机组停机。在该机组的运行手册中齿轮箱油超温报警的处理措施为：如油温高于80 ℃且持续60 s则停机，油温降至65 ℃后重新启动。 2.2 IPSO-BP神经网络基本原理 传统BP神经网络采用的反向传播权值修正算法[22]存在学习收敛速度慢，局部极小点严重等缺陷。本文采用改进的粒子群算法替代反向传播算法进行前向神经网络的训练[23]。 IPSO-BP网络采用通常的三层前向结构，即输入层、隐层和输出层。网络各层的权值和阈值共同构成一个权值向量，记为 ，并将其作为粒子群算法解空间的一个解，即一个粒子。IPSO-BP网络通过改进粒子群进化方法找到其解空间的一个最佳权值向量 ，达到最佳的训练和泛化结果。进化过程如下所述。 对BP网络进行 次随机初始化，得到 个权值向量 ，将其作为粒子群的初始 个粒子。每个粒子优劣程度可以用其适应度函数表示。在IPSO-BP网络中，每个粒子的适应度函数定义如下：将粒子即权值向量 作用于前向BP网络，对 个网络训练样本进行前向运算，得到 个网络输出。在该粒子作为网络权值时， 个训练样本的训练误差 为： (2-1) 式中， 和 分别为第 个样本的目标值和网络输出。该粒子对应的适应度函数为： (2-2) 该粒子的适应度越大，网络训练的结果越好。 当粒子群的初始 个粒子给出后，解空间的每个粒子会根据自己的进化经验和同伴的进化经验来不断调整自己的当前值。每个粒子在进化中适应度最大的值，就是该粒子本身找到的最优解，称为个体极值，记作 ，即第 个粒子的极值。整个群体目前的最优解称为全局极值，记为 。每个粒子通过上述两个极值不断进化更新自己，从而产生新一代群体。 对于粒子 ，其一次更新的增量和更新后的值分别为： (2-3) (2-4) 式中， 称为学习因子，通常 ， 为 上的随机数， 为惯性系数。（2-3）式的第一项与粒子上一次修正的增量有关，可以起到平衡全局搜索和局部搜索的作用；第二项是粒子向自身最优值学习的部分，称为自学习部分，其能够保持粒子有较强的全局搜索能力，避免陷入局部极小点；第三项为粒子向全局最优值学习部分，称为互学习部分，其能够加快搜索速度。 在粒子群优化网络权值过程中，希望个体在初始阶段能够在整个解空间进行搜索，不会过早陷入局部极小点；而在结束阶段能够提高算法收敛速度和精度，更有效地寻找到全局最优解。为此在粒子群进化过程中，IPSO动态调整学习因子。在进化的初始阶段，使自学习部分大( 大)而互学习部分小( 小)，有利于算法在整个解空间搜索；而在算法后期，使自学习部分小( 小)而互学习部分大( 大)，有利于算法收敛于全局最优解，提高算法收敛速度和精度。为此， 取值变为： (2-5) (2-6) 和 为 的初始值和最终值， 。本文取 ， 。 为最大迭代次数， 为当前迭代次数。训练停止条件为：当 ≤ 时停止训练，此时得到全局极值作为最终的网络权值与阈值。 2.3 基于IPSO-BP模型状态监测 2.3.1 IPSO-BP网络结构及训练样本的选择 首先，输入层参数的确定 在IPSO-BP神经网络结构设计中，首先需要确定网络输入和输出。IPSO-BP齿轮箱温度模型的输出为建模变量—齿轮箱温度。那些对齿轮箱温度有较大影响或与其有密切关系的SCADA测量变量应作为神经网络的输入。本文采用相关分析法来确定神经网络的输入变量。相关系数的计算公式如下： (2-7) 计算SCADA系统中其他46个变量与齿轮箱温度两两之间的相关系数。部分相关系数见表2-1。 表2-1 齿轮箱温度与其他变量的相关系数 功率 风速 齿轮箱转速 齿轮箱温度 环境温度 发电机冷空气温度 齿轮箱轴承温度 0.5714 0.4501 0.6661 1 0.1112 0.7406 0.9324 参考表2-1，选择相关系数最大的若干个变量作为神经网络的输入，选择结果为： (1)齿轮箱轴承温度(Tz)(0.9324) (2)发电机冷空气温度(GAT)(0.7406) (3)齿轮箱转速(V)(0.6661) (4)机组功率(P)(0.5714) 其次，构造训练样本集 神经网络的学习样本质量，对神经网络的泛化能力有很大影响，同时也决定了神经网络模型对齿轮箱正常工作状态空间的覆盖能力。为使神经网络的样本能够体现齿轮箱在正常工作时的不同状态，其训练样本集采用以下方式确定。 在2006年4月份，齿轮箱工作正常，无超温或其他故障。选取SCADA历史数据中从4月6日0时到5月1日0时的有效历史记录建立齿轮箱IPSO-BP温度模型。记机组4月份有效的历史观测向量集合为 (2-8) 集合中观测向量的数量为 。每个观测向量包括功率、齿轮箱转速、齿轮箱轴承温度、发电机冷空气温度、齿轮箱温度5个值，将其分别记为 。 训练样本集的构造需要使其能够尽量覆盖齿轮箱正常工作空间。齿轮箱正常工作空间的每一个观测向量由5个变量组成，且其观测值已被归一化。对每一个变量，将[0 1]之间等分为200份，以0.005为步距从集合K中查找出若干个观测向量加入训练样本集中。以机组功率x1为例，向训练样本集中添加观测向量的方法如图2-1所示。 图2-1 根据功率变量x1构造训练样本集 图中 为0.001。对剩余的4个变量，均采用与图2-1相同的流程以0.005为步距从集合K中选择观测向量添加到训练样本集中。采用此方法构造训练样本集，能够将组成观测向量的5个变量的不同测量值对应的历史记录选入训练样本集中，从而使其能较好地覆盖齿轮箱正常工作空间。 最后，构造验证样本集 选取SCADA历史数据中从4月1日0时到4月6日0时的720个历史记录作为验证集。在此时段，该机组共发生3次停机，各次停机的SCADA记录如表2-2所示。 表2-2 4月1日至6日机组停机记录 序号 日期 时间 状态号 停机原因 1 2006/04/02 2:28:43 77 齿轮箱油超温 2 2006/04/02 7:42:13 77 齿轮箱油超温 3 2006/04/03 11:14:35 147 指令停机 需注意的是，对于实际风电机组，报警停机与设备故障之间没有必然联系。如表2-2中虽然发生了2次齿轮箱油超温报警停机，但在该机组4月份及后续月份的SCADA记录和运行日志中未发现齿轮箱故障和维修的记录。部分报警停机属于机组自身的保护功能。在4月份，齿轮箱工作正常，无超温或其他故障。 2.3.2 IPSO-BP网络的训练及验证过程 通过对样本对的反复学习，IPSO-BP网络的误差达到了系统平均误差的要求(0.02)，网络的权值调整完毕。为了检验模型的有效性，将测试样本作为网络的输入。在4月份的历史记录中，齿轮箱温度的最大值为74.1 ℃，最小值为50.2 ℃。环境温度的最大值为20 ℃，最小值为13 ℃。记齿轮箱温度的BP神经网络模型预测残差为 (2-9) 式中： 为齿轮箱温度实际测量值； 为IPSO-BP网络对该实测温度的估计值。验证结果见图2-2。图中各变量的值均为归一化后的结果。当功率为0时即机组停机时，IPSO-BP模型对齿轮箱温度不进行预测，对应的齿轮箱温度预测值为0，对应的残差为0。预测值为0，对应的残差为0。 图2-2 某机组4月1日至6日的IPSO-BP模型验证结果 在图2-2中，某些孤立时刻的齿轮箱温度的预测残差明显大于其他时刻。且这些预测残差大的点是成对出现的，共3对，其位置和出现原因如表2-3所示，与表2-2中的机组的3次停机时刻完全对应。 表2-3 验证结果中残差大的位置与原因 序号 位置 时刻 残差值 原因 1 第160点 04/02 2:30 0.09202 2006/04/02 2:28:43发生齿轮箱油超温停机 第182点 04/02 6:10 0.1023 2006/04/02 5:58:56 System OK 机组重启 2 第192点 04/02 7:50 0.09567 2006/04/02 7:42:13发生齿轮箱油超温停机 第205点 04/02 10:00 -0.2029 2006/04/02 9:56:56 System OK 机组重启 3 第357点 04/03 11:20 0.09563 2006/04/03 11:14:35 指令停机 第366点 04/03 12:50 0.1369 2006/04/03 12:43:03 System OK 机组重启 在表2-3中这些时刻出现预测残差大的原因如下：由于在这些时刻即机组停机和重新启动时，观测向量中各变量之间的关系与风电机组和齿轮箱正常运行时的状态差别很大（如当风速很高时功率低或为零），观测向量偏离正常工作空间，通过训练样本集中的历史观测向量的组合无法给出精确的预测值，导致残差增大。这种由于启停机造成的孤立残差较大的点不应视为齿轮箱故障的出现。去除以上由于停机导致的残差很大的6点后，IPSO-BP神经网络模型的预测精度很高，预测残差绝大多数情况下在0.05以下。验证结果表明齿轮箱IPSO-BP神经网络温度模型对齿轮箱正常工作时的动态特性具有很高的建模精度。 2.4 齿轮箱温度IPSO-BP神经网络模型预测残差统计分析 2.4.1 滑动窗口残差均值与标准差统计 本文方法选择的训练样本能够较好地覆盖齿轮箱的正常工作空间。当齿轮箱工作正常时，IPSO-BP网络模型的输入观测向量位于正常工作空间，能够被训练样本覆盖，或者说输入与训练样本中的某些向量距离很近，此时IPSO-BP网络模型对齿轮箱温度具有很好的预测效果。当齿轮箱出现异常时，其动态特性发生改变，观测向量中的5个变量之间的关系发生异常变化，偏离正常工作状态空间，无法被训练样本覆盖，其齿轮箱温度的预测残差增大且残差分布会显著区别于正常工作状态下的残差分布。残差的均值和标准差可以直观地反映其大小和分布情况。为实时连续地反映残差分布特性的变化，本文采用滑动窗口残差统计的方法。 某段时间内，记IPSO-BP神经网络模型的齿轮箱温度预测残差序列为 (2-10) 对该序列，取一个宽度为 的滑动窗口。对窗口内的连续 个残差计算其均值和标准差： (2-11) 残差滑动窗口如图2-3所示。 图2-3 残差滑动窗口统计 采用滑动窗口残差统计方法的原因如下： 1)该残差统计方法能够连续实时地检测残差统计特性的变化，算法简单，适合在线实时分析。 2) IPSO-BP网络模型采用训练样本中合理选择的有限个历史观测向量代表整个齿轮箱温度特性的正常工作空间。其对整个正常工作空间覆盖能力较好，如2.3节验证结果所示。但对正常工作空间的不同区域，其覆盖能力是有差异的。对某些特定的局部的工作空间，IPSO-BP网络模型的覆盖能力比其他区域稍差。当IPSO-BP神经网络模型的输入观测向量位于这些区域时，其预测精度会有所下降，即在残差序列中会出现一些孤立的残差相对较大的点。这些孤立的残差相对较大的点并不是齿轮箱故障的征兆。滑动窗口残差统计方法计算滑动窗口内多个残差的统计特性，对上述情况下的孤立较大残差的不利影响具有很好的抑制作用。 3)通过合理选择滑动窗口的宽度 ，既能及时迅速地反映残差统计特性的连续变化，又能消除随机因素的影响，提高齿轮箱状态监测的可靠性，降低误报警的几率。 2.4.2齿轮箱工作异常时温度残差统计特性分析 当齿轮箱工作正常时，IPSO-BP网络温度模型预测精度很高，预测残差的均值接近0，且标准差较小。当齿轮箱出现故障隐患时，其工作特性会发生改变。齿轮箱的常见故障主要有润滑不良、偏心、齿面点蚀胶合等，这些故障都会导致齿轮箱温度特性发生改变，使新的观测向量偏离正常工作状态空间。IPSO-BP网络温度模型预测残差增大，统计特性改变，主要表现为以下3种形式： 1)残差的均值仍接近0，但残差的标准差明显增大，表现为残差的散布范围增大； 2)残差的均值以较大幅度偏离0，但残差的标准差变化不大，表现为预测残差出现系统偏差； 3)以上两种情况的组合。 为了根据残差的统计特性变化检测齿轮箱的故障隐患，需要确定残差均值和标准差的故障阈值，记其分别为 和 。当IPSO-BP网络模型预测的齿轮箱温度残差滑动窗口统计特性超过其中某一设定阈值时，发出故障隐患报警，提醒操作人员密切关注齿轮箱的运行状态，及时采取相应的处理措施。残差均值和标准差阈值可以由运行人员根据经验确定，也可以根据2.3节中IPSO-BP网络温度模型的验证结果确定。 将验证集合作为IPSO-BP网络模型的输入，计算验证集合的预测输出和残差序列，对该残差序列采用滑动窗口统计方法计算残差的连续实时均值和标准差。记验证序列的残差均值绝对值最大值为 ，标准差的最大值为 ，则齿轮箱故障征兆诊断的阈值标准为 (2-12) 式中 和 可以由现场运行人员根据运行经验参与确定。如2.3节所述，在机组停机和启动的前后时刻，会造成残差异常增大，在进行残差分析时，可以根据功率是否为0确定这些异常残差的位置并用0替代，使其不影响齿轮箱的监测。 2.4.3齿轮箱预测残差分析 对2.3.2节中的验证集合残差序列采用滑动窗口统计方法确定齿轮箱工作异常监测时所需的均值和标准差的阈值，本文中滑动窗口宽度N=100。验证序列滑动窗口均值与标准差的变化趋势如图2-4所示 图2-4 验证集合的残差滑动窗口统计特性 由图2-4得 ， 。本文取 ， ，则齿轮箱故障报警的阈值为 ， 。该机组的2006年的SCADA数据中，没有出现齿轮箱故障的记录。为了验证IPSO-BP网络模型监测齿轮箱故障的有效性，人为模拟当齿轮箱故障时导致齿轮箱温度升高的情况。对4月1日0时到4月6日0时的720个历史数据从第501点开始对齿轮箱温度变量人为加入步距为0.001的累积温度偏移。故障模拟的IPSO-BP网络模型残差如图2-5所示。 图2-5 齿轮箱温度偏移后的IPSO-BP模型预测残差结果 齿轮箱温度偏移后对应的残差滑动窗口统计特性和报警阈值如图2-6所示。 图2-6 温度偏移后的残差滑动窗口统计特性 从图2-6中可以看出，标准差曲线在第440个滑动窗口超出了预先设定的均值阈值，距离开始偏离的第501点的位置为440+100-500=40，100为滑动窗口的宽度。在第541点处，检测出了齿轮箱温度的异常变化。该点人为偏移后的齿轮箱温度与对应的原始正常齿轮箱温度间的偏差可以根据温度偏移步距和齿轮箱温度变化区间求出，即40(0.001((74.1-50.2)=0.96(℃)。可见，当齿轮箱出现故障隐患导致其温度异常变化时，本文提出的基于IPSO-BP网络温度模型状态监测方法能够及时发现并发出报警信息，实现齿轮箱状态的在线监测。 2.5本章小结 本章采用IPSO-BP网络，合理选择与齿轮箱温度密切相关的过程变量，并给出了选择训练样本的有效方法，建立了齿轮箱温度IPSO-BP预测模型。该建模方法具有很小的训练误差和检验误差，不仅能更快的收敛于最优解，而且能够显著提高建模精度。当齿轮箱出现故障隐患时， IPSO-BP模型预测的残差的分布特性发生改变。本章采用滑动窗口连续实时地计算残差均值和标准差的变化趋势，并和设定阈值比较，得出齿轮箱当前的运行状态。通过对某机组齿轮箱温度SCADA数据及人为模拟的齿轮箱故障的分析，IPSO-BP模型能够及时检测出齿轮箱工作状态的异常变化，验证了IPSO-BP模型的有效性。 第3章 关键问题一：非参数模型输入变量集选取 3.1 引言 风电机组状态监测技术是采用先进的监测仪器和统计软件对机组的重要部件进行在线监测和分析、评估其运行状态、诊断和预测故障，大大延长了检修周期，提高了故障检修的成功率，减少了备品备件的存储，达到大幅降低维护成本的目的。 目前国内外学者对时间序列建模与预测进行了大量的研究，并取得了一定的成果。如CAO等[24]采用小波网络、SHI等[25]采用回声状态向量机、HAN等[26]来用递归神经网络进行混沌时间序列预测等。这些预测方法大都是针对单变量的研究，其基本原理是对观测数据进行相空间重构，利用合适的非线性数学模型来完成系统的动态特性拟合，具有较高的精度。在时间序列分析中，嵌入理论对于时间序列的建模具有十分重要的作用。理论分析认为，通过选择合适的时间延迟和嵌入维数，单变量序列能够实现复杂系统的重构。但是在实际分析中，单变量时间序列不能够完全反映系统的全部动力学特性[27]，使预测结果不够精确。 在解决实际问题的建模中，复杂系统通常需要多个变量进行描述，得到的观测序列往往为多变量时间序列。理论上，多变量时间序列与单变量序列相比，其包含了更多的系统信息。因此，采用多变量时间序列建立的预测模型更能充分反映复杂系统的动力学特性。此外，如果只有少量的观测数据，多变量序列还能够补充原单变量时间序列的信息。因此，在分析复杂系统时，采用多变量时间序列的预测模型具有更高的实际意义。 对于复杂系统的建模，变量间的相关分析也逐渐引起人们的关注，如Wojcik等[28]通过对荷兰Maastricht地区的降雨和气温进行相关分析，选取二者的联合信息估计月均降雨量和月均温度。Liu等[29]则收集澳大利亚全国39个观测点的降雨和气温观测值，结合二者信息估计太阳日辐射大小。相关性分析作为一个焦点问题被人们普遍关注，在进行时间序列的状态预测建模中，如果忽略了变量之间的相互关系，将可能会对建模的结果产生影响，严重时将产生错误的分析结果。通常将相关系数 作为度量相关关系的尺度，因其只是一个线性的度量，对于非线性的情况和非正态分布并不适用，而且相关系数容易受其他因素的影响，其反映的往往是表面的、非本质的联系。通过对获取的多变量时间序列中各变量之间进行相关性分析（包括线性相关、非线性相关和不相关），寻找能够反应动力系统演化特征的数据，剔除其中的冗余数据，是多变量时间序列建模需要首要解决的一个问题。 在建立机组各部件重要测量参数的IPSO-BP模型时，该预测模型的输入变量集的确定是准确建立该模型的关键。文献[30]对集中变量的确定方法主要是根据风电机组的工作原理与SCADA数据趋势分析得到的。但SCADA数据中测量变量对IPSO-BP建模变量的影响是多种形式的，最简单的相关关系为正线性相关，如齿轮箱轴承温度与齿轮箱润滑油温度，其之间变化趋势基本一致。建模变量也可能与SCADA其他变量之间存在负线性相关，甚至非线性相关关系。此时，简单的趋势分析和比较确定观测向量的方法难以适用。本文做出了SCADA中各参数与齿轮箱润滑油温度之间的散点图，量化分析了它们之间的关系，利用IPSO-BP方法建立齿轮箱润滑油温度预测模型，并对其进行温度预测，通过对残差进行分析比较，选出最优建模输入变量集，从而更精确的建立风电机组各部件的非参数测量变量模型。 3.2 相关性分析的概述 统计学中用一个统计量描述相关的密切程度，这个统计量称相关系数或相关指数，分别记为 或 。相关系数的绝对值必然在0到1之间，即 ，而相关指数小于等于1，即 。对于相关关系的分析我们可以借助于若干分析指标（如相关系数或相关指数）对变量之间的密切程度进行测定。 相关系数是反映两个变量线性相关关系的一个重要统计指标，用 表示。其数学计算公式为： (3-1) 相关系数 没有单位，其绝对值 。 ，说明变量 和 之间为正相关，即 和 的变化趋势方向相同； ，说明变量 和 为负相关关系，表明 和 之间反向变化，如 增大则 减小。 越接近于1，线性关系越密切； 为完全相关。 相关指数是反映两个变量非线性相关关系的一个重要统计指标[31]，用 表示，其数学计算公式为 (3-2) 其中 是 对 的数学期望； 是 的算数平均值。 ， 越接近于1，非线性关系越密切。 3.3 基于IPSO-BP模型输入变量集选取的比较分析 本章研究的风电机组的额定功率为1.5MW。切入风速为3m/s，额定风速为12m/s。叶轮的额定转速为20 r/min，双馈发电机的额定转速为1800 r/min，齿轮箱的变速比为1(90。该机组的SCADA系统记录一次参数的间隔时间为10 min。记录的内容包括有功功率、无功功率、发电机转速、风速、环境温度、机舱温度、齿轮箱润滑油和轴承温度等共计47个参数。 3.3.1 作散点图 在直角坐标系中分别作出SCADA系统中其他46个变量与齿轮箱润滑油温 度的散点图，其中部分散点图如图3-1： a)齿轮箱温度与齿轮轴承温度关系图 d)齿轮箱温度与齿轮箱转速关系图 b)齿轮箱温度与发电机温度关系图 e)齿轮箱温度与无功功率关系图 c)齿轮箱温度与功率关系图 f)齿轮箱温度与风差10秒关系图 图3-1 SCADA中部分参数与齿轮箱润滑油温度的散点图 由散点图可以清楚的看到部分SCADA中以下参数与齿轮箱润滑油温度呈线性关系，其相关系数列于表3-1。 表3-1 齿轮箱润滑油温度与其呈线性关系的变量及其相关系数 齿轮箱轴承温度 发电机冷空气温度 发电机定子线圈温度2 发电机定子线圈温度1 发电机轴承温度A 发电机轴承温度B 机舱温度 齿轮箱温度 0.859708 0.707032 0.690854 0.691668 0.70038 0.673491 0.533423 1 由散点图中可以看到SCADA中以下参数与齿轮箱润滑油温度呈非线性关系，且明显看出呈S型曲线关系，S型曲线是两变量之间非线性关系中的一种，其方程式如下： (3-3) S型曲线具有以下性质： 是 的非减函数，开始时随着 的增加， 的增长速度也逐渐加快，但是 达到一定水平之后，其增长速度又逐渐放慢。最后无论 如何增加， 只会趋近于 ，而永远不会超过 。本文相关指数的求解步骤如下： (a) 将SCADA中与齿轮箱润滑油温度呈S型曲线关系的参数归一化后，令 =1。 (b) 将S型曲线方程变为直线方程，其变换过程如下： 首先，(3-3)式两边同时取倒数，可得： (3-4) 进而又有： (3-5) 上式两边取对数，可得： (3-6) 令 ； ； 代入式(3-6)，可得 (3-7) (c) 计算回归系数 、常数 及曲线回归方程[32] (3-8) 其中 (3-9) (3-10) (3-11) 将所求的 ， 带入式(3-3)中可求出曲线回归方程 (3-12) (d) 求相关指数 将 和由式(3-12)计算得出得 代入式(3-2)可以算出相关指数 。 其相关指数列于表3-2。 表3-2 齿轮箱润滑油温度与其呈S型曲线关系的变量及其相关指数 功率 转子转速 变速箱转速 发电机转速 风速 转矩设定值 齿轮箱温度 0.300129 0.14721 0.146935 0.147089 0.370266 0.310181 1 由散点图e)、f)可以看出，齿轮箱温度与机组无功功率和风差10秒等参数几乎没有关系，即不管齿轮箱温度如何变化，机组无功功率和风差10秒等参数不会变化。 3.3.2 从物理和能量转换的角度分析参数与齿轮箱温度的相关关系 由3.3.1节可知，通过相关性分析，SCADA数据中测量变量对齿轮箱润滑油温度的影响是多种形式的，有正线性相关，非线性相关甚至是不相关。本小节从物理和能量转换的角度分析SCADA数据中各参数与齿轮箱温度的相关关系，具体分析如下： a) 由于风电齿轮箱属于闭式硬齿面齿轮传动，根据热平衡态原理，与齿轮箱润滑油温度呈线性关系的参数的变化会直接影响齿轮箱润滑油温度，它们之间呈比例关系。即前者随后者的增加而增加，随后者的减小而减小。 b) 变速风力发电机组可分以下三个不同的状态[33]： 第一种状态是启动状态，齿轮箱转速从静止上升到切入速度。此时由于齿轮箱齿面以及轴承的摩擦产生热量，导致齿轮箱温度随着转速的不断增大而不断升高。 第二种状态是风机并入电网后运行在额定风速以下的区域，风力发电机组开始获得能量并转换成电能。从理论上说，为了最大限度的获取能量，根据风速的变化，风轮可在限定的任何转速下运行，但由于受到运行转速的限制，不得不将该阶段分成两个运行区域；即恒速运行区域和变速运行区域。此时齿轮箱转速与齿轮箱润滑油温度的关系也分为两个阶段：即后者随前者增加而升高和齿轮箱转速增大但齿轮箱润滑油温度升高的很慢。 第三种状态是功率恒定区。输出功率维持额定功率保持不变，转速保持恒定。此时齿轮箱内由于齿面之间以及和轴承之间等机械摩擦导致热量增加，齿轮箱润滑油温度升高。 分析发电机的三种运行状态可以得出齿轮箱转速和齿轮箱润滑油温度呈S型曲线函数关系。 c) 根据热力学第一定律分析温度和功率、转矩、电流之间的非线性关系[33]。 风轮的输出功率为 (3-13) 式中 ——风轮的输出转矩， ——风轮的输出角速度。 ， ——风速 发电机的输出功率为 (3-14) 式中 ——发电机的输出功率， ——主传动系统的总效率， ——发电机系统的总效率， ——空气密度， ——面积， ——风能利用系数， ——风速。可以看出发电机输出功率与风速的三次方呈正比，发电机功率的增加与风速的三次方呈正比。 转矩公式为 (3-15) 可以看出风轮转矩与风速的二次方成正比。 发电机的输出功率为 (3-16) ——定子三相绕组上的线电压， ——流过定子绕组的线电流， ——功率因数。 保持不变，功率与电流成线性关系。 3.3.3基于IPSO-BP模型输入变量集选取的比较分析 为建立齿轮箱IPSO-BP温度模型，需确定观测向量中的建模变量，即与齿轮箱润滑油温度密切相关的风电机组参数。通过对机组SCADA记录的47个参数的相关性分析，选择与齿轮箱润滑油温度密切相关的以下几组变量组成观测向量。 第一组，与齿轮箱润滑油温度成线性相关的变量。选择相关系数最大的前四个作为输入变量，选择结果为： 1) 齿轮箱轴承温度（Tz） （0.859708） 2) 发电机冷空气温度（Tl） （0.707032） 3) 发电机轴承A温度（Tfz） （0.70038） 4) 机舱温度 （Tj） （0.533423） 第二组，与齿轮箱润滑油温度成非线性关系的变量。选择相关指数最大的四个作为输入变量，选择结果为： 1） 功率 （ ） （0.300129） 2） 风速 （V） （0.370266） 3） 转矩实际值（T） （0.31019） 4） 电流 （I） （0.302493） 第三组，从第一组选择前两个变量和从第二组中选择前两个变量组成，选择结果为 1） 功率 （ ） （0.300129） 2） 风速 （V） （0.370266） 3） 齿轮箱轴承温度（Tz） （0.859708) 4） 发电机冷空气温度（Tl） （0.707032） 选取SCADA历史数据中从4月6日0时～4月23日2时50分的有效历史记录建立齿轮箱IPSO-BP润滑油温度模型。 选取SCADA历史数据中从4月1日0时～4月5日23时50分的720个历史记录作为验证集。 验证结果见图3-2。图中各变量的值均为归一化后的结果。 (a)第一组输入变量集IPSO-BP预测结果 (b)第二组输入变量集IPSO-BP预测结果 (c)第三组输入变量集IPSO-BP预测结果图 图3-2 某机组4月23日至5月3日的IPSO-BP模型验证结果 从图中可以看出，图（b）的IPSO-BP模型预测精度最高，误差绝对值在0.004以下。图（b）中预测精度高的原因如下：由于（b）中所选相关变量与齿轮箱润滑油温度差异大，构造的过程记忆矩阵能很好地覆盖齿轮箱正常工作空间，更有利于非线性运算。而图（a）中所选变量与齿轮箱润滑油温度成比例关系，不利于NSET模型的训练学习，导致IPSO-BP模型精度下降。 3.4 本章小结 本章分析了SCADA中各变量与齿轮箱润滑油温度之间的线性或非线性关系，并求出各变量与齿轮箱润滑油温度的相关密切程度（相关系数，相关指数）。建立了齿轮箱IPSO-BP润滑油温度的预测模型，该模型根据各变量与润滑油温度的相关系数或相关指数选择建模输入变量。改变了以往预测模型中根据经验或机理选择建模变量的方法，避免了IPSO-BP模型由于选择建模变量不当而导致预测精度降低的问题。仿真结果表明，考虑与润滑油成非线性相关的变量作为IPSO-BP预测模型的建模变量，预测精度显著提高，对齿轮箱润滑油温度有良好的预测效果。 第4章 关键问题二：基于莱特准则的双滑动窗口残差统计方法 4.1 引言 残差作为一个重要的概念被用在预测模型的构建和分析过程中，它是变量实际观察样本值和估计值的差，用公式表示为: ， 它表明不可能观测的概率误差项的估计值。在预测模型分析过程中，方程拟合优度的计算，误差方差项的估计以及回归模型对与错的判断都是以残差序列为基础进行的。因此，残差的分析在构建预测模型中具有重要的意义。 现今文献中较多关注的是系统误差的估计及估计的稳定性，而对残差的分析与处理则较少有人研究。李兆庭等[34]对残差分析作了详细的描述，他根据模型的拟合程度把残差分为偏残差、预测残差、学生化残差、普通残差四种，并利用残差分析进行数据集中异常值点的诊断。杜雄杰等[35]先分析残差的特点，进而提出残差的数学模型。在此模型的基础上，提出残差补偿算法，算法将残差扩展至目标状态向量，进行实时估计。在估计目标状态的同时完成残差补偿。并总结出残差过程具备如下特点：时间相关，二阶矩平稳。协方差增加算法[36]将残差考虑成观测噪声，通过增加观测噪声的协方差来补偿残差的影响，该算法没有考虑到残差的时间相关性。速度融合算法[37]认为残差只影响观测的位置分量，而对速度分量影响较少，于是提取出从站的速度分量，与主站的观测进行融合。这种算法没有抓住残差的本质特征，对于从站的观测数据使用不够，存在信息损失。国外不少学者对残差分析也做了一定的研究：运用残差分析进行自回归，确定回归系数[38]；利用残差分析证明，渐近测试有良好的动力特性及精确的测试范围[39]；将残差统计作为拟合优度用来检验统计量[40]。 IPSO-BP是建立机组正常工作模型的有效方法。当用其建立机组正常运行时段重要部件参数的模型后，需要将SCADA实时采集的数据作为模型的输入，计算并分析模型输出及相关统计特性。设将实时采集的SCADA数据作为IPSO-BP模型的输入，由模型产生的相关统计量为 （其可以为残差或其他形式统计量），对该统计量的分析可以得到机组异常状态的信息。但对该统计量 ，需注意以下事项： a) 由于风电机组所处环境条件恶劣，偶发的传感器等测量误差会混杂在SCADA测量数据中。但对于SCADA测量数据，只有当其超过传感器测量上下限时，才允许作为错误数据从SCADA记录中去除。 b) 由于风速变化的随机性，导致机组运行状态变化快且随机，机组的各测量参数变化快且随机性大。在此前提下，对原始SCADA数据采用某些滤波算法来平滑数据的处理是不合适的。滤波算法数据预处理固然能够过滤某些如由于传感器异常导致的突变数据，但其也会将风速突变导致的一些有用数据过滤掉。 c) 单个异常变化（如幅值突然增大）的统计量 并不能表明机组的运行状态发生异常。单个异常变化的统计量产生的原因可能如下：传感器在测量上下限间的异常变化、风速的突然改变、机组运行状态的转化（如启机，停机等）。如采用简单的单个统计量阈值比较方法，会导致误报警频发。 机组的异常和故障通常是持续发展的。多次异常统计量的变化才能反映机组运行状态的异常。因此，采用滑动窗口统计方法是检验机组异常的有效方法。在IPSO-BP模型的残差统计方法中，合适的滑动窗口既能够消除由于测量误差，机组启停等偶然因素造成的孤立的较大残差的影响。本文采用“基于莱特准则的双滑动窗口残差统计方法”来根据残差的特性动态确定SCADA测量数据中由于传感器异常或风速突然变化引起的异常点，降低误报警几率。 4.2 基于莱特准则的双滑动窗口残差统计方法 4.2.1 莱特准则判别方法 假设某段时间内，记IPSO-BP神经网络模型的齿轮箱温度预测残差序列为 。在残差序列中存在异常点，利用莱特准则剔除异常点首先要计算该残差序列的算数平均值 (4-1) 再计算出其标准差 (4-2) 将残差 逐一与3倍标准差进行比较，进行异常点检验。如果 ，则与 对应的观测数据为异常点，应排除。 IPSO-BP模型的估计残差近似服从正态分布。根据误差理论，当测量值服从正态分布时，残差落在三倍方差即 区间的概率超过99.7%，落在此区间外的概率只有不到0.3%。因此，当IPSO-BP模型某孤立较大残差落在该区域之外时，可以认为该残差是由于测量误差等偶然因素导致的，这就是莱特准则判别方法，也称为 准则。 4.2.2 双滑动窗口残差统计方法概述 对于IPSO-BP预测模型估计残差序列，设计两个滑动窗口：快速检测窗口和备用平均窗口。快速检测窗口的宽度窄，为 。设快速检测窗口的最新残差为 时刻，窗口内的残差序列为： (4-3) 其迅速实时计算自己窗口内残差的统计特性，即均值和标准差： (4-4) 同时检测本窗口内的残差有无落在 区域之外的残差。如没有，快速检测窗口滑动到下一 时刻；如有，说明该窗口内存在偶然因素导致的孤立较大残差，在此时刻即 时刻，立即启动备用平均窗口替代快速检测窗口。在 时刻依旧使用快速检测窗口检测残差。备用平均窗口的宽度为 ， ， ，即备用平均窗口的宽度远大于快速检测窗口。 计算备用平均窗口内的残差均值与标准差 和 ，双滑动窗口残差统计的原理如图4-1所示： 图4-1 双滑动窗口残差统计方法原理图 双滑动窗口的各自的作用归纳如下： 快速检测窗口：始终实时作用于残差序列，计算宽度为 窗口内的残差均值和标准差，同时检测孤立异常残差的出现。由于快速检测窗口的宽度窄，其能迅速反应滑动窗口均值与标准差的变化，能够及早发现残差统计特性的异常变化。当设备存在故障隐患时，残差的持续异常变化与偶然性孤立异常残差不同，不会触发备用平均窗口。 备用平均窗口：当快速检测窗口在某时刻根据莱特准则发现本窗口内存在孤立异常残差时，备用平均窗口被触发，用来替代该时刻的快速检测窗口。由于备用平均窗口的宽度远大于快速检测窗口，其具有更强的平均效应，抑制偶然性孤立残差对监测结果的影响，降低误报警的概率。 4.3 基于IPSO-BP模型双滑动窗口残差统计方法 根据第三章的分析结果，选取以下变量作为OPIS-BP模型的输入。 1） 功率( ) (0.300129) 2） 风速(V) (0.370266) 3） 转矩实际值(T) (0.31019) 4） 电流(I) (0.302493) 选取SCADA历史数据中从4月1日0时到4月6日0时的720个历史记录作为验证集。在此时段，该机组共发生3次停机，各次停机的SCADA记录如表4-1所示。 表4-1 4月1日至6日机组停机记录 序号 日期 时间 状态号 停机原因 1 2006/04/02 2:28:43 77 齿轮箱油超温 2 2006/04/02 7:42:13 77 齿轮箱油超温 3 2006/04/03 11:14:35 147 指令停机 需注意的是，对于实际风电机组，报警停机与设备故障不存在必然联系。如表2-2中虽然发生了2次齿轮箱油超温报警停机，但在该机组SCADA记录中未发现齿轮箱故障和维修的记录。这说明，部分报警停机属于机组自身的保护功能。 本章中根据运行经验，选取快速检测窗口宽度N=100。验证序列快速检测窗口3倍标准差的变化趋势如图4-2所示 图4-2 验证集合的快速检测滑动窗口残差统计特性 由图中明显看出，快速检测窗口滑动到第107和262点时，残差值大于快速检测窗口3倍标准差，说明该窗口内存在偶然因素导致的孤立较大残差，在此时刻即第107点和第264点，立即启动备用平均窗口替代快速检测窗口，取k=1.8，则备用平均窗口宽度 =180，其残差统计特性窗口如图4-3所示 图4-3 验证集合的备用平均窗口残差统计特性 由图4-2中，快速检测窗口检测到两个孤立异常残差出现，分别是第107点，04/01 17:40:00；第262点，04/02 19:30:00。实际运行中，这两点不是故障点，而是由于传感器串入瞬时强电，引起传感器超量程。在图4-3中，这两个异常点在窗口内部，不会被检测出。此次仿真证明了，双滑动窗口能够抑制偶然性孤立残差对监测结果的影响，降低误报警的概率。 4.4 本章小结 本章采用IPSO-BP理论，合理选择与齿轮箱温度密切相关的过程变量，建立了齿轮箱温度IPSO-BP预测模型。采用双滑动窗口连续实时地计算残差均值和标准差的变化趋势，并和预测残差同步进行。计算窗口内多个统计变量的统计特性具有平均的作用。当窗口内有孤立个别的异常变化时(如由传感器测量错误导致)，滑动窗口方法具有抑制该孤立异常统计变量的作用。通过对某机组齿轮箱温度孤立异常残差的分析。采用滑动窗口统计方法具有以下优点：能够连续实时地检测统计特性的变化，算法简单，适合在线实时分析；既能及时迅速地反映统计特性的连续变化，又能够及时检测出孤立异常残差并能抑制偶然性孤立残差对监测结果的影响，消除随机因素的影响，提高状态监测的可靠性，降低误报警的几率。 第5章 结论与展望 本课题以风力发电为背景，深入研究风电机组的工作原理，采用IPSO-BP理论对风电机组故障系统进行对象建模，根据相关关系定量分析的结果选取IPSO-BP建模输入变量集，采用IPSO-BP理论建立机组各部件测量参数的IPSO-BP模型，在线监测时，需计算新的输入与IPSO-BP模型估计值间的残差，并对残差采用滑动窗口统计方法。IPSO-BP建模方法在不增加硬件成本的前提下可以监测机组重要部件的工作状态，及时发现设备的故障隐患，对风电场特别是有很大发展潜力的海上风电场具有重大的实用意义。本文主要研究结果如下： 1. 详细分析了风力发电机组状态监测的现状，提炼出风力发电状态监测技术中关于输入变量选取及残差处理两个问题:利用相关性分析来选取输入变量集，利用双滑动窗口处理残差问题，使预测精度更高。 2. 由于在建立机组各部件重要测量参数的预测模型时，该测量参数的输入变量集的确定是建立其准确模型的关键。本文详细分析了变量集之间的相关关系的类型及判断方法， 并根据相关关系定量分析的结果选取建模输入变量集，从而更精确的建立风电机组各部件变量模型。建立风电机组齿轮箱温度的IPSO-BP状态监测模型，对比分析IPSO-BP模型训练样本集在不同情况下选取，得出不同的结果，提炼出非参数模型输入样本集选取的方法。 3. 在风力发电机组非参数预测模型的残差统计方法中，合适的滑动窗口宽度既能够消除由于测量误差，机组启停等偶然因素造成的孤立的较大残差的影响，同时能够及时迅速的反应残差的持续变化趋势。本文详细分析了双滑动窗口残差统计的方法及原理，并根据残差的动态特性消除因偶然因素引起的误差。采用“基于莱特准则的双滑动窗口残差统计方法”来处理IPSO-BP预测模型的残差，达到了消除由于测量误差，机组启停等偶然因素造成的孤立的较大残差的影响。 创新点：根据风电机组的工作原理，采用IPSO-BP理论建模并进行故障诊断研究。同时根据相关关系定量分析确定IPSO-BP模型的输入变量集，并通过双滑动窗口对残差进行分析，保证了非参数模型有较高的建模精度，提高了故障诊断的精度。 相关性分析虽然已经在非参数模型输入变量集的选取中应用，但实现全面、有效的进行非参数模型输入变量集的选取依然任重而道远，在有效数据提取、散点图的分析等方面存在缺憾。 “基于莱特准则的双滑动窗口残差统计方法”虽然已经用于非参数模型的残差统计分析中，达到了消除由于测量误差，机组启停等偶然因素造成的孤立的较大残差的影响，但是在及时迅速的反应残差的持续变化趋势方面存在缺憾，需要进一步研究。 参考文献 [1] 王承煦,张源.风力发电[M].北京：中国电力出版社,2003． [2] 陈甲斌.中国石油供需格局演变及应对措施[J].国土资源，2006，26(11)：26-28． [3] 秦大河,罗勇.全球气候变化的原因和未来变化趋势[J].科学对社会的影响,2008，8(2)：16-21． [4] 时憬丽,李俊峰.我国“十一五”可再生能源发展展望[J].中国科技成果,2006，16(2)：197-201． [5] 王庆一．可再生能源现状、前景与政策[J]．中国电力，2002，35(l)：68-73． [6] 李俊峰，高虎，施鹏飞等．中国风电发展报告[R]，2007．北京：中国环境科学出版社，2007． [7] EWEA．World wind energy report 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第二作者.基于IPSO-BP的风电机组齿轮箱状态监测研究[J].太阳能学报,2012,33(3):439-445. 致 谢 本论文是在导师副教授悉心指导下完成的，老师在本论文的选题直至成稿过程中提出了许多宝贵的意见和建议，对论文书写工作的顺利开展给予了极大的支持，丰富了我的知识，开拓了我的视野，锻炼和培养了我独立发现、思考和解决问题的能力。在这两年半的学习和实践中，老师严谨的治学态度和对科学工作一丝不苟、兢兢业业的作风深深地影响了我，使我在今后的工作和人生的道路上受益匪浅。在论文完成之际，衷心的感谢老师给予我的关心和指导。 在论文写作过程中，还得到了其他人的坦诚帮助，在此，我向他们表示深深的感谢。 最后，我还要感谢家人及朋友对我的关心与支持，使我能顺利完成学业。由衷地期望在今后的成长中继续得到老师和同学的支持、指导和帮助，以期取得更大的进步。 _1415442612.unknown _1415444520.unknown _1415709803.unknown _1416144857.unknown _1416504694.unknown _1416504738.unknown _1416635577.unknown _1416504698.unknown _1416146005.unknown _1416504677.unknown _1416145989.unknown _1415710290.unknown _1415710370.unknown _1415709862.unknown _1415710022.unknown _1415710056.unknown _1415709921.unknown _1415709845.unknown _1415445752.unknown _1415446445.unknown _1415446586.unknown _1415611801.unknown _1415709598.unknown _1415709617.unknown _1415624206.unknown _1415624301.unknown _1415624676.unknown _1415709252.unknown _1415624550.unknown _1415624278.unknown _1415622756.unknown _1415622820.unknown _1415624154.unknown _1415622805.unknown _1415622655.unknown _1415446614.unknown _1415446870.unknown _1415446967.unknown _1415447024.unknown _1415611788.unknown _1415446994.unknown _1415446943.unknown _1415446628.unknown _1415446601.unknown _1415446500.unknown _1415446532.unknown _1415446558.unknown _1415446516.unknown _1415446473.unknown _1415446485.unknown _1415446460.unknown _1415446096.unknown _1415446301.unknown _1415446373.unknown _1415446416.unknown _1415446357.unknown _1415446243.unknown _1415446276.unknown _1415446121.unknown _1415446014.unknown _1415446050.unknown _1415446075.unknown _1415446036.unknown _1415445912.unknown _1415445976.unknown _1415445783.unknown _1415445218.unknown _1415445453.unknown _1415445617.unknown _1415445708.unknown _1415445732.unknown _1415445669.unknown _1415445503.unknown _1415445565.unknown _1415445480.unknown _1415445336.unknown _1415445399.unknown _1415445410.unknown _1415445394.unknown _1415445302.unknown _1415445310.unknown _1415445242.unknown _1415445277.unknown _1415445022.unknown _1415445101.unknown _1415445118.unknown _1415445046.unknown _1415444966.unknown _1415445001.unknown _1415444927.unknown _1415444276.unknown _1415444425.unknown _1415444471.unknown _1415444496.unknown _1415444448.unknown _1415444352.unknown _1415444400.unknown _1415444321.unknown _1415442969.unknown _1415443028.unknown _1415443062.unknown _1415443013.unknown _1415442796.unknown _1415442829.unknown _1415442746.unknown _1415441559.unknown _1415441839.unknown _1415442027.unknown _1415442581.unknown _1415442047.unknown _1415442317.unknown _1415441963.unknown _1415441986.unknown _1415441930.unknown _1415441671.unknown _1415441792.unknown _1415441818.unknown _1415441758.unknown _1415441617.unknown _1415441645.unknown _1415441590.unknown _1415434917.unknown _1415435028.unknown _1415435136.unknown _1415435408.unknown _1415435973.unknown _1415435048.unknown _1415434967.unknown _1415434974.unknown _1415434940.unknown _1378704312.unknown 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