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基于 SCADA 数据分析的风电机组状态监测研究
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深化应用 - 537 - 基于 SCADA 数据分析的 风电机组状态监测研究 华能国际电力股份有限公司浙江清洁能源分公司,刘磊、李家山、马君燕 摘 要: 风电机组 SCADA 系统采集的数据中存在两个参数之间的相关性。 本文根据风力发电机组的运行原理, 将 SCADA 参数与各子系统联系起来,找出它们之间的相互关系。利用多项式回归建立了不同风速下两个参数间的正态关系矩阵。 以未确定的 SCADA 数据关系矩阵与正常 SCADA 数据关系矩阵之间的距离作为评价标准。基于张北某风电场两台风机发生 故障前采集的 SCADA 数据,利用 MATLAB 对该方法的有效性进行了验证。结果表明,该方法能比 SCADA 系统提前两个月反 映故障。 关键词:风电;SCADA;状态监测;多项式回归 随着近三十年风电行业的不断扩大,许多运行 维护问题逐渐暴露出来。风电场建成后,最大的费 用就是风电机组的运行维护费用。降低运行维护成 本,不仅可以有效缩短回收期,而且可以加快风能 的利用进程,促进风电行业的发展。因此,如何降 低运行维护成本成为风电行业的热门话题。最直接 有效的方法是监测风电机组的运行状态,在风电机 组发生故障前找出故障点。它能显著抑制故障的发 生,提高风电机组运行的可靠性。 研究机组运行特性,利用机器学习和数据挖掘 方法对风电机组子系统的状态进行监测,是风电机 组状态监测的新技术发展趋势。它最大的优势是 SCADA 系统已经安装在大多数兆瓦级的风力发电机 组上。开发基于 SCADA 的状态监测系统不需要更多 的硬件投资。所以,它的成本会很便宜。郭鹏等人 组 成 的 研 究 团 队 应 用 非 线 性 状 态 估 计 技 术 (Nonlinear state estimation technique,NSET) 对塔架振动进行建模,了解了塔架振动的动态特性 和影响这些特性的主要因素,并建立了齿轮箱温度 的正常行为模型。对模拟设备故障的分析表明,新 的状态监测方法是有效的。基于相似原理,姚伟宇、 李新利等人的研究团队利用非线性状态评估的方法 建立了健康模型。结果表明,该模型能够准确识别 故障类型,减少因缺乏事故相关信息而造成的停机 时间和维护难度。董伊利等人组成的研究团队建立 了基于高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)和多特征融合的健康状况评价模型。用该方法 对某 1.5 MW 风力机在传动系故障前的健康状况进行 了评估,证明了该方法可以提前发现健康退化。金 久星等人组成的研究团队使用聚类算法和主成分分 析来捕获故障特征,它们成功地生成了持久指标, 这些指标与基于无故障数据生成的指标有很好的区 别。杨伟等人组成的研究团队利用最小二乘多项式 建立了 SCADA 相关数据之间的相关性,实现了独立 于运行状态的风力机状态监测。 在统计学中,多项式回归是一种回归分析形式, 其中自变量 x 和因变量 y 之间的关系被建模为 x 中 的 n 次多项式,多项式回归符合 x 的值和 y 的相应 条件均值之间的非线性关系,记为 E(y|x)。虽然多 项式回归适合于数据的非线性模型,但作为统计估

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