基于高斯过程的风电机组部件建模与监测研究

【摘要】：风力发电是新能源发电的新兴力量。经过近几年的迅猛发展,我国风电产业正处在由粗放型发展向精密型发展的阶段。在发展速度放缓的过程中,解决发展初期遗留下来的技术问题成为风电制造企业关注的焦点。其中,风电机组的状态监测是亟需解决的关键点之一。本文采用高斯过程(Gaussian process,GP)进行建模分析,由于高斯过程建模既能提取运行数据的随机分布规律,又能有效的分离测量噪声,适合风电机组大数据样本的建模工作。同时风电机组部件监测是通过建模和分析残差方式实现的,因此提高建模精度对监测分析的意义重大。论文的主要研究内容如下：1、由于风电机组建模数据集较大,协方差矩阵维数较高,直接求解高斯过程协方差矩阵逆存在一定的困难。为此采用Cholesky分解法避免矩阵求逆可能存在的矩阵病态,同时采用缓存矩阵解决矩阵求逆重复计算的问题,从而保证高斯过程建模的快速性和准确性。2、风电机组具有强随机性和间歇性工作的特点,对象工况复杂多变,高斯过程优化最优解可能不是全局最优解,为此提出信赖域高斯过程回归方法进行监测研究。同时信赖域的优化算法中包括二阶导数信息,为避免运算量较大造成计算量过大的问题,简化海森矩阵的计算,提高建模效率,加速二阶优化过程。3、将以上高斯过程改进方法应用于两个监测对象,即齿轮箱温度和塔架振动。通过研究监测对象的运行特征,提取与监测对象相关的变量集,构建相应的高斯模型。将残差结果与其他建模方法进行对比,验证了高斯过程建模的高效稳健。同时通过塔架振动的状态监测分析,监测出塔架故障所在,表明高斯过程建模分析能够实时监测塔架故障。 【关键词】：风力发电 高斯过程 高斯优化改进 齿轮箱温度 塔架振动
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 课题的研究背景及意义10-11
• 1.2 高斯过程的研究现状11-13
• 1.2.1 国外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究现状12-13
• 1.3 本课题的研究内容13-15
• 第2章 高斯过程建模15-23
• 2.1 高斯过程回归15-19
• 2.1.1 权重空间15-17
• 2.1.2 函数空间17-19
• 2.2 高斯过程建模19-22
• 2.2.1 核函数19-21
• 2.2.2 超参数21-22
• 2.3 本章小结22-23
• 第3章 基于高斯过程对风电机组部件建模与监测研究23-45
• 3.1 引言23
• 3.2 风电机组SCADA数据准备和部件监测原理23-25
• 3.3 采用高斯建模的原因25-26
• 3.4 建模改进方法一——逆矩阵的优化26-28
• 3.5 建模改进方法二——海森矩阵的简化28-30
• 3.6 建模改进方法三——信赖域优化算法30-32
• 3.7 高斯回归齿轮箱温度预测32-36
• 3.7.1 齿轮箱温度高斯建模变量选取32-33
• 3.7.2 数据预处理33-34
• 3.7.3 齿轮箱高斯温度模型有效验证34-35
• 3.7.4 模型对比35-36
• 3.8 基于信赖域高斯回归对塔架振动的研究36-43
• 3.8.1 信赖域高斯过程塔架振动建模37-38
• 3.8.2 额定风速以下塔架振动高斯建模与验证38-40
• 3.8.3 额定风速以上塔架振动高斯建模与验证40-42
• 3.8.4 塔架振动状态监测42-43
• 3.9 本章小结43-45
• 第4章 结论与展望45-47
• 参考文献47-51
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果51-52
• 致谢52

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