基于数据挖掘的风电机组状态预测及变桨系统异常识别

【摘要】：风力发电技术迅速发展，风电机组单机容量越来越大，控制系统更加复杂；风电场的建设从内陆逐步向近海甚至深海领域发展。然而，随着大规模风电场的建设及并网运行，风电机组故障率高，运行维护费用高的问题凸显出来，如何提高风电机组运行可靠性及利用率成为风力发电亟需解决的迫切问题。本文在掌握并网风电机组工作原理基础上，充分利用风电机组运行数据及故障信息，开展基于数据驱动的风电机组状态参数预测和变桨系统运行状态异常识别的研究，主要工作有： ①在掌握并网风电机组的基本构成和工作原理的基础上，重点阐述风电机组控制系统及其所监测运行参数的特点，并对机组故障率较高的子系统的故障模式、故障原因等进行分析。 ②考虑不同时间间隔段的历史数据所反映机组运行状态发展趋势和变化规律的差别，对不同监测数据抽取多组非等间隔时间序列；引入平均弱化缓冲算子和关联度概念，基于非等间隔灰色GM(1,1)预测方法建立不同风电机组运行状态参数的统一预测模型；分别利用850kW和2MW不同风电机组的监测数据进行状态参数的趋势预测，并将预测结果和BP神经网络和支持向量机理论的预测结果进行比较和验证。 ③挖掘反映机组运行状态的故障特征参数是有效实现风电机组状态评估和异常识别的基础。本文以高故障率的风电机组子系统——电动变桨系统为例，利用风电机组在线监测数据和故障信息，分别建立了变桨系统正常运行和故障时的数据样本集，基于Relief方法对变桨系统运行状态的故障特征参数进行挖掘，并通过BP神经网络分类器的计算结果，对所选择的故障特征参数的有效性进行验证。 ④基于风电机组变桨系统故障特征参数的挖掘结果，论文在考虑单一特征参数约束的基础上，提出了变桨系统基于距离的异常识别方法。首先，构建变桨系统正常运行状态下的观测向量；其次，利用支持向量机回归理论，以风速为输入量，建立其观测向量的回归模型；然后，考虑单一特征参数约束，通过分析回归模型计算的观测向量和实际运行状态下的观测向量之间的距离，对变桨系统异常运行状态进行识别；最后，对2MW风电机组变桨系统运行数据和故障信息进行验证。 论文的研究成果可应用于风电机组控制系统和风电场SCADA系统开发中，为实现风电机组准确的状态评估、故障预测奠定理论基础和技术支撑。 【关键词】：风电机组 状态预测 变桨系统 特征挖掘 异常识别
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP311.13;TM614
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 课题背景及研究意义8-10
• 1.2 国内外研究现状分析10-12
• 1.2.1 风电机组运行状态趋势预测10-11
• 1.2.2 风电机组的特征参数选择11
• 1.2.3 风电机组运行状态的异常识别方法11-12
• 1.3 本文的研究内容12-14
• 2 并网风电机组的基本组成与故障统计分析14-25
• 2.1 引言14
• 2.2 并网风电机组简介14-18
• 2.2.1 风电机组原理及其类型14-15
• 2.2.2 风电机组的基本组成15-16
• 2.2.3 风电机组的控制系统原理及功能16-17
• 2.2.4 风电机组在线监测信息17-18
• 2.3 风电机组并网运行的的故障统计18-22
• 2.4 风电机组子系统的故障原因分析22-24
• 2.4.1 齿轮箱故障分析22-23
• 2.4.2 发电机故障分析23
• 2.4.3 变频器故障分析23-24
• 2.4.4 变桨系统故障分析24
• 2.5 小结24-25
• 3 风电机组运行状态的趋势预测研究25-37
• 3.1 引言25
• 3.2 灰色预测理论25-29
• 3.2.1 灰色序列生成26
• 3.2.2 GM（1,1）模型26-28
• 3.2.3 非等间隔灰色预测模型28-29
• 3.3 风电机组运行状态参数的灰色关联预测模型29-31
• 3.3.1 运行状态参数的非等间隔序列提取29
• 3.3.2 原始数据弱化处理29-30
• 3.3.3 基于灰色关联选择最优预测值30-31
• 3.4 风电机组运行状态参数的预测及验证31-36
• 3.5 小结36-37
• 4 风电机组变桨系统的故障特征参数研究37-51
• 4.1 引言37
• 4.2 变桨系统原理与组成37-43
• 4.2.1 变桨系统原理37-38
• 4.2.2 风电机组运行工况分析38-39
• 4.2.3 电动变桨系统控制方式39-40
• 4.2.4 电动变桨系统的组成40-41
• 4.2.5 电动变桨系统的主要运行参数41-43
• 4.3 基于 Relief 算法的风电机组变桨系统故障特征参数的选择43-49
• 4.3.1 Relief 算法简介43-44
• 4.3.2 变桨系统故障特征选择的训练样本集44-46
• 4.3.3 变桨系统故障特征参数选择46-49
• 4.4 验证及分析49-50
• 4.5 小结50-51
• 5 风电机组变桨系统运行状态的异常识别51-64
• 5.1 引言51
• 5.2 风电机组变桨系统异常识别方法51-60
• 5.2.1 变桨系统观测向量51-52
• 5.2.2 支持向量机回归理论52-54
• 5.2.3 基于支持向量机回归理论的观测向量回归54-57
• 5.2.4 变桨系统异常识别57-60
• 5.3 变桨系统运行状态异常识别方法的实例验证60-63
• 5.3.1 实例验证 160-61
• 5.3.2 实例验证 261-63
• 5.4 小结63-64
• 6 结论与展望64-65
• 6.1 总结64
• 6.2 展望64-65
• 致谢65-66
• 参考文献66-70
• 附录70-71
• A. 风力发电机组技术参数70-71
• B. 作者在攻读学位期间发表的论文71
• C. 作者在攻读学位期间发表参与的科研项目71

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