基于人工智能的风电机组运行状态监测和故障诊断预警研究.pdf

2023.27 科学技术创新基于人工智能的风电机组运行状态监测和故障诊断预警研究王恒（国电投长江生态能源有限公司，湖北 武汉）引言为实现风电机组状态监测确定机组故障1，研究基于人工智能技术的风电机组状态监测方法，通过状态监测完成机组的故障诊断，并发送异常预警，为风电机组的运行管理提供可靠依据。1风电机组状态监测和故障诊断预警1.1风电机组状态监测和故障诊断预警模型本文为实现风电机组状态监测和故障诊断预警，选择典型的人工智能技术的深度学习方法构建风电机组状态监测和故障诊断预警模型，该模型以采集的风电机组运行数据为依据，通过深度学习的训练和学习2，完成故障诊断；并依据设定的预警阈值，进行故障预警。模型的整体结构如图 1 所示。1.2风电机组运行数据处理本文为保证风电机组故障诊断精度，采用小波包分解算法对采集的信号数据进行分解处理3，详细步骤如下所述：步骤 1：如果峭度选取分量用 S 表示，对其进行 j层小波包分解，获取分解后第 i 层中第 j 个节点所在频段的小波包分解对应的系数 Xij。步骤 2：采用重构的方式对底层小波包分解系数进行处理，即完成步骤 2 获取的所有频带特征信号序列的重构，Xij重构的信号用 Sij表示，如果第 5 层各个节点的重构信号用 S5j表示，则 S 的计算公式为：（1）式中：n 表示分解层数。步骤 3：计算每一个频带信号的总能量，如果风电机组运行状态信号在第 j 个尺度上的能量谱用 Ej表示，对应的功率用 Ei表示，Ei的总和即为信号总功率作者简介院王恒（1990-），男，硕士研究生，中级工程师，研究方向：电力工程技术。摘要：为实时掌握风电机组的运行状态，保证风机发电的正常运行，提出基于人工智能的风电机组运行状态监测和故障诊断预警方法。该方法以风电机组的历史运行数据和实时运行数据为基础，采用小波包分解算法进行数据冗余处理后，将其输入栈式稀疏加噪自编码深度神经网络模型中，通过模型的学习和训练。提取数据中的故障特征，完成风电机组故障分类诊断；同时设定故障预警阈值，完成故障预警，实现风电机组运行状态的全面监测。测试结果显示：该方法具有较好的应用效果。关键词：人工智能；状态监测；故障诊断预警中图分类号院TM351文献标识码院A文章编号院2096-4390渊2023冤27-0069-04 风电机组运行状态数据历史数据实时数据特征提取特征提取最大值、最小值归一化归一化自编码器残差分布计算状态预测残差预警阈值正常差分结果状态监测结果故障诊断图 1风电机组状态监测和故障诊断预警模型结构50njjSS69-科学技术创新 2023.27E。则任一尺度上的能量比例用表示，则小波包能量熵的计算公式为：（2）式中：N 表示原始信号长度；Hij表示风电机组运行状态信号的第 i 层中第 j 个小波包能量熵。依据上述步骤即可完成风电机组运行状态信号的处理，将信号分解成独立的频带，降低运行状态信号的复杂度。1.3风电机组故障诊断1.3.1栈式稀疏加噪自编码深度神经网络模型结构针对风电机组运行特点，本文采用栈式稀疏加噪自编码深度神经网络构建风电机组故障诊断模型，将上述小节处理后的风电机组运行状态信号输入至栈式稀疏加噪自编码深度神经网络（SSDAE）模型中，完成风电机组故障诊断。SSDAE 模型的在运行过程中，将前一层网络的输出结果作为后一层网络的输入，如果第 l 层栈式自编码神经网络对应的网络参数用和表示；按照由前向后的顺序，对具有 nl层栈式自编码神经网络进行编码处理，各个层的编码公式为：（3）式中：表示第 l 层的输出；和分别表示第 l层和第 l+1 层的输入。依据上述步骤，按照由前向后的顺序，对具有 nl层栈式自编码神经网络进行编码处理，各个层的编码公式为：（4）式中：表示隐含单元的输出结果。SSDAE 模型是通过训练完成风电机组运行状态数据的训练，文中采用逐层贪婪训练法完成，模型训练步骤如下所述：步骤 1：采用无监督的方式对模型的第一层SDAE 进行训练，将该层的输出结果作为原始输入的最小化重构误差；步骤 2：将上一 SDAE 层的输出结果作为下一个SDAE 等的输入，完成该层网络训练；步骤 3：重复步骤 2，完成所有 SDAE 层的训练；步骤 4：强最后一层隐含层的输出作为分类层的输入，并定义故障类别数量为分类层神经元数量，为后续监督微调整提供依据。通过上述的训练步骤即可获取每一层学习获取的特征结果，该特征结果即为风电机组运行状态数据特征不同阶数的表达。1.3.2有监督微调依据上述小节完成模型训练后，为提升模型的应用性能，采用带标签的样本进行模型的有监督微调，微调的主要目的是将模型中的所有层均看作一个模型，利用有监督学习算法对其进行进一步调整，通过循环迭代完成模型权值和偏置的优化；并将最后一层隐含层输出结果和类别标签作为分类层的输入，文中选择 BP 神经网络完成模型微调，详细步骤如下所述：步骤 1：在上述小节训练的基础上，将有标签样本输入模型中，进行前馈传递；并通过前向传播算法获取各个层上的激活值；步骤 2：计算 nl层的残差，其计算公式为：（5）式中：表示传递函数；表示激活值，其计算公式为：（6）式中：I 表示输入数据对应的类别标签；P 表示条件概率向量；表示偏差。步骤 3：偏导数计算：（7）步骤 4：计算总体代价函数：（8）依据的计算结果完成网络模型的有监督微调。依据上述内容完成模型的有监督微调后，具备更好的非线性拟合能力，能够更好地分析风电机组运行状态特征情况，深入提取潜在的分层特征，精准完成 ijk 1lgNijijijiHkk,1,1,lllWb,2,2,lllWb1,1,1llllllaf zzW ab lalz1lz1,2,2llllllnlnlnlnlnlnlag zzWab lna,iix yllnlnnaJfz lnfznlaJnlTaJIPT 11,;,;,llTllWlbJ W b x yaJ W b x y,J W b11,;,miiiJ W bJ W b x ym,J W b70-2023.27 科学技术创新风电机组故障分类诊断。1.4故障预警依据上述小节完成风电机组故障诊断后，则进行状态预警，为可靠完成故障预警，需设定预警阈值，文中选择时移滑动窗口进行预警阈值的确定。如果第 k 个窗口中存在 c 个误差，为避免发生正负误差发生相互抵消情况，文中采用平均绝对误差所谓风电机组运行状态预警指标，其计算公式为：（9）式中：和分别表示模型的计算结果和实际结果。的值越大，表示风电机组偏离正常工况越明显，因此，设定该值为预警阈值。结合统计学中间估计概念，不需要确定置信下限，仅设定置信上限即可，即表示状态指标置信度为的置信区间。的计算公式为：（10）式中：表示风电机组正常运行状态下的均值；表示小概率值。的值需依据实际需求进行设定。2实验结果分析为验证本文方法的应用效果，文中选择某发电站的风机发电组作为测试对象，采用本文方法进行运行状态监测；该风电机组的额定功率为 3 MW，机组的总体参数详情如表 1 所示。表 1机组的总体参数详情参数设置：稀疏常数 0.001，权重衰减稀疏 0.01，稀疏惩罚项系数 0.2，学习率 0.01，迭代次数 120。为验证本文方法的故障诊断效果，以齿轮箱故障、风机转速异常以及轴承过热三种故障为例，采用本文方法对其进行诊断，并采用拟合程度作为评价指标，测试本文方法诊断结果和实际结果之间的拟合度，该指标的计算公式为：（11）式中：表示诊断结果；表示实际结果。依据公式（11）计算本文方法在不同的特征数量下，对齿轮箱故障、风机转速异常以及轴承过热三种故障诊断结果的拟合程度，该指标的取值范围在 01之间，其值越大表示诊断效果越佳，测试结果如表 2所示。表 2故障诊断精度测试结果依据表 2 测试结果可知：采用本文方法进行风电机组不同故障进行诊断后，故障的诊断结果和实际结果之间的拟合度较高，均在 0.933 以上，最高拟合度结果达到 0.992。因此，本文方法具有较好的风电机组故障诊断效果，能够精准完成风电机组不同故障诊断。为验证本文方法的故障预警效果，文中以发电机转速为例，设定转速预警阈值，获取转速异常后，本文方法的预警情况，测试结果如图 2 所示。图 2故障预警测试结果 1kk htkptatttC tYYhptYatY kC tthC0,thCthC kC t113stdthastdSCCtkSkC kC tatthC参数名称 数值 额定功率（MW）3 切入风速（m/s）3.5 额定风速（m/s）10.5 切出风速（m/s）20 额定转速(r/min)1 760 叶轮直径/m 115.45 21211NiiinewNiiyyRy%iy%iy特征数量/个 齿轮箱故障 齿轮箱故障 轴承过热 2 0.972 0.946 0.951 4 0.964 0.985 0.964 6 0.958 0.967 0.946 8 0.949 0.952 0.957 10 0.933 0.981 0.968 12 0.946 0.963 0.984 14 0.973 0.971 0.973 16 0.955 0.988 0.957 18 0.982 0.992 0.991 20 0.991 0.966 0.989 71-科学技术创新 2023.27Research on Wind Turbine OperationStatus Monitoring and Fault Diagnosis andEarly Warning Based on ArtificialIntelligenceWang Heng（SPIC Changjiang Ecological Energy Co.,Ltd.,Wuhan,China）Abstract:In order to real-time grasp the operating status of wind turbines and ensure the normal opera原tion of wind turbine power generation,an artificial intelligence based method for monitoring the operating sta原tus and fault diagnosis and warning of wind turbines is proposed.This method is based on the historical andreal-time operating data of wind turbines,and after using wavelet packet decomposition algorithm for data re原dundancy processing,it is inputted into a stack sparse denoised self coding deep neural network model,which is trained and trained through model learning.Extract fault features from the data and complete windturbine fault classification and diagnosis;Simultaneously setting fault warning thresholds to complete faultwarning and achieve comprehensive monitoring of the operating status of wind turbines.The test results showthat this method has good application effect.Key words:artificial intelligence;status monitoring;fault diagnosis warning依据图 2 测试结果可知：风电机组在运行过程中，转速发生异常，转速结果突然超过设定阈值，本文方法可在转速超过阈值的 0.1 s 内完成预警。因此，本文方法能够及时掌握风电机组的运行状态，实时完成故障预警。3结论本文研究基于人工智能的风电机组运行状态监测和故障诊断预警方法，并且对该方法的应用效果展开相关测试。结果表明：本文所提方法具有较好的应用性能，能够精准地完成风电机组运行故障诊断，并且快速进行故障预警，为风电机组的安全管理提供可靠依据。参考文献1胡亚威，孙文磊.风机齿轮箱状态监测与故障诊断系统设计研究J.机械设计与制造，2021(4)：162-166.2袁璞，郭歌，王莹，等.基于 AI 视频图像处理的水电机组运转监测与智能报警技术研究J.电网与清洁能源，2022，38(1)：121-127，134.3田家彬，聂延艳，陈孝旭，等.基于信号模型与阶次分析的风力发电机组齿轮箱故障诊断 J.机械传动，2022，46(2)：91-95.72-