一種風(fēng)力發(fā)電機(jī)組變槳系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于兆瓦級風(fēng)力發(fā)電技術(shù)在線監(jiān)測分析的技術(shù)領(lǐng)域，具體地涉及一種風(fēng)力 發(fā)電機(jī)組變槳系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 大型兆瓦級風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的變速變槳控制算法復(fù)雜，是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中故障率較 高的子系統(tǒng)。如果出現(xiàn)故障停機(jī)，從檢修到恢復(fù)正常運(yùn)行，需要較長的時(shí)間。如果在風(fēng)速較 好的時(shí)間段發(fā)生了故障停機(jī)，將大大影響風(fēng)機(jī)的發(fā)電量，從而給企業(yè)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。 如果能在風(fēng)機(jī)故障發(fā)生時(shí)，通過風(fēng)電機(jī)組的狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)，對變槳系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行監(jiān) 測和分析后快速找到故障原因，確定檢修方式，將會大大提高風(fēng)機(jī)的可利用率?；谝陨弦?素，對風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的故障原因進(jìn)行快速準(zhǔn)確的定位，形成故障診斷機(jī)制，對提高風(fēng)電場運(yùn) 行的經(jīng)濟(jì)性和安全性有積極重要的意義。
[0003] 目前，風(fēng)電場常用的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制（Supervisory Control and Data Acquisition，SCADA)系統(tǒng)，可以對現(xiàn)場的運(yùn)行設(shè)備進(jìn)行監(jiān)視和控制，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，設(shè)備控 制，參數(shù)調(diào)節(jié)以及各類信號報(bào)警等功能。一旦風(fēng)機(jī)故障停機(jī)，SCADA系統(tǒng)將會顯示出具體的 故障信息，但是該故障信息往往包含多個(gè)故障原因，所以無法準(zhǔn)確地定位故障類別和原因， 導(dǎo)致檢修時(shí)間較長，降低發(fā)電量。隨著風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的裝機(jī)容量的增加，風(fēng)力發(fā)電公司對發(fā) 電效率的要求越來越高，因此建立快速有效的故障診斷方法是必然之舉。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的技術(shù)解決問題是：克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種風(fēng)力發(fā)電機(jī)組變槳系 統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷方法，其在變槳系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)能夠更準(zhǔn)確快速地找到主要故 障，比已有的SCADA系統(tǒng)提供更及時(shí)更準(zhǔn)確的檢修，從而提高了風(fēng)機(jī)的利用率，使設(shè)備運(yùn)行 可靠性得到全面提升。
[0005] 本發(fā)明的技術(shù)解決方案是：這種風(fēng)力發(fā)電機(jī)組變槳系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷方 法，該方法包括以下步驟：
[0006] (1)數(shù)據(jù)采集：從風(fēng)力發(fā)電機(jī)組SCADA系統(tǒng)中提取出與變槳系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)的 運(yùn)行參數(shù)，該運(yùn)行參數(shù)包括變槳電機(jī)的運(yùn)行參數(shù)，葉片的變槳角度、變槳速度和變槳加速 度，變槳電機(jī)驅(qū)動控制器IGBT的運(yùn)行參數(shù)，風(fēng)速，發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速、有功功率；
[0007] (2)特征參數(shù)提?。豪肦elief算法提取有效的變槳系統(tǒng)特征參量，提取出的與 變槳系統(tǒng)相關(guān)的特征參數(shù)包括：葉片的變槳角度，變槳電機(jī)驅(qū)動電流，發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速，轉(zhuǎn)矩，變 槳電機(jī)溫度；
[0008] (3)數(shù)據(jù)分析預(yù)測：篩選變槳系統(tǒng)正常運(yùn)行期間的歷史數(shù)據(jù)，建立風(fēng)機(jī)的健康模 型，計(jì)算實(shí)時(shí)信號的預(yù)測值，計(jì)算實(shí)際輸出值與預(yù)測值的偏差；
[0009] (4)診斷算法：根據(jù)步驟（3)傳遞過來的殘差信息，判斷風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)；按照相 應(yīng)的診斷規(guī)則以及殘差貢獻(xiàn)率，找到變槳系統(tǒng)的主故障原因；
[0010] (5)數(shù)據(jù)存儲：對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、預(yù)測數(shù)據(jù)及診斷結(jié)果進(jìn)行存儲，方便日后故障分析及 為故障診斷規(guī)則的修改提供參考數(shù)據(jù)。
[0011] 本發(fā)明利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從歷史數(shù)據(jù)中提取出變槳系統(tǒng)的特征參數(shù)，建 立變槳系統(tǒng)正常運(yùn)行參數(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系預(yù)測模型。在變槳系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)更準(zhǔn)確快速的找到主 要故障，從而在變槳系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)能夠更準(zhǔn)確快速地找到主要故障，比已有的SCADA系 統(tǒng)提供更及時(shí)更準(zhǔn)確的檢修，從而提高了風(fēng)機(jī)的利用率，使設(shè)備運(yùn)行可靠性得到全面提升。
【附圖說明】
[0012] 圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組變槳系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷方法的 流程圖；
[0013] 圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的步驟（3)和（4)的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0014] 如圖1所示，這種風(fēng)力發(fā)電機(jī)組變槳系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷方法，該方法包 括以下步驟：
[0015] (1)數(shù)據(jù)采集：從風(fēng)力發(fā)電機(jī)組SCADA系統(tǒng)中提取出與變槳系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)的 運(yùn)行參數(shù)，該運(yùn)行參數(shù)包括變槳電機(jī)的運(yùn)行參數(shù)，葉片的變槳角度、變槳速度和變槳加速 度，變槳電機(jī)驅(qū)動控制器IGBT的運(yùn)行參數(shù)，風(fēng)速，發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速、有功功率；
[0016] (2)特征參數(shù)提?。豪肦elief算法提取有效的變槳系統(tǒng)特征參量，提取出的與 變槳系統(tǒng)相關(guān)的特征參數(shù)包括：葉片的變槳角度，變槳電機(jī)驅(qū)動電流，發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速，轉(zhuǎn)矩，變 槳電機(jī)溫度；
[0017] (3)數(shù)據(jù)分析預(yù)測：篩選變槳系統(tǒng)正常運(yùn)行期間的歷史數(shù)據(jù)，建立風(fēng)機(jī)的健康模 型，計(jì)算實(shí)時(shí)信號的預(yù)測值，計(jì)算實(shí)際輸出值與預(yù)測值的偏差；
[0018] (4)診斷算法：根據(jù)步驟（3)傳遞過來的殘差信息，判斷風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)；按照相 應(yīng)的診斷規(guī)則以及殘差貢獻(xiàn)率，找到變槳系統(tǒng)的主故障原因；
[0019] (5)數(shù)據(jù)存儲：對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、預(yù)測數(shù)據(jù)及診斷結(jié)果進(jìn)行存儲，方便日后故障分析及 為故障診斷規(guī)則的修改提供參考數(shù)據(jù)。
[0020] 本發(fā)明利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從歷史數(shù)據(jù)中提取出變槳系統(tǒng)的特征參數(shù)，建 立變槳系統(tǒng)正常運(yùn)行參數(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系預(yù)測模型。在變槳系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)更準(zhǔn)確快速的找到主 要故障，從而在變槳系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)能夠更準(zhǔn)確快速地找到主要故障，比已有的SCADA系 統(tǒng)提供更及時(shí)更準(zhǔn)確的檢修，從而提高了風(fēng)機(jī)的利用率，使設(shè)備運(yùn)行可靠性得到全面提升。
[0021] 優(yōu)選地，如圖2所示，所述步驟（3)中，首先選擇變槳系統(tǒng)處于不同運(yùn)行狀態(tài)下的 正常運(yùn)行數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本集，然后基于非線性評估NSET的方法建立變槳系統(tǒng)的健康模 型，描述了正常運(yùn)行狀態(tài)下機(jī)組變槳系統(tǒng)與特征參數(shù)之間的非線性隱形關(guān)系；最后根據(jù)當(dāng) 前運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入模型后的殘差和閾值的關(guān)系判斷風(fēng)機(jī)的狀態(tài)，并尋找主要的故障原因。
[0022] 更進(jìn)一步地，所述步驟（3)中，設(shè)備共有η個(gè)相互關(guān)聯(lián)的變量，設(shè)某一時(shí)刻i，采集 的η個(gè)測點(diǎn)作為設(shè)備的一個(gè)工況，記為觀測向量：X[i] = [Xl(i)，x2(i)..