【摘 要】
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随着化石能源的紧缺以及碳达峰和碳中和的提出,清洁能源成为如今最理想的能源。风能作为清洁的能源之一,发展十分迅速,风力发电也成为我国新能源应用技术中最具研究价值的发电方式之一。但是风电机组大多的运行环境十分的恶劣,运行的数据中会出现大量的不符合风电机组正常输出的异常数据,这些异常数据会对后面风电机组状态的分析产生严重的影响。为了让风力发电成为更加可靠的电能来源,建立准确的风电机组异常检测模型十分重要
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随着化石能源的紧缺以及碳达峰和碳中和的提出,清洁能源成为如今最理想的能源。风能作为清洁的能源之一,发展十分迅速,风力发电也成为我国新能源应用技术中最具研究价值的发电方式之一。但是风电机组大多的运行环境十分的恶劣,运行的数据中会出现大量的不符合风电机组正常输出的异常数据,这些异常数据会对后面风电机组状态的分析产生严重的影响。为了让风力发电成为更加可靠的电能来源,建立准确的风电机组异常检测模型十分重要。本文研究内容如下:首先分析风电机组中异常数据产生的原因以及异常的分布情况,对数据特征进行处理,提取出需要的数据特征,并对数据进行可视化,确定异常数据的分布情况。其次根据异常数据的分布情况确定异常检测算法为KDE算法、线性回归算法、孤立森林算法、K-means算法以及LSTM预测算法的联合算法,但由于K-means算法的聚类结果为局部最优解问题,所以针对K-means算法的缺点进行优化,提出了基于遗传算法的K-means算法,并且采用遗传算法对LSTM预测算法的各参数进行优化。采用KDE算法、线性回归算法、孤立森林算法、基于遗传算法的K-means算法以及基于遗传算法的LSTM预测算法联合算法对风电机组数据进行异常检测,并根据五种算法的特点,将采用联合算法对风电机组进行异常检测,联合算法即采用五种算法同时对数据集进行异常检测,当有三种检测为异常则判定为异常。最后对各算法的异常检测的结果进行评估,异常检测的结果会通过F1得分来评估,通过算法的对比,联合算法对十二组风电机组数据异常检测的F1得分要好于五种算法单独异常检测的F1得分,联合算法F1得分最高的为12号风电机组的0.9667,F1得分最低的为3号风电机组的0.9338,所以采用联合算法对数据进行异常检测。通过联合算法及时检测出异常数据并及时删除异常数据,从而能够有效地分析风电机组的运行状态,从而能够保证风电机组稳定、有效地运行。
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