【摘 要】
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近年来随着风电行业快速增长,人们对机组运行的安全性、稳定性和可靠性有了更高的要求。为了弥补风电场运维存在的“维修过度”及“维修不足”的缺点,风电领域引入了故障预测和健康管理技术,使其可以尽早发现故障的早期症状或者微小故障,及时排除,避免造成更大的损失。本文开展了基于机器学习的风电机组故障预测与健康管理的研究,旨在通过发展视情维修来提高风电机组的安全性和可靠性,主要包括机组的故障诊断和故障预测两个方
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近年来随着风电行业快速增长,人们对机组运行的安全性、稳定性和可靠性有了更高的要求。为了弥补风电场运维存在的“维修过度”及“维修不足”的缺点,风电领域引入了故障预测和健康管理技术,使其可以尽早发现故障的早期症状或者微小故障,及时排除,避免造成更大的损失。本文开展了基于机器学习的风电机组故障预测与健康管理的研究,旨在通过发展视情维修来提高风电机组的安全性和可靠性,主要包括机组的故障诊断和故障预测两个方面的内容。（1）在故障诊断方面,针对风电故障诊断领域由于缺乏故障样本导致的样本不平衡问题,采用条件生成式对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks,CGAN）扩充样本;针对SCADA系统数据之间关联复杂,故障特征难以提取的问题,引入卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）模型并设置了小卷积核来更细致、全面和精确地自主提取特征,避免了主观筛选特征对结果造成的影响,提高了整体的分类诊断准确率。（2）在故障预测方面,建立基于风电机组SCADA状态监测数据的深度置信网络（Deep Belief Networks,DBN）故障预测模型;为了实现在线预测,采用滑动窗口处理数据。由于机组在故障状态下各项运行数据之间的规律会被打破,使重构误差发生偏离,因此可以将重构误差作为反映机组状态的指标;本文选用自适应阈值检测重构误差的变化,配合故障率判断机组的运行情况,减少由于风速变化产生极值导致的误报警,并根据输入输出量的残差变化初步判断故障原因,实验结果证明了本方法的可行性和和灵敏性。
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