基于狀態(tài)評(píng)價(jià)的風(fēng)力發(fā)電設(shè)備故障診斷系統(tǒng)的研制

王奇，張晗，鄧軍，耿大慶，吳芳慈

（1. 中國(guó)南方電網(wǎng)超高壓輸電公司 檢修試驗(yàn)中心，廣東廣州 510663；2. 快威科技集團(tuán)有限公司，浙江 杭州 310027）

近年來(lái)，隨著大氣環(huán)境的持續(xù)惡化，人們對(duì)清潔能源的關(guān)注越來(lái)越高，風(fēng)、光、核等新能源的開(kāi)發(fā)也得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。現(xiàn)階段，風(fēng)電裝機(jī)容量占總裝機(jī)容量的比例逐年增加，單機(jī)容量為兆瓦級(jí)的大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組正得到迅速發(fā)展[1]。然而，由于風(fēng)力機(jī)地處偏遠(yuǎn)地區(qū)甚至遙遠(yuǎn)海域，運(yùn)行環(huán)境惡劣，容易引發(fā)設(shè)備故障并帶來(lái)維修困難及高昂的維護(hù)費(fèi)用等問(wèn)題[2-3]。因此，及時(shí)、全面、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)和評(píng)估并網(wǎng)風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)，建立風(fēng)電設(shè)備的狀態(tài)評(píng)價(jià)和故障診斷體系，有效預(yù)防故障發(fā)生及實(shí)現(xiàn)早期故障定位，對(duì)于提升風(fēng)電設(shè)備運(yùn)維效率，優(yōu)化風(fēng)電場(chǎng)維修策略[4]，減少風(fēng)電設(shè)備故障停機(jī)所帶來(lái)的損失，降低維護(hù)費(fèi)用等方面具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前，人工智能在風(fēng)力發(fā)電設(shè)備故障診斷上的應(yīng)用已經(jīng)越來(lái)越廣泛。文獻(xiàn)[5]提出了一種連續(xù)小波變換方法以提取更為微弱的故障信息，實(shí)現(xiàn)了齒輪箱中滾動(dòng)軸承滾道缺陷和齒輪裂紋的早期識(shí)別。文獻(xiàn)[6]引入了一種用單層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分類(lèi)以識(shí)別故障與非故障的方法，很好地在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上判斷風(fēng)力發(fā)電機(jī)電力裝置的故障。文獻(xiàn)[7]建立了風(fēng)力發(fā)電機(jī)組模糊故障診斷自適應(yīng)修正數(shù)學(xué)模型。文獻(xiàn)[8]介紹了一種風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與實(shí)現(xiàn)原理。然而人工智能的診斷方法需要大量的數(shù)據(jù)樣本或先驗(yàn)知識(shí)，而目前風(fēng)力機(jī)組大量典型故障數(shù)據(jù)往往很難獲取，制約了機(jī)械故障智能診斷的發(fā)展。

本文提出了一種基于狀態(tài)評(píng)價(jià)的故障診斷方法，首先建立了基于模糊隸屬度和劣化度的風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)的方法和模型，從運(yùn)行、試驗(yàn)及缺陷信息中選擇表征風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行情況的狀態(tài)量，對(duì)風(fēng)機(jī)設(shè)備進(jìn)行科學(xué)、全面、實(shí)時(shí)地評(píng)價(jià)。然后根據(jù)狀態(tài)評(píng)價(jià)的結(jié)果，結(jié)合矢量計(jì)算方法得出風(fēng)機(jī)設(shè)備可能發(fā)生的故障概率；將各種理論故障的發(fā)生概率按要求排序，根據(jù)置信度的大小進(jìn)行不同的報(bào)警。依據(jù)此方法研制的故障診斷系統(tǒng)，已成功應(yīng)用于南方電網(wǎng)超高壓輸電公司檢修試驗(yàn)中心，實(shí)踐證明，該方法有效地提高了風(fēng)力發(fā)電設(shè)備故障診斷的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性。

1 系統(tǒng)架構(gòu)

本系統(tǒng)共分為4個(gè)模塊，如圖1所示，分別為狀態(tài)量采集模塊、狀態(tài)評(píng)價(jià)模塊、故障診斷模塊和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig. 1 Structure of fault diagnosis system

將用以表征風(fēng)力機(jī)設(shè)備運(yùn)行狀況的信息定義為狀態(tài)量，如同廠(chǎng)、同型、同期設(shè)備的故障信息，歷史性缺陷，運(yùn)行年限等等，同時(shí)用以作為故障診斷的狀態(tài)量依據(jù)，以計(jì)算風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的故障概率。

狀態(tài)量采集模塊，用于實(shí)時(shí)采集風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的狀態(tài)量；狀態(tài)評(píng)價(jià)模塊，基于運(yùn)行巡視、維護(hù)、檢修、預(yù)防性試驗(yàn)和帶電測(cè)試（在線(xiàn)監(jiān)測(cè)）等結(jié)果，對(duì)反映風(fēng)力發(fā)電設(shè)備健康狀態(tài)的各狀態(tài)量指標(biāo)進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，從而確定設(shè)備狀態(tài)等級(jí)；故障診斷模塊，基于狀態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果，采用矢量計(jì)算的方式，對(duì)參與評(píng)價(jià)的各狀態(tài)量進(jìn)行故障診斷，得出可能發(fā)生的理論故障概率（理論故障為針對(duì)故障電力設(shè)備的異常狀態(tài)量可能發(fā)生的各個(gè)故障）；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊，用于根據(jù)理論故障發(fā)生的概率不同發(fā)出不同的報(bào)警提示。

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 狀態(tài)評(píng)價(jià)

目前業(yè)內(nèi)已經(jīng)針對(duì)多種電力設(shè)備開(kāi)展了狀態(tài)評(píng)價(jià)工作，積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，為實(shí)現(xiàn)設(shè)備的全壽命資產(chǎn)管理打下了良好的基礎(chǔ)。如基于回歸建模的變壓器類(lèi)設(shè)備的狀態(tài)評(píng)價(jià)[9]，基于灰色關(guān)聯(lián)分析的電站設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)[10-11]，基于模糊評(píng)判的發(fā)電設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)[12-14]等等。但針對(duì)風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的狀態(tài)評(píng)價(jià)工作，因其設(shè)備結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，以及惡劣的運(yùn)行環(huán)境，對(duì)風(fēng)力發(fā)電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)沒(méi)有系統(tǒng)的、成熟的技術(shù)，相關(guān)設(shè)備的狀態(tài)評(píng)價(jià)工作很難開(kāi)展。目前對(duì)風(fēng)力發(fā)電設(shè)備機(jī)組的研究一般僅限于某一方面，如結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)僅考慮結(jié)構(gòu)方面的問(wèn)題，可靠性研究主要探討如何提高設(shè)備的可靠性等等，不能全面反映風(fēng)力發(fā)電設(shè)備所處的狀態(tài)。要從設(shè)備結(jié)構(gòu)較全面分析、評(píng)價(jià)設(shè)備所處的性能狀態(tài)，是一個(gè)復(fù)雜且不易實(shí)現(xiàn)的過(guò)程。

本論文經(jīng)過(guò)深入研究，并結(jié)合專(zhuān)家意見(jiàn)和現(xiàn)場(chǎng)工作人員的寶貴經(jīng)驗(yàn)，提出了一種基于權(quán)重及模糊隸屬度扣分的風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的狀態(tài)評(píng)價(jià)方法，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的科學(xué)管理，為風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的狀態(tài)檢修提供科學(xué)依據(jù)。

基于權(quán)重及模糊隸屬度扣分的評(píng)價(jià)方法，狀態(tài)量應(yīng)扣分值由狀態(tài)量劣化程度和權(quán)重共同決定，即狀態(tài)量應(yīng)扣分值等于該狀態(tài)量的基本扣分值乘以權(quán)重系數(shù)。視狀態(tài)量的劣化程度從輕到重分為4級(jí)，分別為I、II、III和IV級(jí)，其對(duì)應(yīng)的基本扣分值為2，4，8，10。視狀態(tài)量對(duì)風(fēng)電設(shè)備運(yùn)行的影響程度，從輕到重分為4個(gè)等級(jí)，對(duì)應(yīng)的權(quán)重分別為1，2，3，4?？紤]到狀態(tài)量不同劣化程度判定的模糊性，采用模糊隸屬度函數(shù)將不同劣化程度的區(qū)分邊界進(jìn)行模糊化表征，避免不同劣化程度等級(jí)分界點(diǎn)處階梯型跳躍對(duì)評(píng)估結(jié)果造成的波動(dòng)，進(jìn)而影響設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及檢修計(jì)劃安排。

圖2 梯形模糊隸屬度函數(shù)Fig. 2 Trapezoidal fuzzy membership function

模糊隸屬度扣分評(píng)價(jià)方法中，采用了梯形的模糊隸屬度函數(shù)，對(duì)設(shè)備狀態(tài)量信息按函數(shù)圖形進(jìn)行劣化程度模糊化評(píng)價(jià)，獲得各劣化等級(jí)的模糊隸屬度向量ci=[mi（Ⅰ）mi（Ⅱ）mi（Ⅲ）mi（Ⅳ）]。以圖2所示的梯形圖為例，通過(guò)梯形模糊隸屬度函數(shù)將邊界劃分?jǐn)?shù)值進(jìn)行模糊處理，得到圖2中的a、b、c、e、d、f、g、h，則可求得m（*）的值。

因此，可得單項(xiàng)狀態(tài)量的扣分值

式中，P為該狀態(tài)量扣分值；ci為模糊隸屬度判斷向量；wi為該狀態(tài)量權(quán)重系數(shù)。

設(shè)備狀態(tài)分為正常、注意、異常、嚴(yán)重四個(gè)狀態(tài)，部件的扣分值為該部件下所有狀態(tài)量的扣分值的總和，根據(jù)部件扣分值的多少，可得出該設(shè)備部件目前的狀態(tài)。設(shè)備的整體評(píng)價(jià)應(yīng)綜合其部件的評(píng)價(jià)結(jié)果。當(dāng)所有部件評(píng)價(jià)為正常狀態(tài)時(shí)，整體評(píng)價(jià)為正常狀態(tài)；當(dāng)任一部件狀態(tài)為注意狀態(tài)、異常狀態(tài)或嚴(yán)重狀態(tài)時(shí)，整體評(píng)價(jià)應(yīng)為其中最嚴(yán)重的狀態(tài)。

2.2 故障診斷

本文利用故障樹(shù)方法[15]，分析風(fēng)力發(fā)電設(shè)備可能發(fā)生的所有理論故障[16-19]，如齒輪箱的齒輪損壞、軸承損壞；發(fā)電機(jī)的定子繞組短路、轉(zhuǎn)子繞組故障和偏心振動(dòng)；變頻器的誤動(dòng)作、誤差大、過(guò)電壓、過(guò)電流、過(guò)熱、欠電壓等。通過(guò)建立狀態(tài)量與理論故障之間的矢量關(guān)系，計(jì)算狀態(tài)量發(fā)生變化時(shí)理論故障的發(fā)生概率，并根據(jù)故障概率的排序給出相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)報(bào)警。

根據(jù)式（3）獲取各個(gè)故障風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的理論故障發(fā)生的概率矩陣F=[F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)n]。

式中，i=1，2，…，n；j=1，2，…，m；Fi為第i個(gè)故障可能發(fā)生的概率百分比；ij為第i個(gè)故障相關(guān)的第j個(gè)狀態(tài)量；m為第i個(gè)故障相關(guān)的狀態(tài)量總數(shù)；aij為第i個(gè)故障相關(guān)的第j個(gè)狀態(tài)量對(duì)當(dāng)前故障的決定性，取值范圍0或1；xij為第i個(gè)故障相關(guān)的第j個(gè)狀態(tài)量的決定權(quán)重，取值范圍為2，4，6，8，10，當(dāng)取值為10時(shí)，表示故障發(fā)生的可能性為100%，該值查詢(xún)知識(shí)庫(kù)所得。

設(shè)f（xij）為對(duì)應(yīng)第i個(gè)故障相關(guān)的第j個(gè)狀態(tài)量的對(duì)應(yīng)狀態(tài)評(píng)價(jià)導(dǎo)則得出的實(shí)際扣分值，則第i個(gè)故障的實(shí)際扣分值為：

設(shè)f（xijk）為第i個(gè)故障相關(guān)的第j個(gè)狀態(tài)量的第k個(gè)扣分標(biāo)準(zhǔn)值，則第i個(gè)故障的標(biāo)準(zhǔn)扣分值為：

式中，l為第i個(gè)故障相關(guān)的第j個(gè)狀態(tài)量的扣分標(biāo)準(zhǔn)總數(shù)，k=1，2，…，l。

結(jié)合式（2）和式（3）即可獲取發(fā)生故障的嚴(yán)重程度矩陣S=[S1，S2，…，Sn]。

2.3 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

根據(jù)矢量計(jì)算的結(jié)果，對(duì)風(fēng)力發(fā)電設(shè)備可能發(fā)生的故障，按概率從大到小的順序進(jìn)行排序，并分段進(jìn)行報(bào)警，如理論故障發(fā)生的概率大于或者等于第一概率區(qū)間時(shí)，發(fā)出第一報(bào)警提示；當(dāng)理論故障發(fā)生的概率大于獲得等于第二概率區(qū)間時(shí)，發(fā)出第二報(bào)警提示；第一報(bào)警提示的優(yōu)先等級(jí)高于第二報(bào)警提示。

以發(fā)電機(jī)為例，假設(shè)發(fā)電機(jī)發(fā)生的第一故障、第二故障以及第三故障3個(gè)理論故障的概率分別為65%、30%以及5%；則可以針對(duì)第一故障發(fā)出第一聲音提示，以及驅(qū)動(dòng)5個(gè)LED燈亮；針對(duì)第二故障發(fā)出第二聲音提示，以及驅(qū)動(dòng)3個(gè)LED燈亮；針對(duì)第三故障發(fā)出第三聲音提示，以及驅(qū)動(dòng)1個(gè)LED燈亮。工作人員預(yù)先約定的聲音提示、燈光指示與設(shè)備故障的檢修順序的關(guān)系為：接收到第一聲音提示時(shí)，或者5個(gè)LED燈亮的指示時(shí)，優(yōu)先進(jìn)行該設(shè)備故障的檢修；其次的設(shè)備故障順序?yàn)椋航邮盏降诙曇籼崾緯r(shí)，或者3個(gè)LED燈亮的指示時(shí)；最后的設(shè)備故障順序?yàn)椋航邮盏降谌籼崾緯r(shí)，或者1個(gè)LED燈亮的指示時(shí)。

3 算例分析

為了驗(yàn)證風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)與故障診斷的有效性和準(zhǔn)確性，以某公司850 kW并網(wǎng)風(fēng)電機(jī)組在線(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為例進(jìn)行評(píng)估結(jié)果比較。

表1為某公司850 kW并網(wǎng)風(fēng)電機(jī)組在2009年4月4日和4月29日13：00的在線(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

由表1中數(shù)據(jù)，通過(guò)梯形模糊隸屬度函數(shù)將邊界劃分?jǐn)?shù)值進(jìn)行模糊處理，得到圖2中的a、b、c、e、d、f、g、h分別為0.198 1、0.275 5、0.298 3、0.523 0、0.732 8、0.830 2、1.271 0、1.390 2。

則模糊隸屬度向量c1=[1 0.20 0.61 0.12]c2=[0.13 0.45 1 0.78] c3=[0.83 1 0.23 0.67]c4=[0.24 0.37 0.82 1] c5=[0.25 0.55 0.17 1]c6=[0.25 0.68 1 0.45]

對(duì)應(yīng)的狀態(tài)量權(quán)重系數(shù)分別為c1=2，c2=3，c3=3，c4=4，c5=2，c6=4。

由式（2）得，單項(xiàng)狀態(tài)量的扣分值

P1=20，P2=24，P3=8，P4=6，P5=8，P6=10。

根據(jù)公式（3）—（6）得到各個(gè)故障風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的故障發(fā)生的概率矩陣為：

表1 850 kW并網(wǎng)風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)Tab. 1 Monitoring data of a 850 kW WTGS

F1=22.5% F2=23.1% F3=18.2% F4=14.8% F5=8.7% F6=12.7%。

算例表明利用該方法有效的提高了風(fēng)力發(fā)電設(shè)備故障診斷的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性，提供了工作效率。

4 工程實(shí)踐

本文提出的基于狀態(tài)評(píng)價(jià)的風(fēng)力發(fā)電設(shè)備故障診斷系統(tǒng)，已成功應(yīng)用于南方電網(wǎng)超高壓輸電公司檢修試驗(yàn)中心。以風(fēng)電機(jī)組設(shè)備為核心，整合風(fēng)力發(fā)電機(jī)組在線(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備技術(shù)參數(shù)、監(jiān)測(cè)預(yù)警閾值、試驗(yàn)、檢修等數(shù)據(jù)，建立了風(fēng)力發(fā)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)與故障診斷分析系統(tǒng)。運(yùn)維管理人員可以根據(jù)不同的報(bào)警提示，選擇檢修的優(yōu)先等級(jí)，從而可以提高故障設(shè)備的檢修效率，提高風(fēng)力發(fā)電設(shè)備運(yùn)行的可靠性。圖3所示為某風(fēng)電場(chǎng)1號(hào)風(fēng)機(jī)的故障診斷結(jié)果為1號(hào)風(fēng)機(jī)的檢修工作提供了科學(xué)依據(jù)及指導(dǎo)策略。

圖3 系統(tǒng)應(yīng)用圖Fig. 3 Application of the fault diagnosis system

5 結(jié)論

基于狀態(tài)評(píng)價(jià)的風(fēng)力發(fā)電設(shè)備故障診斷系統(tǒng)，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控表征風(fēng)力發(fā)電設(shè)備運(yùn)行情況的狀態(tài)量，依據(jù)風(fēng)力發(fā)電設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)導(dǎo)則，對(duì)風(fēng)力發(fā)電設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)。并依據(jù)狀態(tài)評(píng)價(jià)的結(jié)果，對(duì)潛在故障進(jìn)行診斷分析，同時(shí)給出相應(yīng)的運(yùn)維策略，通過(guò)早期故障預(yù)測(cè)，變事后維護(hù)為事前檢修，科學(xué)合理地安排檢修計(jì)劃，極大地提高了風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的運(yùn)維效率，降低了機(jī)組的維護(hù)成本，保證了風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的可靠穩(wěn)定運(yùn)行。

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