風電機組預警技術

王子鶴 朱懷英

摘 要：進入工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)+的時代，風電運維也掀起了轉型為智能服務的大潮。其核心就是對風電機組部件的運行數(shù)據(jù)進行分析并應用在運維服務的各個環(huán)節(jié)上。而數(shù)據(jù)分析的核心便是數(shù)據(jù)的特征工程和設備的健康預測。

特征是數(shù)據(jù)分析的原材料，對最終模型的影響是非常重要的。如果數(shù)據(jù)能很好地進行特征提取，模型就能達到非常滿意的程度。特征提取分為人工特征提取和自動特征提取。傳統(tǒng)的方法大多都是人工特征提取，專業(yè)人士根據(jù)經(jīng)驗通過特殊的算法來做出失效的判斷，這不僅非常重要，也是發(fā)展的重要階段。然而，風電機組失效不僅是一個涉及多學科的很復雜的問題，而且部件數(shù)量規(guī)模巨大，應用的環(huán)境也非常多樣。這就預示著不可能找到單一的方法做出準確的判斷。

為了提升健康預測的水平，既需要高質(zhì)量的特征，又需要不斷的提出新特征，增加特征的數(shù)量。這就需要不斷的深入理解問題和獲取額外的數(shù)據(jù)源。如果能夠實現(xiàn)自動特征提取包括組合特征會大大增加特征的數(shù)量，會遠遠超越人工提取的規(guī)模和速度，從而獲得更好的預測模型。

關鍵詞：機組健康；預警；葉片；疲勞；TFIDF

1 機組預警

所謂機組故障，一般是指機組失去或降低其規(guī)定功能的事件或現(xiàn)象，表現(xiàn)為機組的部件失去原有的精度或性能，使機組不能正常運行、技術性能降低，致使機組中斷生產(chǎn)或效率降低而影響發(fā)電。

機組在使用過程中，由于磨擦、外力、應力及化學反應等作用，部件會逐漸磨損和腐蝕、斷裂等導致因故障而停機或大部件損壞。加強機組保養(yǎng)維修，及時掌握部件損壞情況，在部件進入故障前，進行隱患排查、修理以及更換，就可防止故障停機或部件損壞所造成的經(jīng)濟損失。

隱患也是一種問題，是側重安全、費用以及提前預判上的考慮而建立的術語，通常是指機組失去了最優(yōu)性能的狀態(tài)或機組帶“病”運行。

2 葉片疲勞模型分析

葉片是風電機組的關鍵大部件之一，由于其外形大，工序復雜，鋪層過程中很容易產(chǎn)生褶皺。當玻璃纖維鋪設松散時，就會出現(xiàn)復合層褶皺，如果玻璃纖維方向偏離15度，材料的載荷強度會降低50%。褶皺出現(xiàn)在主復合層將造成葉片的開裂。葉片的根部是所有載荷的匯集區(qū)，載荷大，受力復雜，最可能出現(xiàn)皺褶。透光就是葉片內(nèi)部開裂的表現(xiàn)形式。有實驗表明，當褶皺的高寬比達到0.1時，葉根位置疲勞強度隨循環(huán)次數(shù)增加，呈顯著下降趨勢。

外因是通過內(nèi)因起作用的，內(nèi)因才是失效的本質(zhì)。首先，外因的表現(xiàn)形式有很多，如風速，風向，振動，下雪，結冰，湍流（地形）等等。各種外因的影響因子或影響權重亦有不同（如下面調(diào)查的情況），很可能是動態(tài)的。其次，是外因觸發(fā)了失效，很多數(shù)據(jù)顯示葉片失效是批次爆發(fā)的，而且?guī)缀跏窃谕粫r間發(fā)生的。

更重要的是，為什么說，內(nèi)因才是失效的本質(zhì)呢？葉片是由玻璃纖維材料或其它材料組成，有著特殊的氣動外形，需要不斷地在各種氣候條件下周期性和非周期性運動。這就是葉片的本質(zhì)。葉片失效是必然的，只是其生命周期的長短不同。葉片為什么會失效呢？理論上是這么解釋的：第一，在葉片生產(chǎn)制造和流通的過程中，很難保證葉片完全沒有質(zhì)量問題（包括材料，工藝，設計，運輸，及安裝調(diào)試等）；第二，在外在客觀的氣候條件下，經(jīng)過長期的周期性和非周期性運動，葉片材料內(nèi)部發(fā)生了變化，即產(chǎn)生了微觀裂紋。隨后，微觀裂紋以指數(shù)的方式變大，最終產(chǎn)生可觀察的裂紋。當然，在產(chǎn)生微觀裂紋后或足夠大的裂紋，外界因素將變成主導因素。這也就解釋了，只觀察外界因素的模型，會產(chǎn)生很多誤報或漏報。

多數(shù)的方法是使用周期性載荷，采用載荷傳感器和線性累積來實現(xiàn)的，對于很多具體的場合并不適用。第一，很多導致失效的因素并不是周期性載荷，例如，湍流，電流和電壓，溫度等。利用機器學習的方法提取各種隨機載荷也非常重要。第二，采用載荷傳感器的研究方法也不夠實用，因為風機運行的實際環(huán)境差別太大，很難通過研究具體案例然后推廣到各種氣候地域環(huán)境的風電場。鑒于以上的各種原因，我們提出一種新的葉片開裂的預測方法，通過機器學習的方法從傳感器的瞬態(tài)數(shù)據(jù)中提取隨機載荷，然后在通過線性累積來生成疲勞曲線。通過監(jiān)測疲勞曲線來預測葉片的開裂及嚴重程度，來達到預測性維護的目的。

TFIDF是一種用于自然語言處理（Natural Language Processing）的常用算法。TFIDF是一種統(tǒng)計方法，用以評估一字詞對于一個文檔集或一個語料庫中的其中一份文檔的重要程度。詞的重要性隨著它在文件中出現(xiàn)的頻次成正比增加，但同時會隨著它在語料庫中出現(xiàn)的頻率成反比下降。TFIDF加權的各種形式常被搜索引擎應用，作為文檔與用戶查詢之間相關程度的度量模型。除了TFIDF以外，網(wǎng)絡搜索引擎還會使用基于超鏈分析的PR（PageRank）算法，以確定文檔在搜索結果集的排序。

如果一個特征在某個樣本中出現(xiàn)次數(shù)越多，那么這個特征應該被認為越重要。如果一個特征在越多的樣本中出現(xiàn)，那么這個特征區(qū)分樣本的作用就越低，于是其重要性也應當相應降低。

疲勞線性失效理論

該理論指出，對于循環(huán)載荷的每一次作用，其對構件造成的損傷可以線性疊加。假設在某一級應力水平作用下，當前作用載荷應力水平下的疲勞壽命為N，發(fā)生疲勞斷裂時所吸收的總功為W，而只有部分損傷時吸收的功是Wi，循環(huán)次數(shù)定義為ni，材料定義為N的話，則有Wi[]W=ni[]N。Miner理論對于疲勞損傷累積理論需要回答的三個問題如下：

式子中a的值由試驗確定，其它參數(shù)的意義與原理論相同。在一些疲勞試驗中，得出a的平均值為0.68，取整為0.7。

利用TFIDF方法從瞬態(tài)數(shù)據(jù)提取了葉片經(jīng)歷的隨機載荷的特征，并通過線性疲勞累積損傷生成每個機組葉片的健康風險曲線，該模型可以初步得出結論如下：

（1）葉片開裂可以預測，并可以達到70%的準確度和45%的召回率，而且預測的提前量可以很好支持預防性或預測性運維；

（2）葉片斷裂似乎與葉片開裂關系不大，當然也可能是葉片斷裂的案例較少；

（3）葉片批次選擇基本服從隨機分布；

（4）變槳軸承批次質(zhì)量問題也服從隨機分布；

（5）不同廠家葉片開裂的特征是一樣的，只是頻次不同；

3 總結

隨著信息技術和計算機技術的發(fā)展，大量的科研成果被應用到機組健康預測和故障預警的研究當中，而與此同時，信息技術和計算機技術有關學科的自身內(nèi)涵也得到了完善和延拓。數(shù)據(jù)處理技術、健康預測的智能化研究勢必要進入一個新的發(fā)展階段。總之，機組健康預測及故障預警必須依賴于多學科在多層次上的協(xié)作與協(xié)調(diào)，取長補短，在邊緣學科上求發(fā)展。而生產(chǎn)維修部門、管理部門、使用部門與技術部門要密切配合，才能將這一技術深入推廣，真正為風電智能運維以及預防性維護的建設發(fā)展發(fā)揮作用。

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