基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電機組性能預(yù)測模型及狀態(tài)預(yù)警

崔 愷, 許宜菲, 李雪松, 杜亦航, 李 洋, 馬良玉, 喬福宇, 劉衛(wèi)亮

(1.新天綠色能源股份有限公司, 石家莊 050051； 2.華北電力大學(xué)自動化系, 保定 071003)

風(fēng)力發(fā)電機組長期承受變動的載荷和復(fù)雜的氣象條件、工作環(huán)境惡劣,隨運行年限增加其性能會逐漸劣化,故障率提高。風(fēng)力機監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集(supervisory control and data acquisition,SCADA)系統(tǒng)全方位記錄了機組的歷史運行參數(shù),為風(fēng)機性能評估和狀態(tài)預(yù)警提供了可靠的大數(shù)據(jù)來源。利用SCADA數(shù)據(jù)實現(xiàn)風(fēng)機運行性能評估、狀態(tài)監(jiān)測和故障預(yù)警,已成為近年來的研究熱點[1-9]。

基于SCADA 數(shù)據(jù)的風(fēng)電機組性能評估和狀態(tài)預(yù)警研究大致可分為兩類：一類是借助SCADA數(shù)據(jù)使用統(tǒng)計學(xué)方法直接判斷機組是否存在潛在故障[3-5]。這種方法比較適合于具有較大隨機性、不易建立明確模型的齒輪箱軸承溫度、變槳驅(qū)動器溫度等參數(shù)監(jiān)測和預(yù)警。另一類是從SCADA系統(tǒng)中抽取機組正常運行數(shù)據(jù)建立預(yù)測模型,對當(dāng)前工況應(yīng)達值進行估計,并與實際運行參數(shù)對比來評判機組的運行狀況[6-9]。這種方法尤其適合與風(fēng)機運行機理和控制密切相關(guān)的發(fā)電機轉(zhuǎn)速、功率等參數(shù)監(jiān)視和預(yù)警。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network,ANN)由于具有很強的自學(xué)習(xí)能力,在復(fù)雜工業(yè)過程建模、預(yù)測和診斷領(lǐng)域廣為應(yīng)用。采用BP、Elman等常見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行建模時,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不能自動尋優(yōu)確定,模型收斂速度和精度與訓(xùn)練算法有關(guān),有時易陷入局部最優(yōu)。廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(general regression neural network,GRNN)作為一種建立在數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將轉(zhuǎn)移函數(shù)以概率密度函數(shù)替代,從觀測樣本里求得自變量和因變量之間的聯(lián)合概率密度,直接計算因變量回歸值,具有學(xué)習(xí)速度快、逼近能力強、調(diào)節(jié)參數(shù)少等優(yōu)點,在系統(tǒng)辨識和預(yù)測控制等方面有不少應(yīng)用實例[10-14]。

為此,結(jié)合風(fēng)電機組運行和控制原理,分析影響其主軸轉(zhuǎn)速和發(fā)電功率的主要因素,進而確定機組動態(tài)特性預(yù)測模型的輸入輸出參數(shù)[15]。利用某1.5 MW風(fēng)電機組SCADA系統(tǒng)歷史運行數(shù)據(jù),對原始數(shù)據(jù)進行清洗和歸一化處理,采用GRNN對風(fēng)力發(fā)電機組特性進行建模。通過對比不同平滑參數(shù)取值下模型的預(yù)測性能,確立最優(yōu)的風(fēng)力機動態(tài)特性預(yù)測模型。在此基礎(chǔ)上采用滑動窗口模型計算風(fēng)電機組轉(zhuǎn)速和功率的殘差評價指標(biāo),實現(xiàn)風(fēng)電機組運行狀態(tài)預(yù)警。

1 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

圖1 GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)是由Specht提出的一種新型的非線性回歸的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其結(jié)構(gòu)包括輸入層、模式層、求和層和輸出層,如圖 1 所示。圖1中,輸入層神經(jīng)元的數(shù)目與輸入向量X的維數(shù)n相同,輸出層神經(jīng)元的數(shù)目與樣本輸出向量Y的維數(shù)m相同。輸入層神經(jīng)元不進行運算,直接將輸入變量X傳遞給模式層。模式層又稱為隱回歸層, 模式層的神經(jīng)元數(shù)目和學(xué)習(xí)樣本的總數(shù)目N相同。

現(xiàn)假設(shè)：

(1)

(2)

式(2)中：σ為平滑參數(shù)。

求和層共有2個單元組成,分別求取用于輸出層計算的分子項和分母項。其中,第1個單元與輸出向量維數(shù)m對應(yīng),共有j=1,2，…,m個節(jié)點。第j個節(jié)點輸出Sj為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集中第i=1,2，…,N個樣本的輸出向量Yi=[yi1,yi2,…,yim]T中的第j個元素yij與模式層第i個神經(jīng)元輸出Pi的加權(quán)和(即以yij當(dāng)作模式層中第i個神經(jīng)元Pi與求和層中第j個神經(jīng)元間的連接權(quán)值),其計算式為

(3)

求和層第 2 單元只有1個節(jié)點,輸出SD為模式層各節(jié)點輸出Pi之和(作為輸出層各節(jié)點計算的公共分母項),其計算式為

(4)

輸出層的神經(jīng)元個數(shù)與輸出向量Y維數(shù)m相同,各神經(jīng)元的輸出為求和層中兩種求和結(jié)果相除,即

(5)

由上可見,對于GRNN算法,當(dāng)所輸入的訓(xùn)練樣本集確定,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練本質(zhì)上是確定平滑參數(shù)σ的過程,網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測性能與平滑參數(shù)σ的取值有很大關(guān)聯(lián),選擇合適的平滑參數(shù)值是提高模型預(yù)測精度的關(guān)鍵,需結(jié)合模型訓(xùn)練樣本和測試樣本預(yù)測試驗結(jié)果加以優(yōu)選。

2 風(fēng)機運行原理分析與模型參數(shù)選擇

2.1 風(fēng)電機組運行與控制原理分析

風(fēng)力發(fā)電機組由風(fēng)力機、主傳動系統(tǒng)、發(fā)電機、控制系統(tǒng)等組成。其中風(fēng)輪子系統(tǒng)是風(fēng)電機組進行能量轉(zhuǎn)換的重要部分,風(fēng)輪捕獲空氣中的動能并將之轉(zhuǎn)化為機械能,經(jīng)主傳動系統(tǒng)加速后傳遞到發(fā)電機,將機械能轉(zhuǎn)變?yōu)殡娔?。由于風(fēng)速、風(fēng)向具有極強的隨機性,為確保風(fēng)電機組運行在最佳狀態(tài),需要根據(jù)風(fēng)機運行工況和風(fēng)況對風(fēng)機的葉片角度和機頭工作狀態(tài)進行調(diào)節(jié)。根據(jù)風(fēng)速大小風(fēng)電機組的運行狀態(tài)可劃分為4個階段,即：啟動區(qū)、最大風(fēng)能捕獲區(qū)域、恒功率區(qū)域及風(fēng)速超限后的制動停機區(qū)[15],如圖2所示。

圖2 風(fēng)速與功率的理想關(guān)系曲線

圖2為風(fēng)速與功率的理想關(guān)系曲線,而風(fēng)電機組的實際運行包括諸多調(diào)節(jié)和過渡過程,機組轉(zhuǎn)速、功率與風(fēng)速的關(guān)系要更加復(fù)雜,需結(jié)合風(fēng)電機組主控系統(tǒng)控制策略加以分析。

圖3 風(fēng)電機組運行區(qū)域示意圖

大型風(fēng)電機組主控制策略對應(yīng)的機組運行區(qū)域如圖3所示。其中發(fā)電機轉(zhuǎn)速-轉(zhuǎn)矩軌跡曲線為A-B-C-D-E-F。而實際的主控制策略曲線則調(diào)整為A-C1-C-F1-F-G以改善機組的性能,防止機組在額定點附近槳距控制器頻繁動作,使機組運行更加平穩(wěn)。在不同運行階段,轉(zhuǎn)矩控制器和變槳距控制器如何動作是主控制策略的核心。不同階段轉(zhuǎn)矩控制和變槳距控制的作用如表1所示。

由表1可見,除A-C1啟動階段外,各階段轉(zhuǎn)矩控制器始終根據(jù)當(dāng)前轉(zhuǎn)速輸出相應(yīng)的轉(zhuǎn)矩設(shè)定值(轉(zhuǎn)矩改變通過PI控制器調(diào)節(jié)變流器來實現(xiàn))。而變槳距控制器則在不同階段分別接受功率和額定功率設(shè)定值的偏差、轉(zhuǎn)速及額定轉(zhuǎn)速設(shè)定值的偏差,由兩個PI控制器調(diào)節(jié)器輸出槳距角設(shè)定值,驅(qū)動變槳距執(zhí)行機構(gòu)實現(xiàn)槳距調(diào)節(jié)[15]。

表1 不同階段轉(zhuǎn)矩控制和變槳距控制的作用

2.2 風(fēng)電機組性能預(yù)測模型參數(shù)選取

風(fēng)電機組SCADA 系統(tǒng)中記錄了包括角度、速度、扭矩、功率、溫度、壓力、電流及振動等在內(nèi)的近百個參數(shù)。旨在根據(jù)風(fēng)電機組運行參數(shù)間的關(guān)系,確定各子系統(tǒng)運行控制性能是否存在異常,因此對軸承溫度、振動等參數(shù)不予考慮。主軸轉(zhuǎn)速作為風(fēng)輪子系統(tǒng)的輸出參數(shù),偏航系統(tǒng)工作不正常、槳距角控制異常等均可由其異常變化反映出來。而主傳動系統(tǒng)正常工作時齒輪箱有固定的增速比,其輸入為主軸轉(zhuǎn)速、輸出為發(fā)電機組轉(zhuǎn)速,二者間存在線性倍乘關(guān)系。因此可選擇發(fā)電機組轉(zhuǎn)速作為模型的輸出參數(shù)。若考慮包括發(fā)電子系統(tǒng)在內(nèi)的整機性能,應(yīng)將功率也作為模型的輸出參數(shù)。

由上文分析可知,風(fēng)電機組運行中轉(zhuǎn)速及功率除了與風(fēng)速有關(guān)外,還受機組控制系統(tǒng)調(diào)節(jié)過程的影響。槳距角調(diào)節(jié)異常會影響主軸或發(fā)電機轉(zhuǎn)速。同樣的發(fā)電機組轉(zhuǎn)速下,通過改變轉(zhuǎn)矩設(shè)定值調(diào)節(jié)變流器改變發(fā)電機功率,而轉(zhuǎn)矩的變化也會對發(fā)電機轉(zhuǎn)速產(chǎn)生影響。此外,由于風(fēng)向瞬時波動頻繁,正常運行時偏航系統(tǒng)會自動對風(fēng)以維持機艙中軸線與風(fēng)向夾角小于規(guī)定的允許偏差。若偏航系統(tǒng)調(diào)節(jié)異常,同樣風(fēng)速下風(fēng)機的轉(zhuǎn)速和功率也會異常下降。

綜上所述,與主軸轉(zhuǎn)速(發(fā)電機轉(zhuǎn)速)和功率相關(guān)的參數(shù)包括風(fēng)速、風(fēng)向、機艙中軸線與風(fēng)向夾角、槳距角(設(shè)定值),發(fā)電機轉(zhuǎn)矩(設(shè)定值)等,為此選擇表2所示參數(shù)作為模型的輸入和輸出。

表2 性能預(yù)測模型輸入/輸出參數(shù)選擇

3 風(fēng)機機組特性預(yù)測模型的建立

3.1 SCADA數(shù)據(jù)預(yù)處理

以某1.5 MW風(fēng)電機組為例,從SCADA系統(tǒng)選取三個月歷史運行數(shù)據(jù)進行建模(采樣周期1 min),原始數(shù)據(jù)共計123 420組。去掉其中的空值、風(fēng)力機啟動狀態(tài)(風(fēng)速≤3)和停動狀態(tài)(功率≤零)的數(shù)據(jù)后保留正常運行數(shù)據(jù)88 582組,據(jù)此繪制風(fēng)速-主軸轉(zhuǎn)速、主軸轉(zhuǎn)速-發(fā)電機轉(zhuǎn)速、發(fā)電機轉(zhuǎn)速與有功功率、風(fēng)速-有功功率的統(tǒng)計曲線,如圖4所示。

由圖4(a)、圖4(b)可見,由于風(fēng)速、風(fēng)向的隨機快速變化以及風(fēng)電機組的控制系統(tǒng)、偏航系統(tǒng)等存在控制誤差,風(fēng)電機組運行數(shù)據(jù)中的風(fēng)速-轉(zhuǎn)速、風(fēng)速-功率數(shù)據(jù)關(guān)系呈帶狀分布,且 “F”型表明機組存在各種原因限負荷的工況。由圖4(c)可見主軸轉(zhuǎn)速與發(fā)電機轉(zhuǎn)速近似呈線性關(guān)系。由圖4(d)可見,同樣的發(fā)電機轉(zhuǎn)速對應(yīng)的有功功率并不唯一,這與發(fā)電機轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)相關(guān)。上述分析說明表2建模參數(shù)選擇的合理性。

圖4 風(fēng)電機組運行中主要參數(shù)統(tǒng)計關(guān)系

本研究旨在建立風(fēng)機正常運行工況性能的預(yù)測模型,據(jù)此對異常工況進行預(yù)警,為此需要對上述數(shù)據(jù)進一步過濾,以去掉其中不符合機組正常出力特性的異常運行點,如各風(fēng)速下發(fā)電機轉(zhuǎn)速、功率明顯偏離標(biāo)準(zhǔn)值很多的散點及限負荷工況點(F型曲線的下橫線)。為此采用文獻[16]的濾波方法對數(shù)據(jù)進行清洗,最終得到用于模型訓(xùn)練的正常工況數(shù)據(jù)82 074組。數(shù)據(jù)清洗后的風(fēng)速-發(fā)電機轉(zhuǎn)速,風(fēng)速-有功功率關(guān)系曲線如圖5所示。

圖5 數(shù)據(jù)清洗后風(fēng)速與發(fā)電機組轉(zhuǎn)速、功率間關(guān)系

由于不同運行參數(shù)量綱不同,為使各變量對模型的輸出的作用均衡,需預(yù)先對訓(xùn)練樣本進行歸一化處理,將各個輸入、輸出參數(shù)的尺度控制在相同的[0,1]區(qū)間。歸一化公式如下：

k=1,2,…,N;j=1,2,…,p

(6)

分別為原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的最大值和最小值。

3.2 GRNN風(fēng)力機性能預(yù)測模型的建立和驗證

由于清洗后的數(shù)據(jù)量仍較大,選取前10 000組數(shù)據(jù)建立GRNN模型,并從后續(xù)數(shù)據(jù)中選取10 000組測試數(shù)據(jù)對模型進行驗證?？紤]光滑因子σ對網(wǎng)絡(luò)的性能影響比較大,分別取不同光滑因子σ建立GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,比較不同σ取值時模型的訓(xùn)練精度和驗證精度,結(jié)果如圖6所示。

圖6 不同σ取值對模型預(yù)測精度的影響

由圖6看出,隨著σ取值從0.01逐漸增加,模型訓(xùn)練集的平均偏差單調(diào)增加,而驗證集的平均偏差則先下降后增加,且當(dāng)σ取0.023/0.026時,驗證集轉(zhuǎn)速、功率平均偏差分別達到最小值17.27 r/min、19.31 kW,隨后逐漸增加；考慮模型的預(yù)測性能最佳,最終選用σ取值為0.023的GRNN模型作為最佳模型,用于風(fēng)機運行性能評估及故障預(yù)警。對應(yīng)于訓(xùn)練集和測試集的模型轉(zhuǎn)速及負荷預(yù)測值和實際值對比、絕對誤差曲線如圖7、圖8所示。

圖7 光滑因子σ=0.023時的模型訓(xùn)練結(jié)果

圖8 光滑因子σ=0.023時的模型校驗結(jié)果

4 基于滑動窗的風(fēng)機狀態(tài)預(yù)警方法

4.1 滑窗模型

風(fēng)電機組性能預(yù)測模型建立之后,即可利用該模型對某一時刻發(fā)電機轉(zhuǎn)速、功率進行實時預(yù)測,并與機組當(dāng)前時刻的實際轉(zhuǎn)速、功率進行對比,若偏差超過設(shè)定的閾值則發(fā)出預(yù)警。然而,由于風(fēng)速具有較強的隨機性且風(fēng)機控制始終處于動態(tài)調(diào)整過程,而SCADA數(shù)據(jù)為分鐘級數(shù)據(jù),不能排除在單一時刻模型的預(yù)測誤差可能會很大。若基于單一時刻模型預(yù)測值和實際值的偏差進行狀態(tài)預(yù)警,出現(xiàn)錯誤報警的概率很高。為此,采用隨時間推移的滑動窗口模型來處理模型預(yù)測結(jié)果,通過計算窗口時間段內(nèi)模型預(yù)測值與實際值的偏差指標(biāo),實現(xiàn)參數(shù)的異常狀態(tài)識別[9]。

設(shè)窗口寬度為h,窗口每次移動增量為q,則第k個窗口的數(shù)據(jù)集為時間tk-h至tk的SCADA數(shù)據(jù)(其中Xi為ti時刻的輸入數(shù)據(jù)集),第k+1個窗口的數(shù)據(jù)集為時間tk-h+q至tk+q的SCADA數(shù)據(jù)。當(dāng)tk-h至tk時刻數(shù)據(jù)處理完畢,窗口兩端沿時間遞增方向同時移動q,再處理tk-h+q至tk+時刻的數(shù)據(jù)矩陣?；瑒哟翱谀Ｐ腿鐖D9所示。

圖9 滑動窗口模型

窗口寬度h對應(yīng)的數(shù)據(jù)規(guī)模與預(yù)測指標(biāo)的穩(wěn)定性和滯后性有關(guān),合理的數(shù)據(jù)長度須保證數(shù)據(jù)段內(nèi)平均預(yù)測結(jié)果穩(wěn)定,有效避開模型單點誤差的影響,且不會使預(yù)測指標(biāo)產(chǎn)生過大的遲延。而增量q對應(yīng)計算更新頻率,須保證計算機有足夠的處理時間獲得這些數(shù)據(jù)之間隱含的狀態(tài)參數(shù)關(guān)系。預(yù)警過程的最優(yōu)窗口寬度h和增量q需經(jīng)試驗合理確定。

圖10 異常狀態(tài)預(yù)警實例1

4.2 評價指標(biāo)及閾值確定

基于上述滑動窗模型,對第k個窗口采用窗口時間段內(nèi)各參數(shù)預(yù)測值與實際值的平均偏差(MAE)作為運行狀態(tài)的識別指標(biāo),其具體表達式為

(7)

式(7)中:Vpt、Vat分別為t時刻的參數(shù)預(yù)測值和實際值。

評價指標(biāo)C(tk)量化了風(fēng)電機組相對正常運行狀態(tài)的偏離程度,指標(biāo)越小,參數(shù)越接近正常狀態(tài)；指標(biāo)越大,偏離程度越大。當(dāng)指標(biāo)超過預(yù)先設(shè)定的閾值時則可判定該參數(shù)出現(xiàn)異常。

閾值取值過大或過小會影響參數(shù)預(yù)警的誤報率和漏報率,需借助試驗合理選取。一種簡單的方法是參考模型在校驗樣本集上的預(yù)測誤差平均值和最大值,取平均預(yù)測誤差的2～3倍作為報警閾值,具體倍數(shù)可根據(jù)試驗適當(dāng)調(diào)整。 另一種方法是利用本文建立的GRNN模型,采用滑動窗方法選取一段時間的正常運行數(shù)據(jù),求取一系列評價指標(biāo),并基于小概率事件假設(shè),計算置信上限Cth作為閾值[9]。采用第二種方法,閾值具體計算式為

(8)

5 故障預(yù)警實例

為驗證預(yù)警方法的有效性,基于MATLAB編制了具有圖形用戶界面的故障預(yù)警軟件,選取建模機組2018年的真實歷史運行數(shù)據(jù)進行測試。報警閾值設(shè)置按照上文所述,調(diào)用已經(jīng)訓(xùn)練好的GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和校驗樣本集,當(dāng)取α=0.000 5時,利用式(8)計算可以得到狀態(tài)指標(biāo)異常閾值Cth1=52.77,Cth2=43.73。

5.1 故障預(yù)警實例一

將該機組2018年歷史數(shù)據(jù)導(dǎo)入MATLAB,篩選掉風(fēng)速小于切入風(fēng)速的數(shù)據(jù),取第8 221條即2018年1月19日00:44作為數(shù)據(jù)的起始點,運行狀態(tài)預(yù)警軟件,系統(tǒng)自03∶21、08∶20分別連續(xù)出現(xiàn)“轉(zhuǎn)速及功率偏差大”異常報警,軟件記錄了機組報警信息及出現(xiàn)報警的時刻,如圖10所示。

查看機組真實歷史故障列表,發(fā)現(xiàn)在 2018年1月19日03∶41、09∶26多次出現(xiàn)了“主控沒有收到變槳EFC反饋信號重復(fù)出現(xiàn)”故障,分別歷時4.16、3.16 h,導(dǎo)致機組狀態(tài)異常自動停機。軟件預(yù)警系統(tǒng)對上述故障及時正確地給出了預(yù)警,驗證了本文模型和預(yù)警策略的正確性。

5.2 異常狀態(tài)預(yù)警實例2

對同一機組,狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)2018年9月13日自21:30起連續(xù)發(fā)生“轉(zhuǎn)速及功率偏差大”異常報警。查看機組歷史運行數(shù)據(jù), 21:44機組扭纜角度達867°,機組執(zhí)行限負荷停機解纜操作,歷時約20 min約22:08解纜完成,扭纜角度變?yōu)?36°,機組重新恢復(fù)運行。同樣,狀態(tài)檢測預(yù)警系統(tǒng)對上述異常狀態(tài)及時正確地給出預(yù)警,如圖11所示。

圖11 異常狀態(tài)預(yù)警實例2

6 結(jié)論

通過分析風(fēng)電機組的運行和控制機理,以某風(fēng)電場1.5 MW風(fēng)力機為對象,建立了以發(fā)電機轉(zhuǎn)速、有功功率為輸出的GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,通過比較不同光滑因子取值σ對模型預(yù)測性能的影響,確立了最優(yōu)的風(fēng)機機組性能預(yù)測模型。

以此模型為基礎(chǔ),提出一種基于GRNN和滑動窗口模型的風(fēng)電機組運行狀態(tài)評估及預(yù)警方法,該方法完全基于正常運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)進行分析,無需任何異常狀態(tài)的先驗知識。以上述方法開發(fā)風(fēng)機狀態(tài)檢測及預(yù)警軟件,采用風(fēng)機的真實歷史故障案例進行驗證,表明本文方法可以及時正確地檢測風(fēng)電機組的異常狀態(tài),對風(fēng)電機組運行狀態(tài)預(yù)警和維護決策具有重要意義。