基于MIC-TCN-Attention的抽水蓄能機(jī)組發(fā)電電動(dòng)機(jī)定子溫度預(yù)警方法研究

常玉紅，吳月超，何 錚，宋旭峰，王大強(qiáng)，李超順

（1.國(guó)網(wǎng)新源控股有限公司，北京100000；2.中國(guó)電建集團(tuán)華東勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限公司，杭州311122；3.浙江仙居抽水蓄能有限公司，浙江仙居317300；4.華東瑯琊山抽水蓄能有限責(zé)任公司，安徽滁州239000；5.華中科技大學(xué)土木與水利工程學(xué)院，武漢430073；6.浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院，杭州310027）

0 引 言

定子作為抽蓄機(jī)組發(fā)電電動(dòng)機(jī)重要部件之一，其受損直接影響電站的發(fā)電量、發(fā)電效率，以及電站的運(yùn)行故障并造成停機(jī)。定子溫度作為可觀測(cè)變量，發(fā)展趨勢(shì)與機(jī)組個(gè)部件受損情況密切相關(guān)，其原理為機(jī)組做能量轉(zhuǎn)換時(shí)，出現(xiàn)的各種損耗如機(jī)械損耗、電損耗、鐵損耗等產(chǎn)生熱量，損耗較大時(shí)，溫升會(huì)出現(xiàn)異常狀態(tài)，以監(jiān)測(cè)溫度判斷設(shè)備受損情況也是被證實(shí)過(guò)的可行方案。例如：負(fù)荷升高會(huì)引起電機(jī)溫度升高；勵(lì)磁電流增大導(dǎo)致轉(zhuǎn)子發(fā)熱，絕緣受損造成片間短路而引起鐵芯發(fā)熱嚴(yán)重［1-3］。而傳統(tǒng)設(shè)備溫度監(jiān)測(cè)通常利用內(nèi)部置入傳感器測(cè)量并以運(yùn)行人員經(jīng)驗(yàn)去判斷溫度趨勢(shì)，此方案可靠性差，對(duì)人員要求高，易出現(xiàn)較多的誤報(bào)警。而常見(jiàn)的溫度故障檢測(cè)系統(tǒng)通常有模型分析、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)等方式，其中數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)的檢測(cè)、診斷、預(yù)測(cè)有明顯的優(yōu)勢(shì)［4，5］。隨著深度學(xué)習(xí)（Deep learning，DL）的發(fā)展，考慮多源變量的數(shù)據(jù)分析監(jiān)測(cè)模型受到了廣泛的關(guān)注。文獻(xiàn)［6］利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent neural network RNN)實(shí)現(xiàn)了風(fēng)電機(jī)組主軸承溫度預(yù)警。針對(duì)時(shí)序預(yù)警序列，文獻(xiàn)［7，8］，運(yùn)用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long short terms memory，LSTM）建立監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并得到了較好的效果。然而，現(xiàn)有的模型和方法在抽蓄機(jī)組發(fā)電電動(dòng)機(jī)溫度預(yù)測(cè)方面存在不足。但對(duì)實(shí)時(shí)預(yù)警系統(tǒng)而言，大規(guī)模監(jiān)測(cè)需考慮成百上千的通道，模型的運(yùn)行效率顯得尤為重要。RNN 網(wǎng)絡(luò)對(duì)序列信號(hào)需要依次處理，耗時(shí)較長(zhǎng)。抽蓄機(jī)組設(shè)備發(fā)熱散熱過(guò)程復(fù)雜，RNN 預(yù)測(cè)效果對(duì)鄰近輸入依賴(lài)性較高，當(dāng)序列數(shù)據(jù)存在急劇變化的現(xiàn)象時(shí)，其預(yù)測(cè)效果會(huì)出現(xiàn)較大誤差［9］。而近來(lái)較為流行、具有較強(qiáng)非線性處理能力的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolution neural network，CNN）對(duì)時(shí)序信號(hào)挖掘能力較弱，預(yù)測(cè)精度相對(duì)較差。

時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)（Temporal Convolutional Network，TCN）是一種新的時(shí)序模型，利用了CNN 優(yōu)勢(shì)，擴(kuò)展卷積并增加時(shí)序視野區(qū)間，實(shí)現(xiàn)輸入輸出并發(fā)，減少大量訓(xùn)練時(shí)間，同時(shí)擁有較好時(shí)序信息挖掘能力，在多個(gè)時(shí)序預(yù)測(cè)領(lǐng)域已得到驗(yàn)證［10］。因此，本文以定子線圈溫度為預(yù)測(cè)變量，考慮多個(gè)環(huán)境變量，建立以TCN-Attention 架構(gòu)為基礎(chǔ)的深度實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型，并與其他預(yù)測(cè)模型進(jìn)行比較，結(jié)果表明所提方法具有較高預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。

其次，實(shí)時(shí)預(yù)警方面，傳統(tǒng)預(yù)警策略?xún)H考慮預(yù)測(cè)值與歷史值之間的差異，當(dāng)溫度達(dá)到某一規(guī)定的閾值或發(fā)生顯著變化時(shí)進(jìn)行報(bào)警。此方案存在兩個(gè)問(wèn)題，一是早期故障征兆數(shù)據(jù)獲取受環(huán)境影響，偶發(fā)的異常數(shù)據(jù)將導(dǎo)致系統(tǒng)誤報(bào)，給設(shè)備維護(hù)人員造成“報(bào)警疲勞”；二是預(yù)警穩(wěn)定性較差，無(wú)法精確找到設(shè)備異常狀態(tài)，換句話說(shuō)，對(duì)設(shè)備細(xì)微故障差異性不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)以至于晚報(bào)頻繁［11，12］。因此，本文提出一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的預(yù)警策略，利用隨時(shí)間變化的時(shí)序殘差集，以動(dòng)態(tài)劃分實(shí)時(shí)殘差序列統(tǒng)計(jì)指標(biāo)峰度、偏度判斷設(shè)備運(yùn)行情況，以到達(dá)實(shí)時(shí)預(yù)警準(zhǔn)確性的目的，并設(shè)計(jì)相關(guān)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方案的有效性，對(duì)機(jī)組狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)判和運(yùn)維策略提供更可靠的指導(dǎo)意義。

1 研究方法

1.1 方法框架

為設(shè)計(jì)出一套能適應(yīng)抽蓄機(jī)組發(fā)電電動(dòng)機(jī)的定子溫度預(yù)警系統(tǒng)，本文提出了一種基于最大相關(guān)系數(shù)與時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警模型，具體方案設(shè)計(jì)如圖1 所示：總體分為兩個(gè)階段，離線階段和在線階段。

圖1 總體方案Fig.1 Model framework

離線階段具體步驟為：步驟1：獲取歷史變量集，溫度集；步驟2：為了選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，利用MIC 分析了相關(guān)變量集；步驟3：進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)并選擇合適輸入變量結(jié)構(gòu)；步驟4：訓(xùn)練TCN-Attention實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型并測(cè)試其效果。

在線階段步驟為：步驟1：獲取實(shí)時(shí)變量、溫度集；步驟2：利用訓(xùn)練好的TCN-Attention 模型獲取實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)值；步驟3：為更好分析系統(tǒng)運(yùn)行情況，以殘差序列為基礎(chǔ)，滾動(dòng)劃分序列區(qū)間；步驟4：建立區(qū)域性統(tǒng)計(jì)模型，設(shè)置經(jīng)驗(yàn)閾值，并實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)預(yù)警。

1.2 建立離線分析模型

1.2.1 構(gòu)建多源信息輸入

發(fā)電電動(dòng)機(jī)定子線圈發(fā)熱和散熱過(guò)程較為復(fù)雜，選擇合適的輸入能較好地?cái)M合溫度趨勢(shì)并減少模型復(fù)雜度。因此，本文首先考慮可能影響電動(dòng)機(jī)定子線圈溫度主要因素，內(nèi)部因素包括定子線圈溫度、鐵芯溫度、上下齒壓板溫度等；外部包括機(jī)端有功功率、無(wú)功功率、水頭、軸承x、y方向擺度、軸向位移、轉(zhuǎn)速等；然后分析定子線圈溫度Fstator與其他變量集F=的關(guān)聯(lián)程度。最大信息系數(shù)（MIC）基于信息論互信息理論，相比其他相關(guān)性分析方法例如Pearson、Spearman，MIC 能更好地捕捉變量間的非線性關(guān)系，且計(jì)算復(fù)雜度低，魯棒性高［13，14］。因此本文利用MIC 作為變量分析，以本文為例能夠被定義為：

1.2.2 建立TCN-Attention預(yù)測(cè)模型

網(wǎng)絡(luò)模型分3 個(gè)模塊，時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)層、注意力機(jī)制層，全連接層。模型結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖2 所示：其中TCN 是由堆疊擴(kuò)張卷積和因果卷積層，同時(shí)結(jié)合殘差而成的新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這個(gè)結(jié)構(gòu)能夠繼承CNN 全面提取優(yōu)點(diǎn)，又能夠通過(guò)控制其卷積核大小，擴(kuò)張系數(shù)等參數(shù)適應(yīng)各種時(shí)序任務(wù)。 在本文當(dāng)中，{(x1，x2，…，xn)1，(x1，x2，…，xn)2，…，(x1，x2，…，xn)t}為輸入，其中(x1，x2，…，xn)表示輸入向量，n表示特征數(shù)，t表示滑動(dòng)步數(shù)；首先通過(guò)因果卷積層（Causal Convolutions），此層為嚴(yán)格的單向結(jié)構(gòu)，對(duì)于上一層T時(shí)刻的值，只依賴(lài)于下一層T時(shí)刻及其之前的值；其次，利用一維全卷積層來(lái)保留整個(gè)輸入序列并構(gòu)建長(zhǎng)期記憶；最后在膨脹卷積層（Dilated Convolutions）設(shè)置擴(kuò)張系數(shù)d并進(jìn)行間隔采樣。序列向量(x1，x2，…，xn)s上擴(kuò)張卷積運(yùn)算F可定義為：

圖2 TCN-Attention網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2 Network structure of TCN-Attention

式中：k為卷積核大??；(s-d·i)表示采用上層的第(s-d·i)元素。為了進(jìn)一步對(duì)TCN 輸出特征集進(jìn)行優(yōu)化，在網(wǎng)絡(luò)模型的第二部分，采用了Attention 層進(jìn)行權(quán)值篩選，具體步驟為，首先對(duì)基礎(chǔ)特征集(h1，h2，…，hT)進(jìn)行相似性得分，得分系數(shù)向量集為{(s1，s2，…，sN)1，(s1，s2，…，sN)2，…(s1，s2，…，sN)T}；其次利用一個(gè)Softmax層進(jìn)行歸一化得到概率系數(shù)向量集{(?1，?2，…，?N)1，(?1，?2，…，?N)2，…，(?1，?2，…，?N)T}；最后對(duì)基礎(chǔ)特征向量進(jìn)行加權(quán)求和，結(jié)果表示為(c1，c2，…，cT)，其中ck能夠被描述為：

式中：xi表示上一層的隱藏單元。

網(wǎng)絡(luò)模型的第三部分，通過(guò)Flatten 層連接一個(gè)3 層全連接網(wǎng)絡(luò)建立的回歸預(yù)測(cè)模型并通過(guò)前向傳遞和誤差反向傳播更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。

1.3 在線實(shí)時(shí)預(yù)警策略

基于上述離線階段研究，高精度的定子線圈溫度實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)，但對(duì)抽蓄機(jī)組設(shè)備實(shí)時(shí)預(yù)警系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，除了實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的高精確度外，高效而準(zhǔn)確地提供在線預(yù)警是保證機(jī)組維護(hù)成功與否最重要的一環(huán)。感器故障或極端環(huán)境影響使機(jī)組設(shè)備溫度等動(dòng)態(tài)指標(biāo)頻繁出現(xiàn)奇異值，過(guò)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值差異程度預(yù)警，易出現(xiàn)誤報(bào)、晚報(bào)現(xiàn)象，相比精確度，穩(wěn)定性能夠更加顯著地反映出設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，因此，本文從設(shè)備動(dòng)態(tài)特性出發(fā)，以精確性和穩(wěn)定性為目的，設(shè)計(jì)出一套適用于當(dāng)前電站實(shí)時(shí)預(yù)警策略，其中，因電站溫度變化不符合常規(guī)數(shù)據(jù)分布，而殘差序列作為預(yù)測(cè)后另一變量，其分布應(yīng)符合期望μ= 0，σ較小的高斯分布，其中橫坐標(biāo)為誤差；又由于極值、方差易受人為干擾，不能客觀的反映實(shí)際變化情況。因此，本文考慮正態(tài)分布檢驗(yàn)指標(biāo)偏度系數(shù)與峰度系數(shù)監(jiān)測(cè)溫度殘差，其中偏度是描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)的統(tǒng)計(jì)量，反映總體取值分布對(duì)稱(chēng)性，偏度絕對(duì)值越大，其分布形態(tài)偏斜程度越大；峰度則能夠描述數(shù)據(jù)分布尾部長(zhǎng)短和峰體颼峭的關(guān)系，出現(xiàn)異常值時(shí)峰值偏大［15］。具體步驟為：首先發(fā)電電動(dòng)機(jī)定子線圈溫度通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)更新，經(jīng)訓(xùn)練好的TCN-Attention網(wǎng)絡(luò)模型后，并獲得實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)值，計(jì)算時(shí)間段內(nèi)殘差序列εerror=(ε1，ε2，…，εk，…，εN)，其中殘差εk被描述為：εk=vraw-vpre其次隨時(shí)間動(dòng)態(tài)劃分區(qū)間殘差序列，生成子序列N1，N2，…，Ns。其中Nk表示區(qū)間[tk-Tinitial，tk]中所有的誤差數(shù)據(jù)，tk表示當(dāng)前時(shí)刻，Tinitial為采樣初始時(shí)間，序列長(zhǎng)度為T(mén)k，定義為T(mén)k=tk-Tinitial；最后計(jì)算出當(dāng)前區(qū)間內(nèi)各時(shí)刻殘差序列偏度與峰度值分別被定義為：

式中：ηk，σk分別表示序列Nk的均值、標(biāo)準(zhǔn)差。

其中峰度絕對(duì)值越大，其分布形態(tài)陡緩程度與正態(tài)分布的差異程度越大，可描述設(shè)備預(yù)測(cè)精確性，其中越小精確度則越高；而偏度反映了總體取值分布的對(duì)稱(chēng)性，偏度絕對(duì)值越大，其分布形態(tài)偏斜程度越大，即接近0 時(shí)，則表示設(shè)備運(yùn)行較為穩(wěn)定［8］。設(shè)置偏度、峰度經(jīng)驗(yàn)閾值為K、S：其中K、S被定義為：

式中：N為當(dāng)前時(shí)刻前區(qū)間數(shù)；k1和k2可由現(xiàn)場(chǎng)人員根據(jù)經(jīng)驗(yàn)在前端頁(yè)面確定。

以K、S為基準(zhǔn)，由后臺(tái)在線判斷區(qū)間內(nèi)的均值變化，并判斷其是否報(bào)警。

2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

2.1 數(shù)據(jù)描述

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)自于浙江仙居電站機(jī)組發(fā)電電動(dòng)機(jī)，其由東方電氣集團(tuán)東方電機(jī)有限公司制造，為立軸、半傘式、三相、50 Hz、空冷可逆式同步發(fā)電電動(dòng)機(jī)。主要由定子、轉(zhuǎn)子、上下導(dǎo)軸承、推力軸承、上下機(jī)架、上端軸、主軸和其他發(fā)電電動(dòng)機(jī)附件構(gòu)成。有發(fā)電、抽水、發(fā)電調(diào)相、抽水調(diào)相、停機(jī)5 種穩(wěn)定工況，另外還設(shè)有黑啟動(dòng)、線路充電（零起升壓）等特殊工況。機(jī)組發(fā)電方向（發(fā)電、發(fā)電調(diào)相、拖動(dòng)機(jī)及線路充電工況）運(yùn)行時(shí)，機(jī)組旋轉(zhuǎn)方向俯視為順時(shí)針，機(jī)組抽水方向（抽水、抽水調(diào)相工況）運(yùn)行時(shí)，旋轉(zhuǎn)方向俯視為逆時(shí)針。發(fā)電機(jī)額定功率375 MW，電動(dòng)機(jī)額定軸輸出功率為413 MW，額定電壓18 kV，額定電流為13 365/13 751 A，額定勵(lì)磁電壓為456 V，額定勵(lì)磁電流為1 962 A，額定轉(zhuǎn)速為375 r/min，飛逸轉(zhuǎn)速為555 r/min。

2019年1月4 -5日定子線圈Z1通道超短期溫度數(shù)據(jù)如圖3所示。

圖3 定子線圈Z1溫度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)Fig.3 Monitoring data of stator coil Z1

如圖3 所示，發(fā)電電動(dòng)機(jī)開(kāi)停機(jī)頻繁，抽水發(fā)電交替進(jìn)行，且每次過(guò)程時(shí)長(zhǎng)不一，時(shí)間范圍在2～6 h左右，升溫降溫過(guò)程復(fù)雜，變化劇烈，溫升過(guò)程20～35 min，降溫過(guò)程10～20 min。本次實(shí)驗(yàn)以定子線圈溫度短期預(yù)測(cè)為目標(biāo)，并設(shè)計(jì)發(fā)電、抽水工況開(kāi)機(jī)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)預(yù)警模型，停機(jī)不預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)時(shí)間為5 min。

2.2 特征分析及重構(gòu)

本次研究分別分析了發(fā)電態(tài)、抽水態(tài)兩種工況的數(shù)據(jù)，內(nèi)部變量選擇了定子鐵芯、定子齒壓板、上導(dǎo)軸承、推力軸承、上下機(jī)架的時(shí)序數(shù)據(jù)；外部變量選擇了水頭、有功、無(wú)功、冷卻水進(jìn)出口溫度、軸向位移，轉(zhuǎn)速。計(jì)算上述變量與定子線圈溫度的最大相關(guān)系數(shù)MIC，如圖4所示。

圖4 其他變量與定子線圈溫度MIC分析Fig.4 MIC analysis of other variables and stator coil temperatur

其中，MIC 從大到小排序?yàn)橛泄?、無(wú)功、勵(lì)磁電流、電壓、水頭、冷卻水出口溫度等。其次，為了確定最優(yōu)輸入維度，本文選擇了5 種輸入方式作為比較，分別是（定子線圈溫度、有功、無(wú)功）、（定子線圈溫度、有功、無(wú)功、勵(lì)磁電壓）、（定子線圈溫度、有功、無(wú)功、勵(lì)磁電流、勵(lì)磁電壓）、（定子線圈溫度、有功、無(wú)功、勵(lì)磁電流、勵(lì)磁電壓、水頭）、（定子線圈溫度、有功、無(wú)功、勵(lì)磁電流、勵(lì)磁電壓、水頭、冷卻水出口溫度），結(jié)果如圖5 所示：圖5中輸入維度為5 時(shí)，其RMSE、MAE、MAPE均為最小，因此本文輸入確定為（定子線圈溫度、有功、無(wú)功、勵(lì)磁電流、勵(lì)磁電壓）。

圖5 不同輸入尺寸的MSE，MAE和MAPE值Fig.5 MSE，MAE and MAPE values for different input dimensions

2.3 預(yù)測(cè)結(jié)果局部比較

為了驗(yàn)證所提模型對(duì)復(fù)雜升溫降溫過(guò)程的擬合能力，本文又分別比較了升溫降溫局部預(yù)測(cè)結(jié)果，由于ANN模型整體精確度較低，DGRU-Attention 模型用時(shí)較長(zhǎng)，均不能較好滿足現(xiàn)場(chǎng)需求，因此比較模型選用TCN 和DGRU 模型，其中2020年1月10日抽水態(tài)升溫降溫過(guò)程結(jié)果如圖6 所示，其他測(cè)試集局部結(jié)果如表3 所示。表中評(píng)價(jià)指標(biāo)為16 次抽水17 次發(fā)電發(fā)熱散熱RMSE均值：

圖6 發(fā)熱散熱過(guò)程比較Fig.6 Comparison of heating and cooling processes

從圖6（a）升溫降溫過(guò)程可以看出，當(dāng)開(kāi)機(jī)后，各模型擬合效果較好，而10 min 后，溫度變化逐漸趨于平緩，此時(shí)DGRU 模型出現(xiàn)明顯偏高現(xiàn)象；而圖6（b）中，DGRU 模型在遇到急劇下降趨勢(shì)時(shí)，擬合效果則出現(xiàn)明顯偏低現(xiàn)象，且波動(dòng)較為劇烈，這是由于GRU網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)的過(guò)程中，利用歷史輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的時(shí)序?qū)W習(xí)，即后一時(shí)刻數(shù)據(jù)只依賴(lài)前一時(shí)刻輸入，因此，前一時(shí)刻連續(xù)多個(gè)輸入為上升或下降而下一時(shí)刻為平緩期時(shí)，GRU網(wǎng)絡(luò)不可避免會(huì)出現(xiàn)偏高偏低現(xiàn)象，而TCN 網(wǎng)絡(luò)利用卷積對(duì)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行并發(fā)學(xué)習(xí)，擬合曲線會(huì)較平滑。但由于卷積的介入，TCN 相比GRU 網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，捕捉時(shí)序信息能力相對(duì)較差，從圖6（a）中也明顯看出，TCN 網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)整體偏差較大。而利用Attention 機(jī)制，對(duì)時(shí)序信息權(quán)值打分，處理輸入信號(hào)，能提高整體精確度并改善模型性能。從圖6 和表2 中明顯看出TCNAttention模型相比DGRU和TCN都有了明顯改善。

表2 局部預(yù)測(cè)性能指標(biāo)對(duì)比Tab.2 Comparison of local prediction performance indicators

2.4 離線階段模型結(jié)果比較

為進(jìn)一步驗(yàn)證所預(yù)測(cè)模型優(yōu)勢(shì)，與4 個(gè)傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)組合模型做了比較，包括TCN 模型、DGRU-Attention 模型、深度ANN模型、DGRU模型，具體的模型參數(shù)如表1所示。

表1 對(duì)比模型的參數(shù)設(shè)置Tab.1 The parameter settings of the comparison models

本文的訓(xùn)練及測(cè)試均在在Python 的Pytorch 平臺(tái)上建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)行Windows 10 的計(jì)算機(jī)上采用2.33 GHz Intel Xeon?CPU，RAM 16 GB的微機(jī)平臺(tái)。

基于MIC 系數(shù)的分析，模型輸入為（定子線圈、有功、無(wú)功、勵(lì)磁電流、勵(lì)磁電壓）；并對(duì)相關(guān)參量進(jìn)行歸一化，由于溫度變化受到季節(jié)、天氣影響較大，因此，此次實(shí)驗(yàn)利用設(shè)備標(biāo)幺值統(tǒng)一度量，通過(guò)查看設(shè)備信息，上述特征標(biāo)幺值為（115 ℃，393.75 kW，175 kW，1 962 A，465 V）；選取2019年1月1日至2019年12月31日運(yùn)行數(shù)據(jù) 作 為訓(xùn)練集，2020年1月15 至2020年1月31日運(yùn)行數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，其中測(cè)試集中有16 次抽水態(tài)、17 次發(fā)電態(tài)；評(píng)價(jià)指標(biāo)為均方差（Root Mean Square Error，RMSE），平均絕對(duì)百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE），預(yù)測(cè)時(shí)間Pre Time、訓(xùn)練時(shí)間Time。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別取16 次抽水態(tài)、17次發(fā)電態(tài)的平均誤差、時(shí)間值，結(jié)果如表3所示。

表3 預(yù)測(cè)性能指標(biāo)對(duì)比Tab.3 Comparison of forecasting performance indexes

模型維護(hù)作為智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)不可或缺的部分，模型更新所耗時(shí)間被做了比較，表3 中所示：所提模型較GRU-Attention、GRU 減少了74.78，22.19 s，大大減小監(jiān)測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行壓力，而相比其他模型的精確度，TCN-Attention 模型優(yōu)勢(shì)更加明顯，既保證了系統(tǒng)在線監(jiān)測(cè)穩(wěn)定運(yùn)行，對(duì)于預(yù)測(cè)精確度又有極大改善。

2.5 在線階段驗(yàn)證

而對(duì)于實(shí)時(shí)預(yù)警系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，在線預(yù)測(cè)時(shí)間十分重要，較短的預(yù)測(cè)訓(xùn)練時(shí)間能極大程度改善監(jiān)測(cè)穩(wěn)定性、精確性，并較少系統(tǒng)運(yùn)行負(fù)荷。從表3中能看出，TCN-Attention 模型較DGRUAttention、DGRU 模型在預(yù)測(cè)時(shí)間上有了明顯改善，分別縮短了0.08、0.04 s，這是由于TCN 通過(guò)控制卷積核、擴(kuò)張系數(shù)，是的采集視野靈活變動(dòng)，相比RNN 系列的遞歸模式，此方式在訓(xùn)練時(shí)間上更加有優(yōu)勢(shì)；同樣的，ANN 模型相比TCN 來(lái)說(shuō)，雖然在預(yù)測(cè)時(shí)間上略有優(yōu)勢(shì)，減少了0.03 s，但精確度卻遠(yuǎn)不及GRU、TCN等時(shí)序模型，不能滿足實(shí)際預(yù)警需求；最后，比較了TCN-Attention 和TCN，所提出的TCN-Attention 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分別提高了發(fā)電態(tài)、抽水態(tài)精確度約0.07、0.67，預(yù)測(cè)時(shí)間降低了0.01 s，表明Attention機(jī)制能夠提升精確度，并對(duì)模型預(yù)測(cè)時(shí)間影響較小。

針對(duì)預(yù)警策略的驗(yàn)證，本次在測(cè)試集某時(shí)刻內(nèi)分別加入持續(xù)性和短期性異常噪聲，殘差序列如圖7 所示。圖7 中顯示：開(kāi)機(jī)后228 min 加入噪聲時(shí)，誤差出現(xiàn)明顯震蕩，范圍在（-0.15，0.71）之間，228、229 min 出現(xiàn)異常點(diǎn)，而隨后15 min 內(nèi)的預(yù)測(cè)值又出現(xiàn)在安全運(yùn)行范圍內(nèi)，如果此時(shí)以預(yù)測(cè)值的奇異序列來(lái)判斷設(shè)備是否故障，連續(xù)出現(xiàn)3 個(gè)異常點(diǎn)后的系統(tǒng)又趨于長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定，可能造成系統(tǒng)頻繁誤報(bào)、晚報(bào)的現(xiàn)象。因此，本文就以此次對(duì)象為目標(biāo)，提出了基于誤差滾動(dòng)序列和統(tǒng)計(jì)學(xué)理論實(shí)時(shí)預(yù)警策略，首先，對(duì)獲取的殘差序列進(jìn)行劃分，因當(dāng)前機(jī)組設(shè)備通常需要20～30 min 穩(wěn)定，模型預(yù)測(cè)則需時(shí)長(zhǎng)為19 min 的歷史值，預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)為5 min，所以設(shè)定初始時(shí)間Tinitial為開(kāi)機(jī)后29 min，間隔時(shí)間T為5 min，生成N1，N2，…，N5454 個(gè)殘差區(qū)間，各區(qū)間序列時(shí)長(zhǎng)分別為10+5*（n-1）分鐘；其次滾動(dòng)實(shí)時(shí)計(jì)算每個(gè)劃分區(qū)間對(duì)應(yīng)偏度峰度，結(jié)果如圖8 所示。圖8 中持續(xù)性干擾情況下可明顯看到，45 號(hào)區(qū)間出現(xiàn)較大的偏差，偏度值為2.76，峰度值為14.47，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定閾值參數(shù)N=5，k1=3，k2=3，由式（6）得出設(shè)定閾值K=1.83，S=3.39，遠(yuǎn)小于45 區(qū)間的偏度和峰度值，實(shí)時(shí)預(yù)警系統(tǒng)報(bào)警，此時(shí)運(yùn)行時(shí)刻為（45-1）×5+10=230 min，相比加入噪聲的時(shí)刻228 min 偏差較小，且滿足現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際需求。其次，在圖9 中，短期干擾情況下，45 號(hào)區(qū)間出現(xiàn)輕微偏差，偏度值為0.61，峰度值為1.07，在設(shè)定閾值之內(nèi)，不報(bào)警?？梢?jiàn)，當(dāng)發(fā)電電動(dòng)機(jī)出現(xiàn)故障導(dǎo)致其溫度異常變化時(shí)，本文提出的實(shí)時(shí)預(yù)警策略能及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障并發(fā)出報(bào)警信息，實(shí)現(xiàn)抽蓄機(jī)組發(fā)電電動(dòng)機(jī)的在線監(jiān)測(cè)。

圖7 持續(xù)噪聲后的誤差序列與短期干擾后的誤差序列Fig.7 Error sequence after continuous noise and Error sequence after short-term interference

圖8 持續(xù)干擾下滾動(dòng)殘差區(qū)間偏度與峰度值Fig.8 The skewness and kurtosis value of the rolling residual interval after continuous noise

圖9 短期干擾下滾動(dòng)殘差區(qū)間偏度與峰度值Fig.9 The skewness and kurtosis value of the rolling residual interval after short-term interference

3 結(jié) 論

本文以抽蓄機(jī)組安全運(yùn)行為前提，基于大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)，提出一種TCN-Attention 網(wǎng)絡(luò)的溫度實(shí)時(shí)預(yù)警模型，通過(guò)工程實(shí)例數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證，得出如下結(jié)論。

（1）通過(guò)MIC 合理選擇與定子線圈溫度關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)變量；以重構(gòu)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立定子線圈溫度發(fā)電態(tài)、抽水態(tài)短期預(yù)測(cè)模型，與其他深度組合模型比較，此方案在保證精確度較高的情況下能進(jìn)一步減小預(yù)測(cè)和后臺(tái)訓(xùn)練時(shí)間，提高了電站實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的效率性和準(zhǔn)確性。

（2）通過(guò)比較各模型定子線圈發(fā)熱散熱過(guò)程，驗(yàn)證了TCNAttention 網(wǎng)絡(luò)模型在保證耗時(shí)較小情況下，面對(duì)復(fù)雜多變的升溫降溫過(guò)程時(shí)，較RNN模型有更好的擬合效果。

（3）由于傳統(tǒng)的預(yù)警策略誤報(bào)、晚報(bào)頻繁，考慮殘差序列的分布性，結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)峰度與偏度，設(shè)計(jì)了一種滾動(dòng)的實(shí)時(shí)溫度預(yù)警策略，并通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其準(zhǔn)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

（4）隨著大數(shù)據(jù)、人工智能的高速發(fā)展，短期監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)會(huì)應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域，本文所提出的預(yù)警方案可為相關(guān)實(shí)際應(yīng)用提供一定參考。