基于DBSCAN和SDAE的風(fēng)電機(jī)組異常工況預(yù)警研究

馬良玉， 孫佳明， 於世磊， 趙尚羽

(華北電力大學(xué) 控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院， 河北保定 071003)

風(fēng)能是一種無污染、永不枯竭的清潔能源，近年來風(fēng)力發(fā)電為世界各國高度重視并取得飛速發(fā)展。但是，隨著風(fēng)電機(jī)組服役年限增長，風(fēng)電機(jī)組故障概率不斷上升，給機(jī)組的安全運(yùn)行帶來挑戰(zhàn)。利用風(fēng)電機(jī)組監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集(SCADA)系統(tǒng)的大量運(yùn)行數(shù)據(jù)及狀態(tài)信息，開展風(fēng)電機(jī)組性能評(píng)估、異常工況預(yù)警及早期故障檢測，有助于降低風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)維成本和提高經(jīng)濟(jì)效益[1-4]。

基于SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)電機(jī)組特性建模時(shí)，異常數(shù)據(jù)清洗是準(zhǔn)確建模的前提，成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。李航濤等[5]提出一種基于概率和離散度的數(shù)據(jù)處理方法，在濾波前設(shè)置一個(gè)槳距角閾值將限功率點(diǎn)剔除。王一妹等[6]建立了基于密度聚類法、截?cái)喾?、斜率控制法和核密度估?jì)法相結(jié)合的異常數(shù)據(jù)識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)的清洗。趙永寧等[7]提出一種基于四分位法和聚類分析的異常數(shù)據(jù)組合篩選模型，但是該方法利用的k-means聚類算法只能識(shí)別球形數(shù)據(jù)聚類，不適用于不規(guī)則和多密度數(shù)據(jù)集。Zheng等[8]在分析風(fēng)電數(shù)據(jù)屬性后，利用局部異常因子算法(LOF)檢測并刪除異常值，并設(shè)計(jì)了一種新型的相似度測量方法。但是該方法所用的數(shù)據(jù)量不能太小，并且在存在很多無效數(shù)據(jù)的情況下不能保證異常值檢測的準(zhǔn)確性。沈小軍等[9]提出了基于變點(diǎn)分組法與四分位法相組合的異常數(shù)據(jù)識(shí)別清洗方法，但通過此方法清洗掉的數(shù)據(jù)較多，很多正常數(shù)據(jù)會(huì)被判斷為異常數(shù)據(jù)清洗掉。

風(fēng)電機(jī)組各部件之間相互關(guān)聯(lián)、相互耦合，如果其中某一部件工作異常，則會(huì)在其他部件中表現(xiàn)出來，很難通過人工或者基于知識(shí)的方法進(jìn)行故障診斷。近年來，基于機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的異常狀態(tài)識(shí)別及預(yù)警方法得到快速發(fā)展，已在風(fēng)電機(jī)組中得到廣泛應(yīng)用。張帆等[10]在預(yù)處理原始SCADA數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上得到數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，構(gòu)建了狀態(tài)判別指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了對風(fēng)電機(jī)組健康狀況的定量評(píng)估，但其研究僅限于低于額定風(fēng)速的變工況過程。崔愷等[11]采用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)建立了風(fēng)電機(jī)組的性能預(yù)測模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組異常狀態(tài)的有效識(shí)別，但GRNN由于沒有模型參數(shù)需要訓(xùn)練，要存儲(chǔ)全部訓(xùn)練樣本，且測試樣本要與全部訓(xùn)練樣本進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算和空間復(fù)雜度高。支持向量機(jī)(SVM)是最小化結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)的分類器，可有效解決線性可分與線性不可分問題。睦浩淼[12]通過自組織映射與SVM回歸結(jié)合實(shí)現(xiàn)了對風(fēng)電機(jī)組異常運(yùn)行狀態(tài)的檢測，但SVM更適合于小樣本多維度數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)場合。

針對以上數(shù)據(jù)清洗和建模方法的不足，筆者以SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合風(fēng)電機(jī)組的工作及控制原理，根據(jù)影響主軸轉(zhuǎn)速和發(fā)電功率的主要因素，確定風(fēng)電機(jī)組動(dòng)態(tài)特性預(yù)測模型的輸入和輸出參數(shù)[13]。使用具有噪聲的基于密度的聚類方法(DBSCAN)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值篩選[14]，并采用堆棧式降噪自編碼器(SDAE)建立性能預(yù)測模型[15]。在建模過程中為提高模型收斂速度，使用Mini-batch與Adam算法相結(jié)合的方法進(jìn)行梯度下降優(yōu)化，并利用網(wǎng)格搜索算法[16]對模型內(nèi)部參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，最終得到最優(yōu)的風(fēng)電機(jī)組動(dòng)態(tài)特性預(yù)測模型。為了降低誤報(bào)警概率，構(gòu)建時(shí)移動(dòng)滑動(dòng)窗口模型以計(jì)算風(fēng)電機(jī)組轉(zhuǎn)速和功率的殘差評(píng)價(jià)指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組異常運(yùn)行工況預(yù)警[10-11,17]。

1 算法原理

1.1 DBSCAN算法

DBSCAN算法是一種優(yōu)秀的基于密度的聚類算法，不需要確定聚類的數(shù)量，可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，能有效發(fā)現(xiàn)噪聲點(diǎn)和離群點(diǎn)[14]。DBSCAN算法需要先確定2個(gè)參數(shù)ε和minPts，ε是指在一個(gè)點(diǎn)周圍鄰近區(qū)域的半徑，minPts是指鄰近區(qū)域內(nèi)至少包含點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

DBSCAN的一些基本概念定義如下。

(1) 鄰域：給定對象半徑為ε內(nèi)的區(qū)域稱為該對象的ε鄰域。

(2) 核心對象：如果給定對象ε鄰域內(nèi)的樣本點(diǎn)數(shù)大于等于minPts，則稱該對象為核心對象。

(3) 直接密度可達(dá)：對于樣本集合D，如果樣本點(diǎn)q在p的ε鄰域內(nèi)，并且p為核心對象，那么對象q從對象p直接密度可達(dá)。

(4) 密度可達(dá)：對于樣本集合D，給定一串樣本點(diǎn)p1、p2、…、pn，p=p1,q=pn,假如對象pi從pi-1直接密度可達(dá)，那么對象q從對象p密度可達(dá)。

(5) 密度相連：存在樣本集合D中的一點(diǎn)o，如果對象o到對象p和對象q都是密度可達(dá)的，那么p和q密度相聯(lián)。

根據(jù)ε和minPts 2個(gè)參數(shù)，結(jié)合ε鄰域的特征，可以把樣本中的點(diǎn)分成3類：

(1) 核點(diǎn)(core point)：滿足NBHD(p，ε)≥minPts，則為核點(diǎn)。

(2) 邊緣點(diǎn)(border point)：NBHD(p，ε)

(3) 離群點(diǎn)(Outlier)：既不是核點(diǎn)也不是邊緣點(diǎn)，則稱為離群點(diǎn)，又稱噪聲點(diǎn)。

有關(guān)核點(diǎn)、邊緣點(diǎn)和離群點(diǎn)的概念如圖1所示，其中minPts=4。

圖1 核點(diǎn)、邊緣點(diǎn)和離群點(diǎn)Fig.1 Core points, boundary points and outlier points

直接密度可達(dá)、密度可達(dá)和密度相連的概念如圖2所示，其中各圓半徑為ε，minPts取3。由于有標(biāo)記的各點(diǎn)M、P、O和R的ε近鄰均包含3個(gè)以上的點(diǎn)，因此它們都是核對象；M是從P直接密度可達(dá)；而Q則是從M直接密度可達(dá)；基于上述結(jié)果，Q是從P密度可達(dá)，但P從Q無法密度可達(dá)(非對稱)。類似地，S和R從O是密度可達(dá)的，O、R和S均是密度相連(對稱)的。

圖2 直接密度可達(dá)和密度可達(dá)的概念描述Fig.2 Concepts of direct density reachable and density reachable

1.2 堆棧式降噪自編碼器

自編碼器(Autoencoder，AE)屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，其目的是對數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)。AE網(wǎng)絡(luò)可以看成是由兩部分構(gòu)成的：一部分是由編碼器構(gòu)成；另一部分是由解碼器構(gòu)成。降噪自編碼器(Denoising AE, DAE)是由損壞的數(shù)據(jù)作為輸入，通過訓(xùn)練來預(yù)測原始未被破壞的純凈數(shù)據(jù)的一種自編碼器，增強(qiáng)了自編碼器的魯棒性和泛化能力。除了對輸入層數(shù)據(jù)的處理不同，其余部分DAE與AE完全類似。DAE結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 降噪自編碼器結(jié)構(gòu)Fig.3 The structure of DAE

(1)

(2)

SDAE是由DAE堆疊而成的深度網(wǎng)絡(luò)，采用無監(jiān)督方式完成逐層特征提取的任務(wù)，使最終得到的特征更有代表性。SDAE將前一級(jí)DAE得到的特征作為后一級(jí)DAE的輸入，完成最終建模。SDAE網(wǎng)絡(luò)采用逐層貪婪算法先對每一層的DAE進(jìn)行無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，之后再對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有監(jiān)督微調(diào)。

由于在風(fēng)電系統(tǒng)建模過程中數(shù)據(jù)量較大，若直接利用SDAE模型進(jìn)行訓(xùn)練會(huì)導(dǎo)致梯度下降緩慢，因此采用Mini-batch與Adam相結(jié)合的方法對SDAE進(jìn)行優(yōu)化，并利用網(wǎng)格搜索算法對模型內(nèi)部參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。Mini-batch梯度下降是指將數(shù)據(jù)集分成幾個(gè)小組，不必等到算法遍歷整個(gè)數(shù)據(jù)集后才更新權(quán)重和偏差，而是在每個(gè)小組結(jié)束時(shí)進(jìn)行更新，極大地提高了梯度下降速度。筆者在訓(xùn)練模型時(shí)先將數(shù)據(jù)集分成每128組數(shù)據(jù)為一個(gè)batch，然后分別對每一個(gè)小組通過Adam算法進(jìn)行梯度下降，以更新權(quán)重和偏置。Adam梯度下降算法是指在梯度下降過程中對偏差進(jìn)行修正，其更新規(guī)則如式(3)和式(4)[19]所示。

(3)

(4)

2 風(fēng)電機(jī)組性能預(yù)測模型的建立

2.1 模型輸入輸出參數(shù)的選取

風(fēng)電機(jī)組是由風(fēng)輪、傳動(dòng)鏈、發(fā)電機(jī)、調(diào)節(jié)器和執(zhí)行機(jī)構(gòu)等共同構(gòu)成的發(fā)電運(yùn)行控制系統(tǒng)。其中，風(fēng)輪子系統(tǒng)是利用風(fēng)輪的轉(zhuǎn)動(dòng)將風(fēng)能轉(zhuǎn)換為機(jī)械能并帶動(dòng)發(fā)電機(jī)發(fā)電的重要能量轉(zhuǎn)換裝置，主要由葉片、葉柄和輪轂3部分組成。由于風(fēng)速與風(fēng)向的不確定性，在風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行過程中，需要根據(jù)當(dāng)前運(yùn)行工況和風(fēng)況對風(fēng)電機(jī)組的偏航角度、槳距角和發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)矩進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)[13]。

在風(fēng)電機(jī)組SCADA系統(tǒng)中記錄了風(fēng)參數(shù)、溫度、槳距角、電參數(shù)、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速和偏航角度等近百個(gè)參數(shù)。筆者基于風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行參數(shù)的內(nèi)在關(guān)系對風(fēng)電機(jī)組的異常運(yùn)行工況進(jìn)行預(yù)警，因此不考慮溫度等參數(shù)。結(jié)合風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行與控制原理，選取與發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速和有功功率密切相關(guān)的參數(shù)進(jìn)行建模，最終確定的模型輸入和輸出參數(shù)見表1。

表1 模型的輸入和輸出參數(shù)

2.2 SCADA數(shù)據(jù)預(yù)處理

選取某風(fēng)電機(jī)組SCADA系統(tǒng)采集的2018年4個(gè)月的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，其采樣周期為1 min，共計(jì)172 800組數(shù)據(jù)。不考慮缺失值、風(fēng)電機(jī)組啟動(dòng)狀態(tài)值(風(fēng)速≤3 m/s)以及停機(jī)狀態(tài)值(有功功率≤0 kW)，將這些數(shù)據(jù)剔除后保留59 090組運(yùn)行數(shù)據(jù)。據(jù)此繪制風(fēng)速-發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速、風(fēng)速-有功功率、發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速-有功功率曲線，如圖4所示。

圖4 輸入輸出主要參數(shù)統(tǒng)計(jì)關(guān)系Fig.4 Statistical relationship between main input and output parameters

由圖4(a)和圖4(b)可以看出，由于存在限負(fù)荷的情況，關(guān)系圖呈“F”形，并且有較多不符合正常運(yùn)行工況的離散點(diǎn)。若直接用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，會(huì)降低模型的準(zhǔn)確度。為此，先采用簡單實(shí)用的折線法去除右下方的限負(fù)荷工況點(diǎn)，再采用DBSCAN聚類濾波的方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，將偏離標(biāo)準(zhǔn)值很多的離散點(diǎn)濾掉，最終得到正常工況數(shù)據(jù)為56 515組，如圖5所示。

(a) 發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速

(a) 發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速

(a) 風(fēng)速-發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速

(b) 風(fēng)速-有功功率圖5 DBSCAN清洗后的數(shù)據(jù)點(diǎn)Fig.5 Data points after DBSCAN cleaning

在建模過程中，由于各變量量綱不同且取值范圍差異較大，為提升模型的收斂速度及模型精度，采用min-max標(biāo)準(zhǔn)化處理，將各變量歸一化到[0,1]，具體表達(dá)式為：

x*=(x-xmin)/(xmax-xmin)

(5)

式中：x為原始數(shù)據(jù)變量；x*為歸一化后的變量；xmax和xmin分別為樣本數(shù)據(jù)中變量的最大值和最小值。

2.3 風(fēng)電機(jī)組預(yù)測模型建立與訓(xùn)練

如表1所示，記X={x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7}為模型的輸入向量，Y={y1,y2}為模型的輸出向量，SDAE模型設(shè)置2個(gè)隱含層，模型的W和b等參數(shù)在訓(xùn)練開始前進(jìn)行服從均勻分布的隨機(jī)初始化。

選取正常工況的前10 000組數(shù)據(jù)，對模型進(jìn)行訓(xùn)練，并利用網(wǎng)格搜索算法[16]對每個(gè)隱含層的單元個(gè)數(shù)、學(xué)習(xí)率以及噪聲損壞程度進(jìn)行尋優(yōu)。優(yōu)化后的2個(gè)隱含層單元數(shù)均為20，學(xué)習(xí)率為0.01，損壞程度為0.4，對應(yīng)的模型訓(xùn)練結(jié)果如圖6所示。

(c) 發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速偏差

為驗(yàn)證模型對不同數(shù)據(jù)的預(yù)測性能，選取隨后的10 000組數(shù)據(jù)對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行測試，結(jié)果如圖7所示。針對測試集的發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速和有功功率的平均絕對偏差分別為16.37 r/min和15.58 kW，精度滿足工程應(yīng)用要求。

3 基于時(shí)移滑動(dòng)窗口的異常工況預(yù)警

3.1 時(shí)移滑動(dòng)窗口模型

在建立風(fēng)電機(jī)組正常運(yùn)行SDAE性能預(yù)測模型后，可利用模型輸入?yún)?shù)的當(dāng)前值對發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速和有功功率進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測，并將預(yù)測值與實(shí)際值進(jìn)行對比，得到重構(gòu)誤差。根據(jù)流形學(xué)習(xí)思想[20]，當(dāng)風(fēng)電機(jī)組正常運(yùn)行時(shí)，重構(gòu)誤差較小；若出現(xiàn)影響機(jī)組輸出性能的設(shè)備故障、測量調(diào)控異常、保護(hù)系統(tǒng)動(dòng)作或人為限負(fù)荷時(shí)，則重構(gòu)誤差會(huì)明顯變大，據(jù)此可對風(fēng)電機(jī)組異常工況進(jìn)行早期預(yù)警，以防止事故擴(kuò)大，降低運(yùn)維成本。

(c) 發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速偏差

由于風(fēng)速和風(fēng)向具有很強(qiáng)的隨機(jī)性和時(shí)變性，風(fēng)電機(jī)組偏航、變槳、轉(zhuǎn)矩等子系統(tǒng)一直處于自動(dòng)調(diào)節(jié)的動(dòng)態(tài)平衡過程，若直接根據(jù)單一時(shí)刻的重構(gòu)誤差進(jìn)行異常工況預(yù)警，會(huì)導(dǎo)致誤報(bào)警概率升高。為此，基于SDAE性能預(yù)測模型構(gòu)建時(shí)移滑動(dòng)窗口模型，從而實(shí)現(xiàn)異常狀態(tài)識(shí)別，其原理如圖8[10]所示。

圖8 時(shí)移滑動(dòng)窗口模型Fig.8 Time shift sliding window model

記Xi={x1i，x2i，x3i，x4i，x5i，x6i，x7i}為原始數(shù)據(jù)集，其中i=1，2，…，m，m為樣本個(gè)數(shù)。設(shè)滑窗寬度為h，時(shí)移增量為Ω，第k時(shí)刻的窗口內(nèi)輸入tk-h到tk之間的數(shù)據(jù)，即Sk，其增廣矩陣如式(6)所示。

(6)

在建模過程中要對h和Ω的取值進(jìn)行調(diào)整，使時(shí)移滑動(dòng)窗口模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)，并保證有足夠的計(jì)算處理時(shí)間來確保預(yù)測的時(shí)效性。一般，若h過大會(huì)導(dǎo)致計(jì)算量增加以及靈敏度降低，若h過小則容易導(dǎo)致誤報(bào)警。對于時(shí)移增量Ω來說，過大不能及時(shí)預(yù)警，過小則會(huì)增加計(jì)算頻率，占用運(yùn)行內(nèi)存資源。

3.2 狀態(tài)識(shí)別指標(biāo)與預(yù)警閾值

基于上述時(shí)移滑動(dòng)窗口模型，在第k個(gè)窗口中將會(huì)產(chǎn)生h個(gè)誤差，為避免正負(fù)誤差相互抵消的問題并準(zhǔn)確反映實(shí)際預(yù)測誤差的大小，采用平均絕對誤差C(tk)作為狀態(tài)識(shí)別指標(biāo)，其表達(dá)式如下：

(7)

式中：Ypt和Yat分別為t時(shí)刻的模型預(yù)測值和實(shí)際值。

C(tk)值越大，則表明風(fēng)電機(jī)組偏離工況越嚴(yán)重，為此應(yīng)設(shè)定狀態(tài)識(shí)別指標(biāo)的預(yù)警閾值。

基于統(tǒng)計(jì)學(xué)中的區(qū)間估計(jì)理論，無需選取置信下限，只需選取置信上限Cth，區(qū)間[0，Cth]為狀態(tài)指標(biāo)C置信度為1-α的置信區(qū)間。置信上限Cth采用式(8)計(jì)算：

(8)

4 實(shí)例分析

為驗(yàn)證所提出預(yù)警方法的有效性，將該機(jī)組2018年歷史數(shù)據(jù)導(dǎo)入Python，將其缺失值、風(fēng)電機(jī)組啟動(dòng)狀態(tài)值(風(fēng)速≤3 m/s)以及停機(jī)狀態(tài)值(有功功率≤-200 kW和主軸轉(zhuǎn)速≤100 r/min)的數(shù)據(jù)篩選掉,建立異常工況預(yù)警驗(yàn)證數(shù)據(jù)集。根據(jù)模型訓(xùn)練樣本集，滑窗寬度取5，即每個(gè)窗口包含5 min的數(shù)據(jù)；窗口增量為1，即每分鐘向后滑動(dòng)一次窗口并計(jì)算窗口內(nèi)的狀態(tài)指標(biāo)。由式(8)確定置信度1-α中α取值為0.000 5時(shí)，發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速預(yù)警閾值Cth1為44.19 r/min，有功功率預(yù)警閾值Cth2為65.89 kW。

4.1 異常工況預(yù)警實(shí)例1

通過查詢機(jī)組首發(fā)故障記錄表，得知機(jī)組在2018-01-28T11:55出現(xiàn)“主控沒有收到變槳反饋信號(hào)重復(fù)出現(xiàn)”故障。由于故障首次出現(xiàn)后控制系統(tǒng)的保護(hù)性調(diào)節(jié)，風(fēng)電機(jī)組的轉(zhuǎn)速和負(fù)荷等參數(shù)會(huì)偏離正常值，據(jù)此可實(shí)現(xiàn)異常狀態(tài)預(yù)警。通過Pycharm軟件運(yùn)行本文模型程序，得到系統(tǒng)在2018-01-28T08：43出現(xiàn)轉(zhuǎn)速預(yù)測與有功功率預(yù)測偏差均超限并報(bào)警，比故障記錄大約早3 h。其滑窗預(yù)測報(bào)警界面如圖9所示，表明此狀態(tài)檢測預(yù)警模型能夠?qū)ι鲜霎惓９r提前給出正確預(yù)警。

圖9 異常工況預(yù)警實(shí)例1Fig.9 Abnormal condition alarm case 1

4.2 異常工況預(yù)警實(shí)例2

對同一機(jī)組，取2018-02-11T08：26的數(shù)據(jù)為起始點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)此模型程序在2018-02-11T08：34出現(xiàn)轉(zhuǎn)速預(yù)測與有功功率預(yù)測偏差均超限并報(bào)警，其滑窗預(yù)測報(bào)警界面如圖10所示。通過查詢機(jī)組首發(fā)故障記錄表，確認(rèn)機(jī)組在2018-02-11T17:27出現(xiàn)了“振動(dòng)監(jiān)測器指示振動(dòng)過大，繼電器斷開導(dǎo)致安全鏈斷開”故障。預(yù)警系統(tǒng)對故障導(dǎo)致的異常工況及時(shí)正確地給出了預(yù)警，同樣驗(yàn)證了本文模型和預(yù)警策略的正確性。

圖10 異常工況預(yù)警實(shí)例2Fig.10 Abnormal condition alarm case 2

5 結(jié) 論

(1) 針對風(fēng)電機(jī)組SCADA系統(tǒng)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，采用DBSCAN聚類方法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，剔除異常和故障數(shù)據(jù)，進(jìn)而采用SDAE建立了風(fēng)電機(jī)組正常工況性能預(yù)測模型，并對模型進(jìn)行了驗(yàn)證。

(2) 基于風(fēng)電機(jī)組SDAE性能預(yù)測模型，建立了基于滑動(dòng)窗口的故障預(yù)警指標(biāo)計(jì)算方法。以窗口的平均絕對誤差作為狀態(tài)識(shí)別指標(biāo)，并根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)區(qū)間估計(jì)理論確定異常工況預(yù)警閾值。該方法可有效降低故障預(yù)警模型的誤報(bào)警概率。

(3) 采用風(fēng)電機(jī)組SCADA系統(tǒng)真實(shí)數(shù)據(jù)和故障案例對所提出的異常工況預(yù)警方法進(jìn)行驗(yàn)證，表明該方法能夠?qū)︼L(fēng)電機(jī)組異常工況進(jìn)行提前預(yù)警，對于機(jī)組的安全運(yùn)行和及時(shí)維護(hù)具有重要意義。