基于SCADA數(shù)據(jù)協(xié)同的風(fēng)力機(jī)故障檢測與控制

張園田，周科宇

(1.重慶電力高等?？茖W(xué)校電氣工程學(xué)院，重慶 400053；2.重慶科技大學(xué)，重慶 401331)

0 前言

為了使風(fēng)能更具有競爭力，需要降低運(yùn)營和維護(hù)成本[1]，風(fēng)力發(fā)電機(jī)由于故障和維護(hù)問題導(dǎo)致停機(jī)的時(shí)間約占總生產(chǎn)時(shí)間的3%，其中60%的風(fēng)力發(fā)電機(jī)停機(jī)屬于計(jì)劃外停機(jī)[2]。齒輪箱故障是風(fēng)力發(fā)電機(jī)中常見的系統(tǒng)故障之一[3-4]，它間接導(dǎo)致轉(zhuǎn)子速度和發(fā)電機(jī)速度出現(xiàn)異常。齒輪箱故障的問題在于其比系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)和系統(tǒng)采樣率慢得多[5]，使得其很難被檢測和隔離，因此可能觸發(fā)計(jì)劃外的風(fēng)力發(fā)電機(jī)停機(jī)。齒輪箱的故障主要發(fā)生在軸承和潤滑油溫度上，這些是存在嚴(yán)重故障的潛在指示器[6]。

故障檢測技術(shù)[7]和容錯(cuò)控制策略[8]可以在不停機(jī)的前提下，安全可靠地使系統(tǒng)繼續(xù)運(yùn)作，能夠極大程度地提高風(fēng)力發(fā)電的經(jīng)濟(jì)效益[9]。該解決方案應(yīng)先對故障進(jìn)行檢測和隔離，然后再應(yīng)用合適的容錯(cuò)控制方案。

針對故障檢測與系統(tǒng)健康指標(biāo)分析，文獻(xiàn)[10]通過主成本分析比較基準(zhǔn)數(shù)據(jù)和風(fēng)力發(fā)電機(jī)的實(shí)測數(shù)據(jù)，并通過假設(shè)測試來確定故障條件，但存在需要高頻數(shù)據(jù)的缺點(diǎn)。文獻(xiàn)[11]使用最大功率點(diǎn)分析來確定潤滑油的故障，但沒有使用標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)(Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA)。文中基于SCADA系統(tǒng)并結(jié)合集成學(xué)習(xí)策略，能夠應(yīng)用于任何風(fēng)力發(fā)電機(jī)。

針對故障工況下的容錯(cuò)控制方案，傳統(tǒng)的解決方案是引入被動(dòng)容錯(cuò)控制策略[12]或主動(dòng)容錯(cuò)控制策略[13]。在最新的研究報(bào)告中，粒子群優(yōu)化[14]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[15]等人工智能方案被應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)的容錯(cuò)控制。這些方案都需要依賴訪問實(shí)際控制回路參數(shù)，但是，在實(shí)際應(yīng)用中這些控制數(shù)據(jù)往往是機(jī)密的，受到原始設(shè)備制造廠商的保護(hù)。SCADA數(shù)據(jù)和SCADA控制設(shè)定點(diǎn)是任何風(fēng)電場運(yùn)營商的開放訪問資源，若能結(jié)合該數(shù)據(jù)支持實(shí)現(xiàn)對風(fēng)力發(fā)電機(jī)的容錯(cuò)控制設(shè)計(jì)，則可以將所提出的容錯(cuò)控制策略應(yīng)用到任何一個(gè)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中。

因此，本文作者提出一種基于SCADA數(shù)據(jù)協(xié)同的風(fēng)力機(jī)故障檢測與控制設(shè)計(jì)方案。首先介紹風(fēng)力發(fā)電機(jī)的系統(tǒng)模型與SCADA解決方案框架，接著通過回歸建模、異常分析和集成學(xué)習(xí)對風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行故障檢測并獲得健康指標(biāo)Hind；借助模糊邏輯控制對風(fēng)力發(fā)電機(jī)的輸出功率進(jìn)行降額控制，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電機(jī)在齒輪箱故障工況下的容錯(cuò)控制運(yùn)行；最后進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，并將仿真結(jié)果與一個(gè)實(shí)際運(yùn)行的2 MW風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行對比。

1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)模型與SCADA解決方案

1.1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)的系統(tǒng)模型

圖1展示了一個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的基本架構(gòu)，其中風(fēng)機(jī)的主要組件包括葉片、輪轂、齒輪箱、軸承、發(fā)電機(jī)和偏航電機(jī)。其中齒輪箱及其連帶的軸承是葉片與發(fā)電機(jī)之間最重要的傳動(dòng)連接組件，齒輪箱的故障會(huì)間接導(dǎo)致轉(zhuǎn)子速度和發(fā)電機(jī)速度出現(xiàn)異常，進(jìn)而影響整個(gè)系統(tǒng)正常運(yùn)行。

圖1 水平軸風(fēng)力渦輪機(jī)的架構(gòu)

圖2展示了風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的模型框架。風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)模型以MATLAB中的FAST Tool Master圖形用戶界面(GUI)進(jìn)行設(shè)計(jì)，該GUI提供一個(gè)已經(jīng)在Simulink中實(shí)現(xiàn)的默認(rèn)控制系統(tǒng)，并可以利用相應(yīng)修改來設(shè)計(jì)容錯(cuò)控制方案。

圖2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的模型框架

將圖2所示風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)為一臺(tái)2 MW的風(fēng)力發(fā)電機(jī)以驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果。為了設(shè)計(jì)該新模型，使用線性和二次插值對系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行修改，其中轉(zhuǎn)子方向配置為逆風(fēng)方向，葉片數(shù)量為3，使用變槳控制作為調(diào)速方式，額定葉尖速度為75 m/s，發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 680 r/min，軸傾斜為5°，錐角為0°，轉(zhuǎn)子直徑為90 m，輪轂直徑為4 m，輪轂高度為111 m，懸垂為4.44 m，轉(zhuǎn)子質(zhì)量為54 000 kg，機(jī)艙質(zhì)量為77 000 kg，塔質(zhì)量為271 000 kg。

其中，圖2中的控制器被設(shè)計(jì)為彼此獨(dú)立工作。變槳控制器根據(jù)葉片槳距性能改變發(fā)電機(jī)速度，以使風(fēng)力發(fā)電機(jī)輸出功率保持額定恒定值。對于扭矩控制器，其目的是通過保持恒定(最佳)葉尖速度比，在低于額定風(fēng)速的情況下最大限度地利用捕獲的風(fēng)能。

1.2 變槳控制

變槳控制器的目標(biāo)是保持恒定的發(fā)電機(jī)扭矩，并使用葉片槳距角控制來調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)子速度。在具有角軸旋轉(zhuǎn)的槳距控制系統(tǒng)中，低速軸的轉(zhuǎn)速Ω是唯一的自由度，此時(shí)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)方程表示為

(1)

其中：TAero是低速軸的氣動(dòng)扭矩；NGear是傳動(dòng)比；TGen是高速軸的扭矩；IRotor是轉(zhuǎn)子慣性；IGen是發(fā)電機(jī)慣性；Ω0是額定的低速軸轉(zhuǎn)速；ΔΩ是相對于額定轉(zhuǎn)速的擾動(dòng)；IDrive是傳動(dòng)系統(tǒng)的慣性；t是模擬時(shí)間。

變槳控制器旨在保持風(fēng)力發(fā)電機(jī)的輸出功率恒定，使發(fā)電機(jī)扭矩與發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速成反比，此時(shí)扭矩TGen可表示為

TGen=P0/(NGearΩ0)

(2)

同樣地，假設(shè)轉(zhuǎn)子速度對氣動(dòng)扭矩沒有影響，則氣動(dòng)扭矩可以表示為式(3)，

TAero=P/Ω0

(3)

其中：P為機(jī)械功率。

對式(2)和式(3)應(yīng)用泰勒一階近似，則有：

(4)

其中：θ為葉片槳距角。結(jié)合式(1)—(4)，使用PI控制來處理槳距擾動(dòng)問題，則可以表示為

(5)

其中：KP和KI分別是控制器的比例增益和積分增益。結(jié)合上述表達(dá)式可以觀察到PI控制器將作為具有頻率ωn和阻尼比ζ的二階系統(tǒng)響應(yīng)。建議使用ωn=0.6 rad/s，此時(shí)可以忽略導(dǎo)數(shù)項(xiàng)，并忽略發(fā)電機(jī)-扭矩控制器的負(fù)阻尼。為了確?？刂破骶哂辛己玫男阅?，應(yīng)當(dāng)選擇適當(dāng)?shù)谋壤鲆鍷P和積分增益KI，此時(shí)有：

(6)

1.3 扭矩控制

扭矩控制器的目標(biāo)是最大化額定風(fēng)速下捕獲的功率，并保持最佳葉尖速比。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，葉片槳距角必須恒定，該角度也被定義為精細(xì)槳距角。由于發(fā)電機(jī)扭矩隨發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速的平方而變化，因此有：

(7)

其中：ρ是空氣密度；R是轉(zhuǎn)子半徑；CPmax是最大功率系數(shù)；λopt是給定葉片槳距角下的最佳葉尖速比。由式(7)可知，發(fā)電機(jī)扭矩與最大功率系數(shù)CPmax和給定葉片槳距角的最佳葉尖速比λopt直接相關(guān)，通過模擬轉(zhuǎn)子空氣動(dòng)力學(xué)特性可以獲得發(fā)電機(jī)扭矩。

1.4 SCADA解決方案

SCADA數(shù)據(jù)和SCADA控制設(shè)定點(diǎn)是任何風(fēng)電場運(yùn)營商的開放訪問資源，結(jié)合該數(shù)據(jù)支持實(shí)現(xiàn)對風(fēng)力發(fā)電機(jī)的容錯(cuò)控制設(shè)計(jì)，則可以真實(shí)可靠地將所提出的容錯(cuò)控制策略應(yīng)用到任何一個(gè)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中。為了在不進(jìn)入實(shí)際控制回路的情況下有效引入SCADA解決方案的容錯(cuò)控制，所提出的系統(tǒng)架構(gòu)如圖3所示。該解決方案通常應(yīng)先對故障進(jìn)行檢測和隔離，然后再應(yīng)用合適的容錯(cuò)控制方案。

圖3 基于SCADA解決方案的系統(tǒng)架構(gòu)

對于故障檢測與隔離模塊，其輸入數(shù)據(jù)是標(biāo)準(zhǔn)的10 min SCADA數(shù)據(jù)，通常使用開放平臺(tái)協(xié)議獲取。關(guān)于故障診斷，將在第2節(jié)中介紹一種結(jié)合正態(tài)回歸模型、異常分析和集成學(xué)習(xí)的解決方案，通過該解決方案可以獲得系統(tǒng)每周的健康指標(biāo)Hind，為后續(xù)基于模糊邏輯的容錯(cuò)控制策略提供數(shù)據(jù)支持。

對于容錯(cuò)控制模塊，其輸入數(shù)據(jù)是系統(tǒng)的每周健康指標(biāo)Hind和10 min的SCADA數(shù)據(jù)，10 min的SCADA數(shù)據(jù)主要用于在每周運(yùn)行期間進(jìn)行微調(diào)輸出，輸出有功功率控制的實(shí)時(shí)設(shè)置點(diǎn)。

2 故障檢測與系統(tǒng)健康指標(biāo)

為了確定早期故障條件，使用無監(jiān)督的系統(tǒng)健康指標(biāo)Hind。每周獲取系統(tǒng)的健康指標(biāo)Hind，并提供早期故障檢測。在這里，它被用作容錯(cuò)控制策略的輸入數(shù)據(jù)，系統(tǒng)的健康指標(biāo)Hind由回歸算法和異常算法初步評(píng)估，并通過集成學(xué)習(xí)來組合這2個(gè)指標(biāo)，進(jìn)而提高系統(tǒng)的靈敏度和準(zhǔn)確性。

2.1 基于梯度增強(qiáng)的回歸模型

回歸模型的目的是確定將一組輸入映射到一個(gè)變量的函數(shù)，該變量可以捕獲被分析部件的狀態(tài)。正常運(yùn)行數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練算法，確定正常運(yùn)行條件下輸入和輸出之間的關(guān)系，然后訓(xùn)練的模型可以用于檢查目標(biāo)傳感器的預(yù)測數(shù)據(jù)和測量數(shù)據(jù)之間的偏差，從而確定可能與故障相關(guān)的異常條件。文中關(guān)鍵的目標(biāo)參數(shù)是齒輪箱軸承的平均溫度和齒輪箱油的平均溫度。

均方根誤差(RMSE)是一個(gè)重要指標(biāo)，它是將回歸模型與風(fēng)力發(fā)電機(jī)實(shí)際參數(shù)進(jìn)行比較而選定出來的指標(biāo)，在此模型中使用的回歸算法是梯度增強(qiáng)算法(GBM)，如式(8)所示：

(8)

其中：Pi是目標(biāo)傳感器的預(yù)測數(shù)據(jù)；Ai是目標(biāo)傳感器的實(shí)際測量數(shù)據(jù)。梯度增強(qiáng)算法是一種使用基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器的迭代算法，如圖4所示。它在可用數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練決策樹，每次迭代時(shí)，將增加的權(quán)重分配給數(shù)據(jù)集中預(yù)測誤差較大的點(diǎn)，因此，決策樹會(huì)不斷通過優(yōu)化參數(shù)集的方式，使得所選的損失函數(shù)最小化，并提高收斂性。

圖4 基于梯度增強(qiáng)的回歸算法流程

首先，求得令損失函數(shù)L(y,ρ)取得最小值時(shí)的回歸模型函數(shù)F0(x)，即：

(9)

然后，令m從1開始遞增到最大迭代次數(shù)M進(jìn)行For循環(huán)，循環(huán)內(nèi)容為依次執(zhí)行式(10)—(13)，從而構(gòu)建出回歸模型：

(10)

(11)

(12)

Fm(x)=Fm-1(x)+ρmh(x，am)

(13)

在上述算法訓(xùn)練期間，調(diào)整的主要參數(shù)為估計(jì)器的數(shù)量和深度，為了構(gòu)建回歸模型，使用5個(gè)不同的SCADA變量，分別是環(huán)境溫度、風(fēng)速、風(fēng)力發(fā)電機(jī)有功功率、發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速。使用梯度增強(qiáng)算法的優(yōu)勢是可以獲得較多的自由度以及使用大量的損失函數(shù)，同時(shí)也能在保持有限的訓(xùn)練、預(yù)測時(shí)間的同時(shí)獲得良好的訓(xùn)練結(jié)果。

2.2 基于隔離森林的異常檢測

選擇隔離森林算法作為異常檢測算法，將每個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的狀態(tài)與風(fēng)電場中的其他風(fēng)力發(fā)電機(jī)進(jìn)行比較，以確定一個(gè)或多個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的運(yùn)行是否與其他風(fēng)力發(fā)電機(jī)不同。隔離森林將所有位于特征空間中、以低點(diǎn)密度為特征的區(qū)域上的點(diǎn)分類為異常點(diǎn)。如圖5所示，中間集中存在的數(shù)據(jù)點(diǎn)為正常數(shù)據(jù)，而分散在邊緣的數(shù)據(jù)點(diǎn)為異常數(shù)據(jù)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，訓(xùn)練多個(gè)完全開發(fā)的決策樹，即以單個(gè)元素節(jié)點(diǎn)為特征的決策樹。隔離森林的一個(gè)重要特征是數(shù)據(jù)的分割隨機(jī)，異常點(diǎn)會(huì)自然地從大量數(shù)據(jù)中被分離出來。

圖5 隔離森林?jǐn)?shù)據(jù)分布

在式(14)中定義了隔離森林的異常分?jǐn)?shù)，其中E(h(x))對應(yīng)于隔離給定實(shí)例所需的路徑長度h(x)的平均值，c(n)是二進(jìn)制搜索樹中未成功搜索的平均路徑長度。

s(n，x)=2-E(h(x))/c(n)

(14)

當(dāng)s(n,x)的值接近1時(shí)，這些點(diǎn)被視為異常；當(dāng)s(n,x)<0.5時(shí)，這些點(diǎn)被視為正常實(shí)例。最后，如果數(shù)據(jù)集中所有點(diǎn)的s(n,x)都接近0.5，則可以得出數(shù)據(jù)集中不存在異常的結(jié)論。對于可用的超越參數(shù)，在訓(xùn)練階段對估計(jì)數(shù)、污染參數(shù)和最大樣本數(shù)進(jìn)行了調(diào)整。

在異常檢測算法中，輸入變量分別是轉(zhuǎn)子速度、環(huán)境溫度、齒輪箱油溫和齒輪箱軸承溫度。對異常檢測算法的結(jié)果進(jìn)行后處理以獲得故障指示器。其被定義為在被分析的時(shí)間段內(nèi)，給定風(fēng)力發(fā)電機(jī)的異常nanomalies與總量實(shí)例ntotal的比率，如式(15)所示。該比率可以用于對給定的風(fēng)力發(fā)電機(jī)與風(fēng)電場中的其他風(fēng)力發(fā)電機(jī)進(jìn)行比較，從而確定異常率較高的風(fēng)力發(fā)電機(jī)。

(15)

2.3 基于集成學(xué)習(xí)的綜合健康指標(biāo)計(jì)算

集成學(xué)習(xí)是將多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)器結(jié)合起來以完成學(xué)習(xí)任務(wù)，其可以用于分類問題集成、回歸問題集成、特征選取集成、異常點(diǎn)檢測集成等。將第2.1節(jié)中獲得的回歸模型的RMSE指標(biāo)和第2.2節(jié)中獲得的異常指標(biāo)，通過一周的時(shí)間段滾動(dòng)窗口平均值進(jìn)行組合，最終獲得一個(gè)綜合健康指標(biāo)Hind。

在此算例中，給定了正常指示器和異常指示器用于記錄處于正常工況和異常工況的風(fēng)力發(fā)電機(jī)，并設(shè)置異常工況的決策閾值為0.75，回歸模型的RMSE指標(biāo)和異常指標(biāo)都是使用滾動(dòng)平均值計(jì)算的，滾動(dòng)窗口大小p設(shè)置為4周，如圖6所示。

圖6 滾動(dòng)取樣計(jì)算方式(a)和健康指標(biāo)計(jì)算結(jié)果(b)

借助式(16)完成對綜合健康指標(biāo)Hind的計(jì)算，從而獲得每個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的健康指標(biāo)Hind，如圖6所示，通過比較健康指標(biāo)與設(shè)定的決策閾值，就可以篩選出存在異常工況的故障風(fēng)力發(fā)電機(jī)。

(16)

其中：Nind是風(fēng)力發(fā)電機(jī)指示器的數(shù)量；Nweek是樣本的觀察周數(shù)；xij是第i周第j個(gè)指示器給予的指標(biāo)。

3 基于模糊邏輯的容錯(cuò)控制策略

在MATLAB中的FAST Tool Master圖形用戶界面(GUI)進(jìn)行基于模糊邏輯的容錯(cuò)控制設(shè)計(jì)，該設(shè)計(jì)中主要關(guān)注風(fēng)力發(fā)電機(jī)的健康指標(biāo)Hind，其取值范圍為0～1，分別表示風(fēng)力發(fā)電機(jī)在沒有損壞齒輪箱部件和完全故障狀態(tài)下運(yùn)行，每一個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)樣本會(huì)在每一周計(jì)算一次該值。

3.1 模糊邏輯控制器的基本原理

為了獲得更平滑的響應(yīng)并更有效地操作風(fēng)力發(fā)電機(jī)，采用了模糊邏輯控制器以實(shí)時(shí)調(diào)整風(fēng)力發(fā)電機(jī)的需求。利用該技術(shù)，可以根據(jù)風(fēng)力、齒輪箱油和軸承溫度提供更精確的限制，從而避免過度的功率降額并維持風(fēng)力發(fā)電機(jī)的正常運(yùn)行。模糊邏輯可以快速實(shí)現(xiàn)，并且不需要實(shí)際訓(xùn)練，這為成本效益提供了非常友好的輸出。

圖7提出了由2個(gè)不同的模糊邏輯控制器(風(fēng)速-健康指標(biāo)控制器和溫度控制器)組成的容錯(cuò)控制系統(tǒng)，第一個(gè)將實(shí)際風(fēng)速和健康指標(biāo)Hind作為輸入，而第二個(gè)僅使用與齒輪箱軸承和油溫度相關(guān)的單個(gè)輸入。2個(gè)不同的控制器可以彼此獨(dú)立工作，從而提高了容錯(cuò)控制的整體可靠性。其中風(fēng)速-健康指標(biāo)控制器旨在限制輸出功率；而溫度控制器則是在溫度高于或者低于特定值時(shí)，降低或者升高輸出實(shí)際限制值，以防止控制器過度下調(diào)和降低齒輪箱軸承和油溫度的作用。

圖7 容錯(cuò)控制系統(tǒng)框架

最后，為了防止過度輸出降額時(shí)造成風(fēng)力發(fā)電機(jī)關(guān)閉，圖7中的飽和模塊的單位上下限被設(shè)置為0.3，這意味著最大可用輸出降額限制為70%。

3.2 仿真模型的實(shí)現(xiàn)與分析

在圖7中，采用正弦波模擬齒輪箱軸承溫度隨時(shí)間的變化，如式(17)所示：

(17)

其中：T0是平均軸承溫度；A是波幅；P是以秒為單位表示的周期。

為了實(shí)用有效，利用MATLAB模糊邏輯工具箱設(shè)計(jì)模糊隸屬函數(shù)(MF)，如圖8所示，采用高斯和飽和高斯隸屬函數(shù)確保平滑過渡。與風(fēng)力發(fā)電機(jī)相關(guān)的控制、扭矩、速度和功率的實(shí)際響應(yīng)是線性的，因此高斯隸屬函數(shù)在數(shù)據(jù)概率和統(tǒng)計(jì)方面表現(xiàn)良好。

圖8 風(fēng)速-健康指標(biāo)控制器的輸入(a)和輸出(b)隸屬函數(shù)

最后，將模糊隸屬函數(shù)與模糊規(guī)則相結(jié)合，這些規(guī)則根據(jù)數(shù)字輸入變量盤點(diǎn)數(shù)字輸出，如果x是A，y是B，那么z是C，其中A、B和C使用模糊集表示為語言變量，這取決于定義的隸屬函數(shù)，這些模糊集是基于常識(shí)的邏輯標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)的，并調(diào)整最終結(jié)果以獲得平滑過渡，其效果如圖9所示。

圖9 風(fēng)速-健康指標(biāo)-功率限制關(guān)系

除此之外，對于溫度控制器，當(dāng)使用式(17)中定義的正弦波作為溫度變化輸入時(shí)，此時(shí)功率限制值和溫度的關(guān)系如圖10所示，可知：兩者呈現(xiàn)相反的變化趨勢。

圖10 溫度-功率限制關(guān)系

4 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果與數(shù)據(jù)對照分析

在MATLAB中的FAST Tool Master進(jìn)行風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的仿真，并將仿真結(jié)果與一個(gè)實(shí)際運(yùn)行的2 MW風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行比較，從而驗(yàn)證文中提出方案的可行性。

4.1 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

以圖7所示的2 MW風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，以分析功率降額策略的影響，同時(shí)考慮了發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速和扭矩降低以及對葉片和塔架力矩的影響。所有的仿真均在15 m/s的恒定風(fēng)速下運(yùn)行60 s，并應(yīng)用所需的功率限制，以使風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)在100%、80%、65%和50%的額定功率下工作。在不同功率限制下，風(fēng)力發(fā)電機(jī)的發(fā)電機(jī)功率、發(fā)電機(jī)扭矩、槳距角和發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速的模擬響應(yīng)曲線如圖11所示。

圖11 不同功率限制下的響應(yīng)曲線

如圖11所示，葉片槳距角隨著所施加功率限制的增加而增加。在槳距角控制中，槳距角的增大將導(dǎo)致仰角的減小，此時(shí)升力系數(shù)和阻力系數(shù)也隨之降低，最終導(dǎo)致轉(zhuǎn)子推力下降并實(shí)現(xiàn)輸出功率的下降。而輸出功率的下降可以在發(fā)電機(jī)扭矩和發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速的降低中觀察到。

圖12中展示了葉片沿著平面內(nèi)偏轉(zhuǎn)距離、葉片沿著平面外偏轉(zhuǎn)距離、塔架前后側(cè)偏轉(zhuǎn)距離和塔頂側(cè)面偏轉(zhuǎn)距離的仿真結(jié)果?？芍涸诠β时幌拗频那闆r下，無論是平均值還是振幅，塔架和葉尖的偏轉(zhuǎn)都無一例外地被縮小。當(dāng)輸出功率較低時(shí)，它在非偏轉(zhuǎn)位置附近的振蕩將明顯增加，即正弦波的平均值接近偏差的零值。這意味著葉片和塔架的應(yīng)力有所下降，從而更好地增強(qiáng)了葉片和塔架的疲勞彈性，并延長了其使用壽命。

圖12 不同功率限制下的葉片(a)和塔架(b)的偏轉(zhuǎn)響應(yīng)曲線

將圖7所示的2 MW風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用文中提出的故障檢測和容錯(cuò)控制方案，并將集成學(xué)習(xí)后識(shí)別得到的故障輸出進(jìn)行記錄，且投入對應(yīng)的容錯(cuò)控制對輸出功率進(jìn)行限額，此時(shí)對應(yīng)的系統(tǒng)健康指標(biāo)Hind、功率降額、扭矩降額、發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速降額和對應(yīng)的槳距角如表1所示。

表1 故障檢測輸出和容錯(cuò)控制數(shù)據(jù)

由表1可知：當(dāng)系統(tǒng)健康指標(biāo)Hind>0.75時(shí)，容錯(cuò)控制開始被投入使用。系統(tǒng)健康指標(biāo)Hind每增加0.05，輸出功率降額10%，從而導(dǎo)致扭矩、發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速的降額和槳距角逐漸增大，這與圖11的仿真結(jié)果基本一致。同時(shí)如第3.1節(jié)所述，當(dāng)整體輸出的降額達(dá)到70%時(shí)，進(jìn)一步輸出降額已經(jīng)沒有意義，因此系統(tǒng)會(huì)在最嚴(yán)重的故障工況下將系統(tǒng)的輸出功率限制在正常工況的30%，從而維持系統(tǒng)的功率輸出。

4.2 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對照與分析

通過直接開放平臺(tái)通信從國內(nèi)某風(fēng)電場系統(tǒng)獲得一個(gè)2 MW的風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，并將獲得的數(shù)據(jù)用于文中的仿真系統(tǒng)模型中，以對比所提方案故障檢測和容錯(cuò)控制方法的有效性，其中由模糊邏輯得到的輸出功率降額也會(huì)用來與該實(shí)際風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的歷史操作數(shù)據(jù)進(jìn)行比對。

在此數(shù)據(jù)對照中，齒輪箱軸承的平均溫度和齒輪箱油的平均溫度是最為關(guān)鍵的異常目標(biāo)檢測參數(shù)。如第2.1節(jié)所述，先以環(huán)境溫度、風(fēng)速、風(fēng)力發(fā)電機(jī)有功功率、發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速為輸入數(shù)據(jù)，使用梯度增強(qiáng)算法構(gòu)建系統(tǒng)的回歸模型，并檢查目標(biāo)傳感器的預(yù)測數(shù)據(jù)和測量數(shù)據(jù)之間的偏差，從而確定可能與故障相關(guān)的異常條件。接著如第2.2節(jié)所示，使用基于隔離森林的異常檢測算法，其中輸入變量分別是轉(zhuǎn)子速度、環(huán)境溫度、齒輪箱油溫和齒輪箱軸承溫度，對異常檢測算法的結(jié)果進(jìn)行后處理以獲得故障指示器。最后借助第2.3節(jié)提及的基于集成學(xué)習(xí)的綜合健康指標(biāo)計(jì)算方法獲得系統(tǒng)的健康指標(biāo)Hind，從而完成對每一個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的故障檢測和健康評(píng)定。

圖13展示了數(shù)據(jù)分析得到的不同發(fā)電機(jī)組的健康指標(biāo)Hind的每周分布情況，由健康指標(biāo)Hind來表示風(fēng)力發(fā)電機(jī)組組件的健康狀態(tài)，0表示完全無故障，1表示完全故障。由圖13可知：風(fēng)力發(fā)電機(jī)組7存在明顯故障情況，因?yàn)槠浣】抵笜?biāo)Hind在較長時(shí)間區(qū)間內(nèi)大于0.75。

圖13 不同風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的健康指標(biāo)Hind分布

針對可能存在故障的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組7，調(diào)取2022年6月22號(hào)的運(yùn)行數(shù)據(jù)并使用第2.1節(jié)提出的回歸模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測分析。圖14展示了齒輪箱軸承和油實(shí)際溫度以及預(yù)測溫度的曲線，可知：在22號(hào)下午區(qū)間段，實(shí)際溫度和預(yù)測溫度存在較大的偏差，最大約達(dá)到7 ℃。而在2022年6月23號(hào)經(jīng)過輸出功率限制后此偏差值得到了修正。

圖14 齒輪箱軸承和油溫度曲線

圖15顯示了進(jìn)行輸出限額后的性能響應(yīng)，并與風(fēng)電場所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)的軸承和油溫平均值作了比較，該平均值是由該實(shí)例中每個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的實(shí)時(shí)值獲得的。一旦限制到位，溫度將明顯降低5 ℃，緩解了齒輪箱的過熱問題。而一旦將該限制取消，則該偏差將再度出現(xiàn)。

圖15 輸出降額變化曲線

綜合圖13—15的結(jié)果可知：文中提出的這種故障檢測與容錯(cuò)控制策略可以很好地匹配實(shí)際的風(fēng)力發(fā)電機(jī)，實(shí)現(xiàn)故障風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的異常檢測和容錯(cuò)控制。

5 結(jié)論

為了在不停機(jī)的前提下，安全可靠地對齒輪箱進(jìn)行故障檢測并實(shí)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電機(jī)在齒輪箱故障工況下的容錯(cuò)控制運(yùn)行，文中提出了一種風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱故障檢測與容錯(cuò)控制設(shè)計(jì)方案。首先介紹了風(fēng)力發(fā)電機(jī)的系統(tǒng)模型與SCADA解決方案框架，接著通過回歸建模、異常分析和集成學(xué)習(xí)對風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行故障檢測并獲得健康指標(biāo)Hind；然后借助模糊邏輯控制實(shí)現(xiàn)對風(fēng)力發(fā)電機(jī)的輸出功率進(jìn)行降額控制，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電機(jī)在齒輪箱故障工況下的容錯(cuò)控制運(yùn)行；最后通過仿真實(shí)驗(yàn)并將仿真結(jié)果與實(shí)際運(yùn)行的2 MW風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該故障檢測與容錯(cuò)控制方案可以有效地實(shí)現(xiàn)對齒輪箱的故障檢測，并在存在故障時(shí)適當(dāng)對風(fēng)力發(fā)電機(jī)的輸出功率進(jìn)行降額控制，從而降低葉片和塔架的承受應(yīng)力，并有效降低了齒輪箱軸承和潤滑油的溫度。