劉　軒, 孫建平

(華北電力大學 控制與計算機工程學院，河北保定071003)

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風力發(fā)電機溫升故障預警方法研究

劉軒, 孫建平

(華北電力大學 控制與計算機工程學院，河北保定071003)

摘要：針對傳統(tǒng)PCA在解決變量重要性差異很大問題時的局限性，提出一種結(jié)合reliefF算法和加權(quán)主元算法的方法。該方法首先采集張家口某風場5月某段時間內(nèi)風力發(fā)電機組運行數(shù)據(jù)并建立數(shù)據(jù)集，通過reliefF算法確定權(quán)值向量W，進而使用加權(quán)主成分分析法建立正常工作狀態(tài)下發(fā)電機溫度模型。利用該模型對同一機組另一段時間運行數(shù)據(jù)進行故障檢測，通過對統(tǒng)計量HotellingT2(簡稱T2)和平方預測誤差(簡稱SPE)的趨勢分析最終確定機組運行狀態(tài)。實驗結(jié)果表明，提出的方法準確預測出了發(fā)電機的溫升故障，并減少了誤報情況。

關鍵詞：加權(quán)主成分分析；發(fā)電機溫度；reliefF算法；T2統(tǒng)計量；SPE統(tǒng)計量

0引言

近年來，我國風電事業(yè)發(fā)展迅速，伴隨著風力發(fā)電機組種類和數(shù)量的不斷增加風力發(fā)電機組在運行中產(chǎn)生了各種故障，嚴重影響設備運行效率。而發(fā)電機作為發(fā)電機組的重要部件之一，發(fā)電機系統(tǒng)的運行狀態(tài)最直接影響著整個發(fā)電機組運行的性能和效率。所以，研究其故障診斷技術(shù)顯得十分必要。本文以永磁同步電機為例，根據(jù)相關文獻資料中所出現(xiàn)的故障情況統(tǒng)計和分析，歸納總結(jié)出永磁同步電機故障主要分為定子繞組故障、轉(zhuǎn)子故障、溫度升高故障等[1]。

1992年，Kira和Rendell通過文獻[2]提出Relief算法，但該算法主要討論兩類問題分類情況。之后，為使Relief系列算法可以解決多類問題，Kononenko 在文獻[3]中提出了ReliefF算法。Relief系列算法作為一種特征權(quán)重算法，不但有較高的運行效率，而且不限制數(shù)據(jù)類型。該算法根據(jù)與類別相關性的高低來賦予變量不同的權(quán)重，但該算法不能高效地去除原始變量間的冗余特征。主元分析(Principal Component Analysis，PCA)是一種多元統(tǒng)計方法，其利用原始數(shù)據(jù)變量之間的相關性，通過少數(shù)幾個變量的線性組合來解釋其他變量，從而實現(xiàn)降維的目的。主元分析可以很好地完成數(shù)據(jù)與圖像的壓縮，進而減少數(shù)據(jù)冗余并提取重要信息，廣泛應用于人臉識別、故障檢測等領域。針對傳統(tǒng)的主元分析算法和ReliefF算法各自的局限性，本文提出了一種結(jié)合ReliefF算法的改進PCA算法。其基本思想是：通過ReliefF算法得到各變量特征權(quán)重，確定各變量權(quán)值W，進而采用加權(quán)主元分析法建立發(fā)電機溫度與其影響因素之間的關系模型。通過HotellingT2和平方預測誤差的計算來實現(xiàn)對風力發(fā)電機的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷。

1ReliefF算法

由于Relief算法的簡單和高效性，使其應用廣泛，但其局限性在于只能處理兩類別數(shù)據(jù)。Kononenko在文獻[4]中擴展了Relief算法，將分類視為一類對多類關系解決了多類問題，用來處理噪聲數(shù)據(jù)和不完整數(shù)據(jù)。目前，ReliefF算法應用于人體行為識別研究[5]、無線電信號識別[6]和聚類研究分析[7]中。ReliefF算法輸入為訓練樣本集合D，隨機選擇出的樣本個數(shù)m，特征權(quán)重閾值，以及最鄰近樣本個數(shù)K；輸出為各變量的特征權(quán)值向量。其中m也就是迭代次數(shù)，最大取值為樣本集D的樣本數(shù)。算法流程圖為圖1。

圖1　reliefF算法流程圖

其中特征權(quán)重計算公式：

(1)

式中：P(C)是C類目標樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例；Mj(C)表示第C類目標的第J個最鄰近樣本；diff(A,R1,R2)表示樣本R1和R2在特征值A上的差，計算公式如下：

(2)

2加權(quán)主成分分析

主成分分析(PCA)作為一種多元統(tǒng)計方法，利用原始變量之間的相關性，使用原來變量的少數(shù)幾個線性組合來表示原來變量，從而實現(xiàn)降維。主元分析可以很好地完成數(shù)據(jù)與圖像的壓縮來減少數(shù)據(jù)冗余并提取重要信息，廣泛應用于人臉識別、故障檢測等領域。由于傳統(tǒng)的PCA算法沒有考慮到樣本間相互存在的重要度差異，往往不能有效地處理小樣本問題中的離群點，不同物質(zhì)的樣本不能清晰的隔離分布。為此，許多加權(quán) PCA(Weighted Principal Component Analysis,WPCA)算法相繼而出[8-12]。

例如，文獻[8]7中提出了一種基于PCA的樣本加權(quán)特征提取算法，在Yale人臉庫上的實驗表明該方法具有很好的魯棒性和識別率。文獻[12]中指出，基于不同特征在識別過程中所起不同作用這種事實，采取加強關鍵點如眼睛、鼻子和嘴巴等部位來提高人臉識別率。

2.1算法步驟

在工業(yè)過程中，采集傳感器信號列成數(shù)據(jù)矩陣Xn×m，其中n為樣本個數(shù)，m為矩陣維數(shù)，代表傳感器測點個數(shù)即變量個數(shù)。

加權(quán)主元的分析運算分為以下幾個步驟：

(1) 對原始數(shù)據(jù)矩陣X進行標準化運算，對數(shù)據(jù)進行無量綱化和去除變量相關性處理，即：

(3)

(2) 按照文獻[4]中給出的加權(quán)函數(shù)方法計算權(quán)值向量W，表達式為：

(4)

(5)

(6)

(7)

式中：Λ為特征值構(gòu)成的對角陣；V即所求的特征向量。

(4) 選取主元個數(shù)。本文采用方差貢獻率法選擇能概括數(shù)據(jù)主要變化的前Kp個主元，各主元累計貢獻率：

(8)

累計貢獻率選取過高，導致選取過多主元個數(shù)，造成數(shù)據(jù)冗余。而選取過低則會導致選取主元不能夠充分代表原數(shù)據(jù)矩陣。一般情況下，選擇累計貢獻率達到 85%以上時候的Kp個主元代替原n個變量，這樣建立的主元模型最能夠代表原數(shù)據(jù)矩陣特征，又不會造成數(shù)據(jù)冗余。

(5) 建立主元模型：

(9)

2.2統(tǒng)計指標

2.2.1 平方預測誤差Q

(10)

Vkp為由V前kp列構(gòu)成的特征向量矩陣。平方預測誤差也稱Q統(tǒng)計量，給定顯著水平α時，Q統(tǒng)計指標的控制限Qα，其計算公式為：

(11)

在正常情況下，Q統(tǒng)計指標的值應處于控制限規(guī)定范圍之內(nèi)，故障情況下會超出控制限。

2.2.2 HotellingT2

(12)

式中：Λkp由前Kp個特征值組成的對角矩陣；T2統(tǒng)計指標的實質(zhì)是向量X在主元空間投影向量單位正規(guī)化后的長度。T2統(tǒng)計量服從F分布(F(kp,n-kp))，n為樣本點個數(shù)。給定顯著性水平α時統(tǒng)計量的控制限，其計算公式為：

(13)

在正常情況下，T2統(tǒng)計量的值應該處于控制限范圍內(nèi)，故障發(fā)生后，統(tǒng)計量超出控制限。文獻[14]指出，在實際工業(yè)過程中，T2和SPE統(tǒng)計量的4種檢測結(jié)果。當T2未超限且SPE未超限時，系統(tǒng)運行正常；當T2超限且SPE未超限時，這種情況可能由系統(tǒng)的正常工況漂移引起，也可能是由于故障未顯著改變變量之間的關系，有潛在故障可能；當T2未超限且SPE超限時，表明系統(tǒng)正常工況下變量間的相關結(jié)構(gòu)被破壞，可能產(chǎn)生過程故障或傳感器故障；當T2與SPE超限均超限時，說明系統(tǒng)運行異常，有故障發(fā)生。

3發(fā)電機溫度預警模型

3.1發(fā)電機溫度監(jiān)測

發(fā)電機溫度軸承溫升是發(fā)電機考核的一個指標，文獻[15]中指出軸承的溫度信號在機組安全運行監(jiān)控中有重要地位。發(fā)電機的溫度過熱往往是發(fā)電機故障的綜合表現(xiàn)。導致發(fā)電機過熱的因素有很多，冷卻系統(tǒng)故障和定子長時間大電流運轉(zhuǎn)都可能造成發(fā)電機急劇升溫。本文選擇建立基于溫度變量的風力發(fā)電機故障預警模型，使用轉(zhuǎn)子軸承溫度值來表征發(fā)電機溫度。本文選用的SCADA數(shù)據(jù)為張家口某風電場在2014年5月21日至23日期間，對某臺風電機組正常工作時每10 min采集一次的SCADA數(shù)據(jù)，成為數(shù)據(jù)集1，其中轉(zhuǎn)子軸承溫度和其他相關變量的數(shù)據(jù)趨勢如圖2所示。通過對風電機組運行數(shù)據(jù)分析，在SCADA系統(tǒng)中發(fā)電機溫度與其他多個變量存在關系。各變量與發(fā)電機溫度之間有直接或間接的關系，各變量之間相互獨立，也可能存在相關性。

圖2　2014年5月21日至23日期間發(fā)電機溫度及相關變量趨勢圖

由圖2可知，風速在大多數(shù)情況下低于切出風速。在第297～348點之間風速超過切出風速，此時發(fā)電機組切出電網(wǎng)，停止發(fā)電，發(fā)電機溫度穩(wěn)步下降。在風速處于額定風速以上，切出風速以下時，機組并網(wǎng)功率和發(fā)電機轉(zhuǎn)速恒定，發(fā)電機溫度主要受環(huán)境溫度及冷卻風溫影響。當風速處于切入風速以上，額定風速以下時，發(fā)電機溫度主要受風速、機組并網(wǎng)功率、發(fā)電機轉(zhuǎn)速影響。

3.2發(fā)電機溫度建模仿真實驗

根據(jù)2014年5月21日至23日期間風電機組的報警記錄、停機記錄，將數(shù)據(jù)集1中SCADA系統(tǒng)中機組故障停機時段、風速低于切入風速時段、風速高于切出風速時段的數(shù)據(jù)從建模數(shù)據(jù)中刪除，得到機組正常狀態(tài)下變量運行數(shù)據(jù)，記為Xn×m。另采集同一風機2014年5月26日至2014年5月28日期間風機運行數(shù)據(jù)(稱為數(shù)據(jù)集2)進行檢測和診斷。風機轉(zhuǎn)子軸承溫度和其他相關變量數(shù)據(jù)運行趨勢為圖3 所示。在2014年5月30日對風電機組進行計劃停機檢修。檢修過程中發(fā)現(xiàn)發(fā)電機轉(zhuǎn)子軸承鏈接處出現(xiàn)不同程度細小裂紋，這使得發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組摩擦增大，產(chǎn)生多余熱量導致發(fā)電機溫度升高。如果在故障發(fā)生之前，不采取有效的故障預測方法預測故障發(fā)生，任其異常持續(xù)發(fā)展將導致機組故障停機。

圖3　2014年5月26日至2014年5月28日期間發(fā)電機溫度及相關變量趨勢圖

采用傳統(tǒng)PCA對數(shù)據(jù)集Xn×m建模并求其主元，模型建立后，將數(shù)據(jù)集2作為檢測數(shù)據(jù)，記錄SPE和T2統(tǒng)計量。

通過觀察統(tǒng)計量數(shù)據(jù)趨勢，獲取機組整體運行狀態(tài)的實時信息。其中，SPE統(tǒng)計量反映某一時刻測量值相對于模型的偏離程度；T2統(tǒng)計量反映主元模型內(nèi)部的各個向量模的大小變化來反映變量的變化情況；觀察圖4，T2統(tǒng)計量的閾值為13.771 1，發(fā)現(xiàn)從200采樣點后主元空間中數(shù)據(jù)波動較大，但未超出閾值；對于SPE統(tǒng)計量，閾值為0.650 7，從200采樣點后殘差空間數(shù)據(jù)SPE統(tǒng)計量持續(xù)超出閾值，判定此時發(fā)電機溫度值異常，機組存在出現(xiàn)故障的可能。而200采樣點之前出現(xiàn)一些間斷的誤報點，說明使用傳統(tǒng)主元分析的建模方法不完備，方法存在缺陷。

圖4　PCA統(tǒng)計量監(jiān)控圖

傳統(tǒng)PCA算法不僅可以消除樣本間相互重疊的信息，而且能根據(jù)樣本內(nèi)各變量所提供的原始信息自動生成非人為的權(quán)系數(shù)，但它并未考慮不同樣本在識別過程中互相存在的重要度差異[4]。所以，針對傳統(tǒng)主元算法存在的缺陷，引入一個權(quán)值向量W，將每個變量賦以一定的權(quán)值從而突出其在整個數(shù)據(jù)集中的不同重要性，變量的權(quán)值代表其在總體中的相對重要性。

根據(jù)發(fā)電機轉(zhuǎn)子軸承溫度將數(shù)據(jù)集分為兩類，正常溫度范圍類(類標簽為“0”)和過高溫度范圍類(類標簽為“1”)，使用ReliefF算法，分別計算m個相關變量與類的相關性權(quán)值，計算結(jié)果如表1所示。根據(jù)影響發(fā)電機溫度的變量相關性權(quán)值，可以將影響發(fā)電機溫度的變量按影響程度大小排序。各變量中影響風力發(fā)電機溫度程度最高的是發(fā)電機轉(zhuǎn)子軸承溫度、環(huán)境溫度，風速、并網(wǎng)功率、發(fā)電機轉(zhuǎn)速對其影響次之，冷卻風溫對其影響相比較其他變量程度最小。本實驗根據(jù)影響程度大小將權(quán)值系數(shù)矩陣W設定為W=[0.8∶1∶0.8∶1.2∶1.3∶1]。

表1　各相關變量與發(fā)電機溫度相關性權(quán)值

將數(shù)據(jù)集2經(jīng)過加權(quán)算法后再進行檢測，記錄SPE和T2統(tǒng)計量，檢測結(jié)果為圖5所示。T2統(tǒng)計量的閾值為11.701 2，從200采樣點后主元空間中數(shù)據(jù)波動較大，但未超出閾值；對于SPE統(tǒng)計量，閾值為3.364 5，從200采樣點后殘差空間數(shù)據(jù)SPE統(tǒng)計量持續(xù)超出閾值，判定此時發(fā)電機溫度值異常，機組存在出現(xiàn)故障的可能。比較圖4與圖5，可以看出，SPE統(tǒng)計量中多個誤差點已經(jīng)被消除，說明了結(jié)合reliefF算法的加權(quán)主成分分析法的有效性。

4結(jié)論

風力發(fā)電機組SCADA系統(tǒng)中記錄的發(fā)電機運行數(shù)據(jù)可以較好地反映發(fā)電機運行狀態(tài)。針對傳統(tǒng)PCA在解決變量重要性差異較大問題時的局限性，本文提出一種結(jié)合reliefF算法和加權(quán)主元分析法的故障檢測方法，首先根據(jù)風電機組實際運行數(shù)據(jù)，建立影響發(fā)電機溫度的變量集；進而采用reliefF算法得到各變量對發(fā)電機溫度的相關性權(quán)值，根據(jù)權(quán)值設定權(quán)值向量W，進行加權(quán)主成分分析；觀察T2和SPE統(tǒng)計量大小，確定機組運行狀態(tài)變化。實例分析表明，本文所提的檢測方法既能夠使得每個樣本在整個樣本組中凸顯出不同的重要度，又能完成數(shù)據(jù)壓縮去除數(shù)據(jù)冗余。但同時，該方法也具有一定的局限性。由于影響發(fā)電機溫度的因素還有許多，本文只討論算法確定的幾個主要變量，忽略其他變量的影響，有待進一步研究。

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Study on the Method of Wind Turbine Temperature Fault Warning

LIU Xuan，SUN Jianping

(School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071003, China)

Abstract：Aimed at the limitations of the traditional PCA in solving the problem of variable big difference importance, this paper proposes a method comprising of reliefF Algorithm and Weighted Principal Component Analysis(WPCA).This method first collects the data of wind turbine operation in a certain wind farm in Zhangjiakou in May and sets up the data set，through the reliefF algorithm to determine the weight vector W, and uses the weighted principal component analysis method to establish the normal working state of the generator temperature model.The model is used to detect the faults of the same set of another period of time,and trend analysis of the model statistics HotellingT2(T2) and squared prediction error (SPE) to finalize the running status of the unit.The experimental results show that the proposed method accurately predicts the failure of the generator temperature rise, and reduces the false alarm situation.

Keywords：WPCA； generator temperature； reliefFalgorithm;T2statistics；SPE statistics

收稿日期：2016-04-18。

基金項目：河北省自然科學基金(F2014502059)。

作者簡介：劉軒(1992-)，女，碩士研究生，主要從事風力發(fā)電機組故障檢測方面的研究，E-mail：381192438@qq.com。

中圖分類號:TM614

文獻標識碼:A

DOI:10.3969/j.issn.1672-0792.2016.06.007