[发明专利]一种风机叶片结冰监测方法及系统

权利要求书

1.一种风机叶片结冰监测方法，其特征在于，包括：

获取风机原始数据，在风机原始数据上构建新的特征；

将风机原始数据和构建的新的特征输入至预先构建的极限梯度提升模型中，获取第一功率数据，并根据第一功率数据量化评估每个输入特征对功率输出的影响程度；

将对功率输出的影响程度靠前的特征输入预先构建的孤立森林模型中，获取风电机组运行数据的异常值，并提取由正常运行数据组成的功率主带；

使用功率主带中的正常运行数据建立动态潜变量回归模型，将预先获取的实际运行数据输入至动态潜变量回归模型，获取第二功率数据，并将第二功率数据与实际功率的误差监测指标进行对比判断是否越限，在越限时进行劣化告警，并进行参数异常检测步骤；

参数异常检测步骤，包括：将性能劣化时段的风机运行数据作为孤立森林模型的输入，输出得到运行数据是否存在异常；

若检测出运行数据存在异常，结合当前环境温度，判断是否进行风机叶片结冰预警。

2.根据权利要求1所述的风机叶片结冰监测方法，其特征在于：所述原始数据包括风速、桨距角、转速、机舱振动、偏航角度和功率中的一种或多种。

3.根据权利要求1所述的风机叶片结冰监测方法，其特征在于：所述在风机原始数据上构建的新的特征，包括：气动转矩、风能利用系数和叶尖速比这三个新的参数特征，其中：

风机捕获的气动功率P_wt及相应的气动转矩T_wt为：

式中，ρ为空气密度(kg/m3)；R_wt为风轮半径(m)；C_p(λ,β)为风能利用系数；v为风速(m/s)；ω_wt为风轮旋转角速度(rad/s)；λ为叶尖速比；β为桨距角(°)；

叶尖速比λ指的是风力机风轮叶片尖端的线速度与风速的比值：

式中，n为风机转速(r/min)；R_wt为风轮半径(m)；v为风速(m/s)；ω_wt为风轮旋转角速度(rad/s)；

风能利用系数C_p(λ,β)指的是风能转化为动能的比例，风能利用系数经验公式如下所示：

式中，λ为叶尖速比；β为桨距角(°)。

4.根据权利要求1所述的风机叶片结冰监测方法，其特征在于：将风机原始数据和构建的新的特征输入至预先构建的极限梯度提升模型中，获取第一功率数据，并根据第一功率数据量化评估每个输入特征对功率输出的影响程度，包括：

将原始数据集的风速、桨距角、转速、机舱振动、偏航角度以及构建的气动转矩、风能利用系数和叶尖速比作为极限梯度提升模型的输入，第一功率数据作为模型输出，并根据第一功率数据量化评估每个输入特征对功率输出的影响程度，使用F分数作为评价指标，将F得分前5位的特征选择出来，作为孤立森林模型的输入。

5.根据权利要求1所述的风机叶片结冰监测方法，其特征在于：所述孤立森林模型使用二叉搜索树结构，利用异常值数量较少并且不同于大部分样本的特性，将异常值更早地孤立出来，其实现步骤如下：

(1)从数据集X中随机抽取n个样本点放入孤立树根节点，并随机选取一个特征q和一个分割值p；

(2)该分割值p产生一个超平面，将当前数据空间划分为两个子空间，指定维度小于p的样本点划入左分支，大于或等于p的样本点划入右分支；

(3)递归分割，直至数据本身不可进行分割或者二叉树达到最大的深度；

(4)重复以上步骤，直至构建规定个数的孤立树形成孤立森林；

(5)计算搜索不成功路径的平均长度：

c(n)＝2H(n-1)-(2(n-1)/n)

式中，H(n-1)≈ln(n-1)+γ为调和数；欧拉常数γ的取值约为0.577；

c(n)是n个样本点路径长度的均值，用c(n)来标准化路径长度h(x)，异常值得分s为：

式中，E(h(x))为路径长度的数学期望；

异常值得分越接近于1越有可能是异常值。