[发明专利]一种风电机组变桨系统的故障预警方法及系统

摘要

本发明公开一种风电机组变桨系统的故障预警方法，包括步骤：(1)采集各个风电场中风力发电机组的实时运行参数、温度数据，从采集的数据中读取风电机组变桨系统相关联的运行数据；(2)数据预处理：包括数据有效性判断和数据归一化处理；(3)特征提取；(4)构造预警算法模型。还提供了一种风电机组变桨系统的故障预警系统。

主权项

1.一种风电机组变桨系统的故障预警方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)采集各个风电场中风力发电机组的实时运行参数、温度数据，从采集的数据中读取风电机组变桨系统相关联的运行数据；(2)数据预处理：包括数据有效性判断和数据归一化处理；数据有效性判断是通过单侧点数据筛选和关联性测点比较，从中剔除异常数据；数据归一化处理是降低采集设备不同而造成不同采集点或不同风机数据之间的差异，同时将数据限制到故障分析所需要的输入数据范围；(3)特征提取：提取反映变桨系统运行状态的特征参量；(4)构造预警算法模型：当输入的实时运行数据超过设定的预警线，并持续Ts，报警；数据分析预测部分传来的预测数据，按照相应的规则，对比变桨系统当前的运行数据，如果预测数据与当前的运行数据的偏差超过设定的阈值，报警；当偏差值没有超过预警值，但是当前的运行数据偏离预测数据，且偏离值呈现逐步放大的趋势，进行提前报警；该方法还包括步骤(5)数据存储与回放：对数据进行存储，对历史工况、测点实时值、预测值、偏差数据进行回放；所述步骤(4)中所述数据分析预测部分采用支持向量机回归预测方法，建立一个多输入多输出的回归模型，以风速、发电机组功率为输入，变桨系统特征参数观测值为输出；首先利用正常工作机组从切入风速到切出风速范围内，变桨系统处于不同运行状态下的正常运行数据作为训练样本集，对观测值向量回归模型进行训练；给定样本集其中x_i为输入变量，y_i是对应的预期值，回归函数为f(x)＝(w*x)+b，式中，w∈Rn为权值矢量，b∈R是偏置门限，w*x表示w与x点乘；w和b通过求解公式(1)的最优问题来获取：其中ε为回归允许最大误差；a*和a为拉格朗日乘子；C为给定的正常数，用来平衡回归函数f的平坦程度和偏差大于ε样本点的个数；变桨系统特征参数的预测数据与当前的运行数据的偏差根据公式(2)获得：其中ai是第i个特征参数的实测值，a’i为第i个特征参数的观测值，p表示提取的变桨系统特征参量的个数。