[發明專利]一種基于相空間重構的DFIG運行狀態混沌預測系統及方法

無效

• 申請號: 201210316667.3
• 申請日: 2012-08-31
• 公開（公告）號: CN102854465A
• 公開（公告）日: 2013-01-02
• 發明（設計）人: 周雪松;李蘇揚;馬幼捷
• 申請（專利權）人: 天津理工大學
• 主分類號: G01R31/34
• 分類號: G01R31/34
• 代理公司: 天津天麓律師事務所 12212
• 代理人: 王里歌

1.一種基于相空間重構的DFIG運行狀態混沌預測系統，其特征在于它包括風電機組、測試儀和帶混沌預測程序的上位機；其中，所述測試儀采集風電機組的信號，與帶混沌預測程序的上位機呈雙向連接。

2.根據權利要求1所述一種基于相空間重構的DFIG運行狀態混沌預測系統，其特征在于所述測試儀是由信號采集與調理電路單元、A/D轉換電路單元、單片機、USB接口電路單元、數據存儲電路單元和定時電路單元構成；其中，所述信號采集與調理單元采集風電機組的信號，其輸出端連接A/D轉換電路單元的輸入端；所述單片機與A/D轉換電路單元、USB接口電路單元、數據存儲電路單元和定是電路單元分別呈雙向連接；所述USB接口電路單元與帶混沌預測程序的上位機呈雙向連接。

3.根據權利要求1所述一種基于相空間重構的DFIG運行狀態混沌預測系統，其特征在于所述采集風電機組的信號是采集風力發電機組齒輪箱驅動側軸承溫度信號、風力發電機繞組最大溫度信號、風力發電機轉子平均轉速信號和風力發電機有功功率參數信號。

4.根據權利要求2所述一種基于相空間重構的DFIG運行狀態混沌預測系統，其特征在于所述A/D轉換電路單元由轉換芯片和外圍電路構成；其中所述轉換芯片是采用CMOS工藝、是片內有三態數據輸出鎖存器，輸入方式為單通道，轉換時間為100μs，電源電壓為+5V的逐次逼近型8位轉換芯片ADC0804；所述轉換芯片ADC0804包含管腳DB0、管腳DB1、管腳DB2、管腳DB3、管腳DB4、管腳DB5、管腳DB6、管腳DB7、管腳/WR、管腳/RD、管腳/CS、管腳VIN(+)、管腳VIN(-)、管腳C?LK-IN、管腳CLK-R和管腳Vref/2，且依管腳DB0、管腳DB1、管腳DB2、管腳DB3、管腳DB4、管腳DB5、管腳DB6、管腳DB7、管腳/WR、管腳/RD、管腳/CS與單片機芯片呈等待延時方式連接；所述外圍電路是由電容C28、電阻R32、兩個電阻R33、電容C29、電源VCC組成；所述管腳VIN(+)經電容C28和一個電阻R33接收信號調理電路處理后的信號，電容C28和該電阻R33連接點與管腳VIN(-)連接共同接地，采取差動電壓模擬輸入方式；所述管腳CLK-R經另一電阻R33和電容C29接地，管腳CLK-IN連接該電阻R33和電容C29的連接點；所述管腳Vref/2經電阻R32接電源VCC。

5.根據權利要求2所述一種基于相空間重構的DFIG運行狀態混沌預測系統，其特征在于所述單片機采用飛思卡爾的單片機MC9S12DP256。

6.根據權利要求2所述一種基于相空間重構的DFIG運行狀態混沌預測系統，其特征在于所述數據存儲電路單元采用Dallas公司的DS1225芯片。

7.根據權利要求2所述一種基于相空間重構的DFIG運行狀態混沌預測系統，其特征在于所述USB接口電路單元采用南京沁恒電子的CH372芯片。

8.根據權利要求2所述一種基于相空間重構的DFIG運行狀態混沌預測系統，其特征在于所述定時電路單元采用帶有看門狗的PIC16F716器件。

9.一種用于風電系統的混沌預測系統的工作方法，其特征在于它包括以下步驟所：

⑴由定時電路單元設置采集間隔定時時間，由信號采集與調理電路單元來實時采集風電機組齒輪箱驅動側軸承溫度、發電機繞組最大溫度，轉子平均轉速和發電機有功功率信號；

⑵步驟⑴中采集的信號經過信號采集與調理電路單元和A/D轉換電路單元進行濾波、自校準處理，并通過單片機將機組齒輪箱驅動側軸承溫度、發電機繞組最大溫度，轉子平均轉速和發電機有功功率參數輸入到數據存儲電路單元中；

⑶通過USB接口電路將步驟⑵處理后的風電機組齒輪箱驅動側軸承溫度、發電機繞組最大溫度，轉子平均轉速和發電機有功功率數據傳輸到裝有實現混沌預測程序的上位機中；

⑷應用上位機中的混沌預測方法進行參數計算和處理。

10.根據權利要求9所述一種用于風電系統的混沌預測系統的工作方法，其特征在于所述步驟⑷中的混沌預測方法是采用基于相空間重構的方法檢測混沌，由以下步驟構成：

①用C-C法確定嵌入維數與時間延遲：風電機組運行時，對于某一狀態參數時間序列x={x_i},i=1,2,…,N，若嵌入維數為m，時間延遲為τ,則重構相空間為X={X_i}，X_i為m維相空間中的相點：

Xi=[xi,xi+τ,···,xi+(m-1)τ]T,i=1,2,···,M---(1)]]>

則嵌入時間序列的關聯積分為

C(m,N,r,τ)=2M(M-1)Σ1≤j<Mθ(r-dij),r>0---(2)]]>

其中M=N-(m-1)τ，d_ij=||x_i-x_j||_∞，為∞范數；θ為Heaviside函數，其表達式為

θ(x)=0,x<01,x≥0]]>

關聯積分為累積分布函數，表示相空間中任意兩點之間距離小于r?的概率。另外定義x={x_i}的檢驗統計量：

S(m,N,r,τ)=C(m,N,r,τ)-Cm(m,N,r,τ)---(3)]]>

S(m,N,r,τ)反映了時間序列的自相關特性，最優時間延遲取S(m,N,r,τ)第1個零點，此時重構相空間中的點最接近均勻分布，重構吸引子軌道在相空間完全展開；

②利用最大Lyapunov指數識別DFIG混沌特性：由步驟①計算出的時間延遲τ和嵌入維數m，應用小數據量法計算出風電機組齒輪箱驅動側軸承溫度、發電機繞組最大溫度、轉子平均轉速和發電機有功功率四個狀態參數時間序列的最大Lyapunov指數，若的四個最大Lyapunov指數均大于0，則說明存在DFIG混沌特性，并進行下一步預測；

③利用加權一階局域法對DFIG進行預測：

將步驟①中求得的延遲時間τ和維數m進行相空間重構，應用加權一階局域法對風力發電機組的風電機組齒輪箱驅動側軸承溫度、發電機繞組最大溫度、轉子平均轉速和發電機有功功率四個狀態參數時間序列分別進行預測；

設中心點（即預測的起始點）X_k的鄰近點為X_ki，兩點距離為d_i，設d_m是d_i中的最小值，點X_ki的權值為：

pi=e-l(di-dm)Σi=1qe-l(di-dm)]]>

一般取l=1，則加權1?階局域線性擬合為X_ki+1=ae+bX_ki，?e=[1,1,…,1]^T。

根據加權最小二乘法求解，得到預測式X_k+1=a+bX_k，構造下一中心點及其鄰近點，重復③以進一步預測，直至預測到機組出現異常情況預測停止。