[發明專利]一種基于精簡核主成分網絡的風力發電設備狀態監測方法

在審

• 申請號: 202111156322.1
• 申請日: 2021-09-22
• 公開（公告）號: CN113935408A
• 公開（公告）日: 2022-01-14
• 發明（設計）人: 陳楊;陳勇旗
• 申請（專利權）人: 寧波大學科學技術學院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q10/04;G06Q50/06;F03D17/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開一種基于精簡核主成分網絡的風力發電設備狀態監測方法，通過建立精簡的主成分網絡模型，可對風力發電設備實施實時的狀態監測。具體來講，本發明方法通過對風力發電設備的訓練數據集實施樣本分布特征分析，將邊緣數據點和聚類中心數據點用于構造主成分網絡的隱層，從而能夠極大的降低了實施在線監測時的計算量，保證了基于精簡主成分網絡的狀態監測方法的應用可行性與實時性。此外，本發明方法通過兩個輸出層系數矩陣分別計算相應的輸出，相比于傳統核主成分分析算法只有一個輸出而言，其特征提取的多樣性得到了進一步的保障。

技術領域

本發明涉及一種風力發電設備狀態監測方法，特別涉及一種基于精簡核主成分網絡的風力發電設備狀態監測方法。

背景技術

由于石油等一次能源價格的波動，風力發電的環保特點，使風力發電的優勢越來越明顯。目前全世界風電裝機容量排名前五的國家分別是中國、美國、德國、西班牙和印度。我國風能資源豐富，風能儲量為32億千瓦，可開發的裝機容量約為2.5億千瓦，居世界首位。中國的風電裝機容量在近幾年也迅速增長，與此同時國內新能源相關扶持和振興規劃不斷出臺，更進一步促進國內風力發電的發展。風力發電設備(即風力機)是將風能轉換成為機械能的一種動力機械，同時，風能目前主要的利用形式是發電，風力發電在新能源和可再生能源行業中增長最快。

一般而言，風力發電設備大多運行在氣候惡劣地區，且運行工況極差，導致風力發電機組故障較多，大量故障引起風力發電機組停止運行或不能達到額定出力。因此，實時監測風力發電設備的運行狀態，及時發現運行異常從而快速組織設備維修維護，對于提升風力利用率與風力發電服務質量具有重要的實踐意義。在現有的風力發電設備機組中，通常會配套安裝有多個傳感器，實時測量反饋諸如發電機轉速，生成的電功率，加速度等數據信息。這些傳感器采集的數據為實施數據驅動的風力發電設備狀態監測提供了堅實的數據基礎。在當前智能制造與大數據的風潮下，利用這些采樣數據實施風力發電設備狀態監測的方案是非常合時宜的。

然而，風力發電機的工作狀態會受到外部環境風速的直接影響，會隨著風速的變化而不斷發生變化的。因為風力的間歇特性、非線性特性、時序變化特性并非人為可精準預測或可控制的，風力發電機的工作狀態直接受風速影響的這種工作特性給實施數據驅動的風力發電設備狀態監測帶來了挑戰。國內目前在風電設備領域的設備故障診斷技術的發展還處在嘗試階段，國內近年大型風力發電機組發展很快，但是對應的大型機組的狀態監測系統產品還處在初級階段，在國內大型風力發電機組運行狀態監測系統產品還處不成熟，缺乏自主實時的智能監測設備。

近年來，在數據驅動的過程監測領域，核主成分分析算法以成功應用于監測非線性的工業生產過程的運行狀態。雖然核主成分分析算法可通過挖掘采樣數據的非線性特征來實現運行狀態的監測，但是卻存在一個關鍵問題：其實施在線監測的計算復雜度與訓練數據集的大小成正比，但訓練數據集越大對實施狀態監測越有利。因此，若利用核主成分分析算法實施風力發電設備的狀態監測，為保證實際應用的可行性與實時性，在線計算量是一個必須考量的問題。

發明內容

本發明所要解決的主要技術問題是：如何建立精簡的主成分網絡模型，并在此基礎上對風力發電設備實施實時的狀態監測。具體來講，本發明方法通過對風力發電設備的訓練數據集實施樣本分布特征分析，將邊緣數據點和聚類中心數據點用于構造主成分網絡隱層，從而能夠極大的降低了實施在線監測時的計算量，保證了基于精簡主成分網絡的狀態監測方法的應用可行性與實時性。

本發明方法解決上述問題所采用的技術方案為：一種基于精簡核主成分網絡的風力發電設備狀態監測方法，包括以下所示步驟：

步驟(1)：確定風力發電設備可實時測量的數據后，在風力發電設備正常運行狀態下，根據風力發電設備數據采集系統固有的采樣時間間隔采集數據；其中，每個采樣時刻可實時測量的11個數據具體依次是：風速，旋翼轉速，發電機轉速，機械轉矩，發電功率，葉片螺距角，葉片方位角，葉片根部力矩，頂部水平軸加速度，頂部縱軸加速度和偏航誤差。