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1、硕士学位论文风力发电机组非参数模型状态监测关键问题研究Research on Non-parameter Model Condition Monitoring of Wind Power Unit2012年12月国内图书分类号：TM614 学校代码：10079国际图书分类号：621.3 密级：公开 工学硕士学位论文风力发电机组非参数模型状态监测关键问题研究硕士研究生：导 师：申请学位：工学硕士学科：控制科学与工程专业：检测技术与自动化装置所 在 学 院：控制与计算机学院答 辩 日 期：2013年3月授予学位单位：华北电力大学Classified Index: TM614 U.D.C: 621.
2、3 Dissertation for the Master Degree in Engineering Research on Non-parameter Model Condition Monitoring of Wind Power Unit Candidate：Supervisor：ProfAcademic Degree Applied for：Master of EngineeringSpeciality：Detection technology and automation equipmentSchool：School of Control and Computer Engineer
3、ingDate of Defence：March， 2013Degree-Conferring-Institution：North China Electric Power University华北电力大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文风力发电机组非参数模型状态监测关键问题研究，是本人在导师指导下，在华北电力大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名： 日期： 年 月 日华北电力大
4、学硕士学位论文使用授权书风力发电机组非参数模型状态监测关键问题研究系本人在华北电力大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归华北电力大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解华北电力大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅，学校可以为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。本人授权华北电力大学，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于(请在以上相应方框内打“”)：保密，在 年解密后适用本授权书不保密作者签名： 日期：
5、 年 月 日导师签名： 日期： 年 月 日摘 要风力发电作为一种清洁的可再生能源利用方式，近年来在世界范围内获得了飞速的发展，其中风力发电机组大型设备状态监测成为风电研究领域的重要组成部分。本文在近几年国内外关于风电机组状态监测研究成果的基础上，针对风力发电机组控制、风力发电机组的运行以及风电机组仿真的需要，展开对状态监测关键问题的研究，主要工作内容和创新成果如下:1. 详细分析了风力发电机组状态监测的现状，提出基于非参数建模状态监测方法的两个关键问题：输入变量集选取及残差处理。2. 由于在建立机组各部件重要测量参数的预测模型时，该测量参数预测模型的输入变量集的确定，是建立其准确模型的关键，因
6、此，预测模型输入变量集的确定是影响预测模型精度的重要因素。本文详细分析了变量集之间的相关关系及判断变量参数相关关系的方法，建立风电机组齿轮箱温度的IPSO-BP状态监测模型，并依据相关关系定量分析的结果来选取IPSO-BP模型的输入变量集，通过对比分析残差结果，总结出非参数模型输入样本集选取的方法。3. 在风力发电机组非参数预测模型的残差统计方法中，合适的滑动窗口能够消除由于测量误差，机组启停等偶然因素造成的孤立的较大残差的影响。本文详细分析了双滑动窗口残差统计的方法及原理，指出了双滑动窗口具有能够抑制孤立异常残差的作用，并利用IPSO-BP预测模型加以验证。关键词：状态检测、相关性分析、残差
7、统计方法、双滑动窗口、IPSO-BP模型AbstractAs a clean and renewable utilize way, the wind power has been developed worldwide in recent years, and the condition monitoring of the large equipment of the wind power units has become the important part. On the bases of the research achievement of condition monitoring o
8、n the wind power units in recent years, this article aims at the requirements on the control, operation and the simulation of the wind power unit, and research on the main issues of condition monitoring, the main content of work and the innovate achievement are as follows:1. It analysis the current
9、situation of the condition monitoring on the wind power unit in details, and come up with two issues in the field of condition monitoring, one is regarding the selection of input variable and another one is regarding the dispose of residual.2. The key point of establishing accuracy model is determin
10、ed by the measure parameter of input variable sets when the forecase models of the main measure parameters of each component is established. The article analysis the judge method and the relative relationship among the variable sets, establish the IPSO-BP condition monitoring model regarding the tem
11、perature of bearings of wind power units. It will selected the input variable sets of the IPSO-BP models according to the analysis results of the relative relationships, and it will refine the selection ways of non-parameter model input samples in contrast to the results of residual.3. In the statis
12、tical methods of residual regarding non-parameter forecase models of the wind power units, the suitable of the slipping windows can eliminate the impacts caused by measure errors and occasional reasons, for example the shut down of the units. The article analysis the mothed and principle of the dupl
13、ex slipping windows in details, it indicates the suppression fuction on the abnormal residual by using the duplex slipping windows, then, confirms it by using the IPSO-BP forcase models.Keywords: condition monitoring, relativity analysis, statistical methods of residual, double slipping windows, IPS
14、O-BP models 目 录摘 要IABSTRACTII目 录I第1章 绪 论11.1本文研究的目的和意义11.2风力发电机组状态监测的研究21.2.1风力发电机组状态监测的必要性31.2.2国内外研究现状31.3本课题的主要研究内容5第2章 基于IPSO-BP模型状态监测的研究62.1 引言62.2 IPSO-BP神经网络基本原理72.3 基于IPSO-BP模型状态监测82.3.1 IPSO-BP网络结构及训练样本的选择82.3.2 IPSO-BP网络的训练及验证过程102.4 齿轮箱温度IPSO-BP神经网络模型预测残差统计分析122.4.1 滑动窗口残差均值与标准差统计122.4.2齿
15、轮箱工作异常时温度残差统计特性分析132.4.3齿轮箱预测残差分析142.5本章小结16第3章 关键问题一：非参数模型输入变量集选取173.1 引言173.2 相关性分析的概述183.3 基于IPSO-BP模型输入变量集选取的比较分析193.3.1 作散点图193.3.2 从物理和能量转换的角度分析参数与齿轮箱温度的相关关系223.3.3基于IPSO-BP模型输入变量集选取的比较分析233.4 本章小结26第4章 关键问题二：基于莱特准则的双滑动窗口残差统计方法274.1 引言274.2 基于莱特准则的双滑动窗口残差统计方法284.2.1 莱特准则判别方法284.2.2 双滑动窗口残差统计方法
16、概述294.3 基于IPSO-BP模型双滑动窗口残差统计方法304.4 本章小结31第5章 结论与展望33参考文献35攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果38致 谢39第1章 绪 论1.1本文研究的目的和意义 能源，是现代文明发展不可或缺的因素，在推动社会经济飞跃发展中起着至关重要的作用。基于能源供应的可靠性、安全性和能源利用的高效性、清洁性，能源在世界各国经济可持续发展的道路上扮演着越来越重要的角色1。长期以来，化石能源作为世界能源的主要供应方式倍受各国关注，化石能源的形成过程极其漫长，其储量有限，属于非可再生能源。在工业化逐步实现的过程中，地球上大量丰富的自然资源被过度开发和使用，其中能源
17、资源占很大比例。传统能源紧缺己经成为一个焦点问题，世界各国都在积极采取应对的措施。我国同样也面临着严重的能源问题，文献2中截至2009年底，我国的可探明能源储量情况如表1-1所示： 表1-1 2009年底我国能源储备序号名称储量（亿吨）可供开采时间（年）1石油22142煤炭9001003天然气631032但随着人类的无节制的开采，化石能源必然走向枯竭，大部分化石能源在不久的将来会被开采殆尽。从另一方面看，由于化石能源在使用过程中会产生大量的二氧化碳和含硫化合物等有害气体，臭氧层进一步被破坏，造成全球气温变暖,海平面升高,对全球自然生态系统的平衡产生了巨大威胁，严重影响了人类的生存与进步。190
18、6到2005年的100年里，全球平均地表温度上升了0.74，最近50年的升温速率几乎是过去100年的两倍3。1850年以来最暖的12个年份中有11个出现在1995到2006年期间4。因而，必须改变能源利用和发展的方向，将太阳能、风能、潮汐等能源的开发利用作为重点。风能作为一种新型能源用于电力行业，与化石能源发电相比，其拥有更多的优点：无环境污染问题；无资源枯竭的隐患；无购买燃料方面的费用。正是因为风力发电具有以上优点，使其在众多国家能源构架中的比重日益增加。与太阳能，潮汐能等其它新型能源发电相比，风力发电系统构造更简单，运行技术相对成熟。因此，风电装机容量迅猛增长。据预测56，2020至205
19、0年，全球风力发电机组总装机容量、年增长量、总发电量如表1-2所示， 表1-2 2020-2050年风力发电装机容量序号年份（年）年增长量（GW）全球装机总容量(GW)发电量（TWh）1202081.57001700220308414203500320501001800-近年来，我国总装机容量逐年增加，机组参数也在不断增大。我国的风电产业主要分布在内蒙古、甘肃河西走廊新疆和东南沿海及附近岛屿以及青藏高原和华北的部分地区。据中国风能协会2011年3月发布的“2010年中国风电装机容量统计”报告，截至2010年底，我国风电机组年同比增长73.3%，近五年年均复合增长77.5%，增长幅度跃居世界第一
20、。随着我国风力发电量在电网中所占比重的增长，对风电场安全生产水平的需要也迫在眉睫。因此，风电机组的运行维护和状态监测成为迫切需要深入研究的课题。1.2风力发电机组状态监测的研究风电机组状态监测技术是采用先进的监测仪器和统计软件对机组的重要部件（轴承、齿轮箱、润滑油系统、发电机等）进行在线分析和监测、评估各部件的运行状态，诊断和预测故障，可以合理安排维修计划，大大延长了检修周期，确定合理的维修方案，较大程度上提高了故障检修的成功率，减少了备品备件的存储和使用量，达到了大幅降低运行及维护成本的目的。风电机组状态监测技术，在提高风电机组运行的费用和安全等方面具有重要的实际意义。利用状态监测技术，可以
21、实时地掌握和分析风电机组各部分的运行状态，了解机组运行的性能，在机组检修期间，使检修人员能够在一定程度上克服机组状态未知的缺陷。为了实现风电机组的状态监测，必须建立被研究机组部件正常运行时的动态特性模型，并以此动态特性模型为依据，实时监测机组各部件的运行状态。由于风电机组运行中风速变化随机、外界环境变量(如温度)变化大、不同机组的特性存在很大差异、机组各部分机械电气耦合关系严重等原因，基于机组各部件物理特性的物理建模方法面临很多难题。为建立机组各部件的物理参数模型，通常会提出很多对实际对象的假设和简化，本文采用最优粒子群算法(IPSO)与BP神经网络相结合，建立风电机组关键部件的IPSO-BP
22、预测模型。当机组运行异常时，IPSO-BP模型可以及时检测出运行的轻微异常变化，从而达到状态监测的目的。1.2.1风力发电机组状态监测的必要性 当前，以化石能源作为主要燃料的国家，一方面面临严重的环境污染危机，另一方面，化石燃料的储量不断减少，双重危机导致的能源问题日益加深，促使新能源的使用成为世界能源利用的主要组成部分。风能作为一种可持续发展的清洁型新能源，越来越被世界认为是一种能替代化石燃料发电的经济型能源。但是，在世界各国大力发展风电产业的同时，风电机组较高的运维费用使风电投资成本大幅增加。地理位置的偏远，机组工作条件的恶劣，机舱布置较高等因素，使得风场检修运维费用庞大。据研究，如果机组
23、使用年限超过20年，其检修、运维费用将达到总收入的十分之一以上。而对于建造在海上的风场，其检修、运维费用将会达到总收入的五分之一以上7。风力发电厂检修、运维费用的增加，使得风场总体收入下滑，直接影响了世界各国对风力发电行业的投资比例。因此，实时了解风电机组各部件的运行状态，及时发现各部件的异常情况和故障隐患具有重要意义。及早发现机组运行异常和故障隐患，能够为运行人员提供更充裕的决策时间，通过调整运行方式或及时停机减轻或避免严重的设备损坏，能够提前确定维修时间和方案，准备备品备件，从而缩短维护时间，大幅降低维护成本。对风电机组进行状态监测，一方面可以预知机组故障，另一方面，使机组发电功率达到最优
24、化。因此，大力发展风电机组状态监测技术显得尤为重要。1.2.2国内外研究现状针对风力发电这一新型清洁能源利用方式，虽然，目前国内外关于风电机组故障诊断的文献较多，但其中能真正有效监测风电机组运行状态方法却很少。随着风机容量的增加，风机体积也随之增大，发生事故的概率也在增大。面对风机事故频发造成的巨额损失，风机的状态监测技术越来越引起国内外专业技术人员的极大关注。文献8对状态监测与故障诊断技术的历史与现状进行了回顾，阐述了状态监测与故障诊断系统的支撑技术和基本结构，在结合风力发电技术情况下，对现有的风电机组状态监测与故障诊断进行了详细介绍，并指出了其发展方向。但目前风力发电机组的应用还处于初始阶
25、段。文献9对国内外众多风力发电机组运行维护情况进行了介绍，统计出风力发电机组中故障发生频率最高的关键部件，并详细分析了故障发生的原因和产生的现象；文中给出运行中风力发电机组关键部件监测的物理量，根据关键部件的结构特性和物理量的特点，选择相应传感器类型及合理的安装位置，以实时监测机组各部件的运行情况，从而保证机组的长期稳定可靠运行，实现了机组运行的可控再控。文献10详细介绍了风机在线监测系统软件的构成及功能，对SKF公司的 Marlin状态监测系统在风力发电机上的应用做了简要介绍。针对风力发电机的实际运行情况和振动故障信号的频率，对现场测量点的选择进行了研究，并提出了在线监测在风力发电应用上还需
26、进一步研究的观点。文献11对风力发电机组的基本构成进行了详细的阐述，对风机常用状态监测技术，如油液监测、振动监测、性能参数监视等及主要测量参数进行了分析研究，并分析了风机部件的常见故障，研究了部件的故障机理，最后，总结归纳了适合于风机的多种故障诊断方法，对国内外风机状态监测、诊断技术和系统应用现状进行了概述。文献12研究了小波神经网络在风机齿轮箱故障诊断中的应用。该方法借助小波变换的时频分析特性和神经网络的自学习功能，将小波函数作为神经网络的隐含层，不仅提高了诊断精度，减少了神经网络的层数，还加快了收敛速度。文献13BENNOUNA 等在变转速情况下建立了基于多项式的双馈式异步发电机非线性与线
27、性数学模型，利用故障特征分析法检测出了转子偏心故障，并分析故障类型。但该方法也仅能判断发电机的故障类型，而不能准确找出具体故障源。文献14INALPOLAT 等对行星齿轮箱进行数学建模并研究了动力学行为，为其复合传动引起的故障提供了解释依据。文献15YANG 等针对同步发电机为消除变转速的影响，提出了基于主轴转速和转矩的判断方法。模拟定子绕组线圈的短路，对发电机定子绕组电流/功率信号进行分析。先进行信号处理，即用离散小波去除噪声，再使用连续小波提取特征频率，有效地识别出了故障。 文献16时轶等通过在线监测系统对风机的主轴振动进行状态监测，利用风机的工作原理及运用方式，对风机故障进行分析。文献1
28、7阐述和分析了风力发电机组叶片振动的潜在原因，并对我国自主研制的某大型风力发电机的叶片做了具体的分析。文献18首先对风机叶片破坏机理进行了探讨，明确叶片破坏的原因，确定保护方案。然后分别根据快速傅立叶变化算法和无限脉冲响应数字滤波算法，用C语言编写程序，根据单片机本身的硬件资源分析对比确定采用哪种程序实现方式。最后绘制硬件电路图并对程序运行结果进行验证。1.3本课题的主要研究内容大型风电场都安装有SCADA(Supervisory control and Data Acquisition， SCADA)系统，该系统的主要功能是在中央控制室的监控计算机中按固定时间间隔(一般为10秒和10分钟)记
29、录风电场中各单台机组各重要部件传感器的测量数据。此外该系统还记录各机组的各种运行状态变化和各种报警故障信息，如启机、停机、发电机超温、变桨系统变桨错误等。SCADA数据的数量非常巨大，单台风机的单月记录可以达到几百兆。本文采用温度趋势分析的方法进行齿轮箱状态的监测。首先对某1.5MW机组的SCADA (supervisory control and data acquisition)数据进行了整理和分析，采用IPSO-BP方法建立了齿轮箱的温度模型，采用相关关系方法确定输入变量集，利用该模型对齿轮箱的温度进行预测，并利用双滑动窗口对残差进行分析。本文研究的主要内容如下：1. 详细分析了风力发电
30、机组状态监测的现状，提出基于非参数建模状态监测方法的两个关键问题：输入变量集选取及残差处理。2. 由于在建立机组各部件重要测量参数的预测模型时，该测量参数预测模型的输入变量集的确定，是建立其准确模型的关键，因此，预测模型输入变量集的确定是影响预测模型精度的重要因素。本文详细分析了变量集之间的相关关系及判断变量参数相关关系的方法，建立风电机组齿轮箱温度的IPSO-BP状态监测模型，并依据相关关系定量分析的结果来选取IPSO-BP模型的输入变量集，通过对比分析残差结果，提炼出非参数模型输入样本集选取的方法。3. 在风力发电机组非参数预测模型的残差统计方法中，合适的滑动窗口能够消除由于测量误差，机组
31、启停等偶然因素造成的孤立的较大残差的影响。本文详细分析了双滑动窗口残差统计的方法及原理，指出了双滑动窗口具有能够抑制孤立异常残差的作用，并利用IPSO-BP预测模型加以验证。第2章 基于IPSO-BP模型状态监测的研究2.1 引言 风电机组状态监测技术是采用多种方法和手段对机组的重要部件(叶轮、齿轮箱、发电机等)进行在线监测和分析、评估其运行状态、尽早提前发现故障征兆，避免和减轻严重的设备损坏，确定合理的维护时间和方案，从而达到大幅降低维护成本的目的。齿轮箱是风电机组的重要部件之一，其制造技术已较为成熟，具有较高的可靠性。文献19的统计显示，尽管齿轮箱的故障较低，但和故障出现频率最高的电控系统
32、、液压系统相比，其维修过程复杂，尤其对于海上风机，维修过程需要船舶、吊车等专用设备以及合适的天气，因此齿轮箱故障导致的停机时间和维护费用在各类故障中最高。文献20对近年来的风电机组不同部分的状态监测方法进行了系统的分析和综述文献。文献21建立了齿轮箱和发电机的硬件实验台，通过小波分析方法处理高速采集的振动信号，但其与实际齿轮箱的运行状态有较大差别。现场风电机组的传动链系统安装的振动传感器数量有限且仅用来进行振动幅值的阈值报警，振动信号的采集速度往往难以满足高频振动分析的需要。本文采用温度趋势分析的方法进行齿轮箱状态的监测。首先对某1.5MW机组的SCADA (supervisory contr
33、ol and data acquisition)数据进行了整理和分析，采用IPSO-BP网络方法建立了齿轮箱的温度模型，并利用该模型对齿轮箱的温度进行预测。当齿轮箱运行异常时，其温度预测残差的统计特性会发生较大的改变，从而能够及早发现齿轮箱的潜在故障。本文研究的风电机组的额定功率为1.5 MW。切入风速为3 m/s，额定风速为12 m/s。叶轮的额定转速为20 r/min，双馈发电机的额定转速为1800 r/min，齿轮箱的变速比为1：90。该机组的SCADA系统每10 min记录一次机组的参数。记录的内容包括时间标签、有功功率、无功功率、定子三相电压电流、风速、环境和机舱温度、齿轮箱和轴承温
34、度、发电机转速等共计47个参数。同时SCADA系统还保存机组的运行状态信息，如机组启动、停机、发电机超温、变桨系统故障等。每条运行信息包括记录时间、唯一的状态编号、状态说明等。例如：在2006/04/02，2:28，发生了状态号为77的齿轮箱油超温报警，机组停机。在该机组的运行手册中齿轮箱油超温报警的处理措施为：如油温高于80 且持续60 s则停机，油温降至65 后重新启动。2.2 IPSO-BP神经网络基本原理传统BP神经网络采用的反向传播权值修正算法22存在学习收敛速度慢，局部极小点严重等缺陷。本文采用改进的粒子群算法替代反向传播算法进行前向神经网络的训练23。IPSO-BP网络采用通常的
35、三层前向结构，即输入层、隐层和输出层。网络各层的权值和阈值共同构成一个权值向量，记为，并将其作为粒子群算法解空间的一个解，即一个粒子。IPSO-BP网络通过改进粒子群进化方法找到其解空间的一个最佳权值向量，达到最佳的训练和泛化结果。进化过程如下所述。对BP网络进行次随机初始化，得到个权值向量，将其作为粒子群的初始个粒子。每个粒子优劣程度可以用其适应度函数表示。在IPSO-BP网络中，每个粒子的适应度函数定义如下：将粒子即权值向量作用于前向BP网络，对个网络训练样本进行前向运算，得到个网络输出。在该粒子作为网络权值时，个训练样本的训练误差为： (2-1)式中，和分别为第个样本的目标值和网络输出。
36、该粒子对应的适应度函数为： (2-2)该粒子的适应度越大，网络训练的结果越好。当粒子群的初始个粒子给出后，解空间的每个粒子会根据自己的进化经验和同伴的进化经验来不断调整自己的当前值。每个粒子在进化中适应度最大的值，就是该粒子本身找到的最优解，称为个体极值，记作，即第个粒子的极值。整个群体目前的最优解称为全局极值，记为。每个粒子通过上述两个极值不断进化更新自己，从而产生新一代群体。对于粒子，其一次更新的增量和更新后的值分别为： (2-3) (2-4)式中，称为学习因子，通常，为上的随机数，为惯性系数。（2-3）式的第一项与粒子上一次修正的增量有关，可以起到平衡全局搜索和局部搜索的作用；第二项是粒
37、子向自身最优值学习的部分，称为自学习部分，其能够保持粒子有较强的全局搜索能力，避免陷入局部极小点；第三项为粒子向全局最优值学习部分，称为互学习部分，其能够加快搜索速度。在粒子群优化网络权值过程中，希望个体在初始阶段能够在整个解空间进行搜索，不会过早陷入局部极小点；而在结束阶段能够提高算法收敛速度和精度，更有效地寻找到全局最优解。为此在粒子群进化过程中，IPSO动态调整学习因子。在进化的初始阶段，使自学习部分大(大)而互学习部分小(小)，有利于算法在整个解空间搜索；而在算法后期，使自学习部分小(小)而互学习部分大(大)，有利于算法收敛于全局最优解，提高算法收敛速度和精度。为此，取值变为： (2-
38、5) (2-6)和为的初始值和最终值，。本文取，。为最大迭代次数，为当前迭代次数。训练停止条件为：当时停止训练，此时得到全局极值作为最终的网络权值与阈值。2.3 基于IPSO-BP模型状态监测2.3.1 IPSO-BP网络结构及训练样本的选择 首先，输入层参数的确定在IPSO-BP神经网络结构设计中，首先需要确定网络输入和输出。IPSO-BP齿轮箱温度模型的输出为建模变量齿轮箱温度。那些对齿轮箱温度有较大影响或与其有密切关系的SCADA测量变量应作为神经网络的输入。本文采用相关分析法来确定神经网络的输入变量。相关系数的计算公式如下： (2-7)计算SCADA系统中其他46个变量与齿轮箱温度两两
39、之间的相关系数。部分相关系数见表2-1。表2-1 齿轮箱温度与其他变量的相关系数功率风速齿轮箱转速齿轮箱温度环境温度发电机冷空气温度齿轮箱轴承温度0.57140.45010.666110.11120.74060.9324参考表2-1，选择相关系数最大的若干个变量作为神经网络的输入，选择结果为：(1)齿轮箱轴承温度(Tz)(0.9324)(2)发电机冷空气温度(GAT)(0.7406)(3)齿轮箱转速(V)(0.6661)(4)机组功率(P)(0.5714)其次，构造训练样本集神经网络的学习样本质量，对神经网络的泛化能力有很大影响，同时也决定了神经网络模型对齿轮箱正常工作状态空间的覆盖能力。为使
40、神经网络的样本能够体现齿轮箱在正常工作时的不同状态，其训练样本集采用以下方式确定。在2006年4月份，齿轮箱工作正常，无超温或其他故障。选取SCADA历史数据中从4月6日0时到5月1日0时的有效历史记录建立齿轮箱IPSO-BP温度模型。记机组4月份有效的历史观测向量集合为 (2-8)集合中观测向量的数量为。每个观测向量包括功率、齿轮箱转速、齿轮箱轴承温度、发电机冷空气温度、齿轮箱温度5个值，将其分别记为。训练样本集的构造需要使其能够尽量覆盖齿轮箱正常工作空间。齿轮箱正常工作空间的每一个观测向量由5个变量组成，且其观测值已被归一化。对每一个变量，将0 1之间等分为200份，以0.005为步距从集
41、合K中查找出若干个观测向量加入训练样本集中。以机组功率x1为例，向训练样本集中添加观测向量的方法如图2-1所示。图2-1 根据功率变量x1构造训练样本集图中为0.001。对剩余的4个变量，均采用与图2-1相同的流程以0.005为步距从集合K中选择观测向量添加到训练样本集中。采用此方法构造训练样本集，能够将组成观测向量的5个变量的不同测量值对应的历史记录选入训练样本集中，从而使其能较好地覆盖齿轮箱正常工作空间。最后，构造验证样本集选取SCADA历史数据中从4月1日0时到4月6日0时的720个历史记录作为验证集。在此时段，该机组共发生3次停机，各次停机的SCADA记录如表2-2所示。表2-2 4月
42、1日至6日机组停机记录序号日期时间状态号停机原因12006/04/022:28:4377齿轮箱油超温22006/04/027:42:1377齿轮箱油超温32006/04/0311:14:35147指令停机需注意的是，对于实际风电机组，报警停机与设备故障之间没有必然联系。如表2-2中虽然发生了2次齿轮箱油超温报警停机，但在该机组4月份及后续月份的SCADA记录和运行日志中未发现齿轮箱故障和维修的记录。部分报警停机属于机组自身的保护功能。在4月份，齿轮箱工作正常，无超温或其他故障。2.3.2 IPSO-BP网络的训练及验证过程通过对样本对的反复学习，IPSO-BP网络的误差达到了系统平均误差的要求
43、(0.02)，网络的权值调整完毕。为了检验模型的有效性，将测试样本作为网络的输入。在4月份的历史记录中，齿轮箱温度的最大值为74.1 ，最小值为50.2 。环境温度的最大值为20 ，最小值为-13 。记齿轮箱温度的BP神经网络模型预测残差为 (2-9)式中：为齿轮箱温度实际测量值；为IPSO-BP网络对该实测温度的估计值。验证结果见图2-2。图中各变量的值均为归一化后的结果。当功率为0时即机组停机时，IPSO-BP模型对齿轮箱温度不进行预测，对应的齿轮箱温度预测值为0，对应的残差为0。预测值为0，对应的残差为0。 图2-2 某机组4月1日至6日的IPSO-BP模型验证结果在图2-2中，某些孤立
44、时刻的齿轮箱温度的预测残差明显大于其他时刻。且这些预测残差大的点是成对出现的，共3对，其位置和出现原因如表2-3所示，与表2-2中的机组的3次停机时刻完全对应。表2-3 验证结果中残差大的位置与原因序号位置时刻残差值原因1第160点04/02 2:300.092022006/04/02 2:28:43发生齿轮箱油超温停机第182点04/02 6:100.10232006/04/02 5:58:56 System OK 机组重启2第192点04/02 7:500.095672006/04/02 7:42:13发生齿轮箱油超温停机第205点04/02 10:00-0.20292006/04/02
45、9:56:56 System OK 机组重启3第357点04/03 11:200.095632006/04/03 11:14:35指令停机第366点04/03 12:500.13692006/04/03 12:43:03 System OK 机组重启在表2-3中这些时刻出现预测残差大的原因如下：由于在这些时刻即机组停机和重新启动时，观测向量中各变量之间的关系与风电机组和齿轮箱正常运行时的状态差别很大（如当风速很高时功率低或为零），观测向量偏离正常工作空间，通过训练样本集中的历史观测向量的组合无法给出精确的预测值，导致残差增大。这种由于启停机造成的孤立残差较大的点不应视为齿轮箱故障的出现。去除以
46、上由于停机导致的残差很大的6点后，IPSO-BP神经网络模型的预测精度很高，预测残差绝大多数情况下在0.05以下。验证结果表明齿轮箱IPSO-BP神经网络温度模型对齿轮箱正常工作时的动态特性具有很高的建模精度。2.4 齿轮箱温度IPSO-BP神经网络模型预测残差统计分析2.4.1 滑动窗口残差均值与标准差统计本文方法选择的训练样本能够较好地覆盖齿轮箱的正常工作空间。当齿轮箱工作正常时，IPSO-BP网络模型的输入观测向量位于正常工作空间，能够被训练样本覆盖，或者说输入与训练样本中的某些向量距离很近，此时IPSO-BP网络模型对齿轮箱温度具有很好的预测效果。当齿轮箱出现异常时，其动态特性发生改变，观测向量中的5个变量之间的关系发生异常变化，偏离正常工作状态空间，无法被训练样本覆盖，其齿轮箱温度的
