龍?jiān)达L(fēng)電機(jī)組性能智能診斷預(yù)警平臺(tái)
2022-04-18 20:11:28
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一、項(xiàng)目背景
風(fēng)力發(fā)電作為新能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)之一，已得到社會(huì)各方面的全面認(rèn)可。但是由于自然環(huán)境和負(fù)荷不穩(wěn)定等因素，導(dǎo)致風(fēng)電機(jī)組在使用過程中，機(jī)組部件會(huì)逐漸磨損和腐蝕、斷裂，最終引起故障而停機(jī)或者大部件損壞。從而進(jìn)行風(fēng)電機(jī)組性能劣化預(yù)警，及時(shí)掌握部件損壞情況，在機(jī)組部件進(jìn)入故障前，進(jìn)行隱患排查、修理及更換，是提升風(fēng)力發(fā)電的安全性和經(jīng)濟(jì)性的必要手段。
二、問題與挑戰(zhàn)
1、不能忽視的時(shí)序。風(fēng)機(jī)機(jī)組性能劣化是一個(gè)具有時(shí)間跨度的現(xiàn)象，無法依據(jù)單點(diǎn)檢測(cè)判定是否發(fā)生劣化，需要綜合一段時(shí)間內(nèi)的機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)分析機(jī)組在一段時(shí)間內(nèi)是否發(fā)生劣化。如圖是風(fēng)速和功率散點(diǎn)圖：
2、劣化的強(qiáng)相關(guān)聯(lián)。風(fēng)機(jī)機(jī)組劣化是一個(gè)動(dòng)態(tài)過程，同一時(shí)刻某一劣化現(xiàn)象往往會(huì)引起另一劣化現(xiàn)象，所以需要將每一種劣化割裂開進(jìn)行分析。
3、二維世界的損失。風(fēng)機(jī)機(jī)組數(shù)據(jù)是一段時(shí)間內(nèi)的積累，反應(yīng)了風(fēng)速和功率曲線形態(tài)上，時(shí)間作為第三維數(shù)據(jù)無法體現(xiàn)，而時(shí)間是風(fēng)電機(jī)組性能劣化預(yù)警的重要因素。
三、解決方案
利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，分析與風(fēng)機(jī)劣化的相關(guān)的影響因素，構(gòu)建基于風(fēng)機(jī)功率曲線的劣化分類模型。引入時(shí)間平移窗口，將時(shí)序考慮進(jìn)算法模型，分析機(jī)組劣化開始和結(jié)束時(shí)間。
引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法，分析風(fēng)機(jī)機(jī)組不同劣化現(xiàn)象的影響因素，探索風(fēng)機(jī)劣化原因。利用圖像處理技術(shù)，提取機(jī)組功率特性曲線特征，構(gòu)建分類模型，預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)機(jī)組劣化類型，劣化類型包括離散點(diǎn)離散度大、起點(diǎn)偏移、出現(xiàn)限負(fù)荷點(diǎn)、曲線形態(tài)異常等。
以時(shí)間小窗口為切入點(diǎn)，動(dòng)態(tài)分析機(jī)組功率特性曲線的變化過程，利用劣化分類模型分析不同時(shí)間出現(xiàn)不同類劣化的起止時(shí)間。
四、應(yīng)用價(jià)值
建立風(fēng)電機(jī)組性能劣化預(yù)警模型，離線或在線批量預(yù)警風(fēng)電機(jī)組性能劣化，分析各類劣化原因，確定劣化發(fā)生時(shí)間。
- 保證風(fēng)電機(jī)組可靠運(yùn)行
準(zhǔn)確把握機(jī)組的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài),并對(duì)其早期缺陷及時(shí)預(yù)警,有助于防范機(jī)組嚴(yán)重故障的發(fā)生。
- 推動(dòng)風(fēng)力發(fā)電技術(shù)發(fā)展
風(fēng)電場(chǎng)引入風(fēng)電機(jī)組性能劣化預(yù)警，保證風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電機(jī)組安全運(yùn)行，提升風(fēng)力發(fā)電的安全性和經(jīng)濟(jì)性，促進(jìn)風(fēng)力發(fā)電技術(shù)蓬勃發(fā)展。
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