[发明专利]一种风电机组齿轮箱的故障预警方法有效
申请号: | 202110078440.9 | 申请日: | 2021-01-19 |
公开(公告)号: | CN112784373B | 公开(公告)日: | 2022-03-01 |
发明(设计)人: | 张照彦;王少科;王培光;田亚茹;付磊;姜萍 | 申请(专利权)人: | 河北大学 |
主分类号: | G06F30/17 | 分类号: | G06F30/17;G06F30/27;G06K9/62;G06F113/06;G06F119/08 |
代理公司: | 石家庄国域专利商标事务所有限公司 13112 | 代理人: | 胡澎 |
地址: | 071002 *** | 国省代码: | 河北;13 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 机组 齿轮箱 故障 预警 方法 | ||
1.一种风电机组齿轮箱的故障预警方法,其特征是,包括如下步骤:
S1、数据获取:获取风电机组SCADA系统中的数据和记录,数据和记录的时间跨度包括风电机组正常运行、故障形成、故障显现在内的各阶段;
S2、建模变量选取:选取包括风速、发电机转速、发电机有功功率、齿轮箱温度、上一时刻齿轮箱温度的历史数据在内的各种参数作为齿轮箱NSET建模变量;
S3、数据预处理:删除步骤S1中所获的SCADA数据中的异常数据,然后对数据进行归一化处理;
S4、利用步骤S2中选取的各种参数建立齿轮箱NSET温度预测模型;
S5、使用建立的NSET温度预测模型,预测齿轮箱的温度,得到温度的实际值与预测值之间的残差;
S6、确定残差阈值,当残差超出阈值时即发出风电机组齿轮箱故障预警的报警信息;
步骤S3的具体操作方式如下:
S3-1、将步骤S1中所获取的SCADA数据划分成三个部分:训练集、验证集、试验集;
S3-2、剔除训练集中的风速大于风电机组切入风速3m/s、且输出功率等于零的数据点;
S3-3、根据所获数据,建立训练集风速-功率曲线,再参照IEC61400-12-1“分箱”划分法,以每0.5m/s风速为一个划分区间,将训练集风速-功率曲线划分成若干个区间;
S3-4、用3σ准则法检测训练集各风速区间中风速小于等于5m/s的异常值,并将异常值标记出来;用中位数准则法检测训练集各风速区间中风速大于5m/s的异常值,并将异常值标记出来;
S3-5、剔除步骤S3-4中标记的异常值以及训练集中的负功率数据;
S3-6、对训练集中保留下来的数据进行归一化操作;
步骤S3-4检测异常值的具体操作方式如下:
当训练集的风速小于等于5m/s时,功率应满足公式(1)的计算结果:
其中,Pb是某风速区间的第b个功率值,是功率平均值,σ是标准差;
当训练集的风速大于5m/s时,功率应满足公式(2)至公式(5)的计算结果:
|δj|=|Pj-MED|(j=1,2,…,m) (3)
MED-3Mδ≤Pj≤MED+3Mδ (5)
其中,MED为功率中位数,k=0,1,2,L,|δj|为中位数偏差,Pj为某风速区间的第j个发电机有功功率,Mδ为|δj|的中位数;
步骤S5的具体操作方式如下:
S5-1、使用建立的NSET温度预测模型,分别对训练集、验证集和试验集中的齿轮箱温度进行预测;
S5-2、使用验证集和试验集中的齿轮箱实际温度减去步骤S5-1预测的预测温度,得到关于验证集的温度残差序列以及关于试验集的温度残差序列;
步骤S6的具体操作方式如下:
S6-1、根据步骤S5-2所获得的关于验证集的温度残差序列,分别计算残差均值和均方根误差Sε;
S6-2、根据残差均值和均方根误差Sε,计算残差阈值;
S6-3、当试验集的温度残差序列多次持续超出残差阈值时,即发出风电机组齿轮箱故障预警的报警信息。
2.根据权利要求1所述的风电机组齿轮箱的故障预警方法,其特征是,步骤S6-2的残差阈值的确定方式是:根据步骤S5-2所获得的关于验证集的温度残差序列,计算得到验证集中预测温度与实际温度的残差,并由公式(7)计算得到温度残差均值和均方根误差Sε;
其中,N为验证集数据个数,εi为验证集的第i个残差,为残差均值,Sε为均方根误差;
再由公式(8)计算得到残差阈值Hε;
其中,Hε为齿轮箱温度残差阈值,为残差均值,Sε为均方根误差。
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