[发明专利]一种基于温度预测的风电场风电机组变频器状态评价方法

摘要

本发明公开了一种基于温度预测的风电场风电机组变频器状态评价方法，包括以下步骤：随机选取SCADA系统中第a号风电机组在服役期限内N天的数据，形成N组数据样本；初步筛选时间序列非线性预测模型输入变量种类；对预测模型多输入变量进行全面筛选；多输入输出预测模型再训练与综合；变频器温度预测结果评价变频器状态；对风电场所有风电机组的变频器温度进行预测，进一步对风电机组变频器状态进行自确认及评价。本发明为风电场风电机组变频器在复杂多变工况下的温度预测，实时掌握风电机组变频器状态，提醒风电场技术人员采取必要的措施，以防止变频器过早损坏和事故的发生，该方法还可推广应用于其它复杂机电系统的变频器温度的预测和状态评价。

主权项

1.一种基于温度预测的风电场风电机组变频器状态评价方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)随机选取风电场的SCADA系统中第a号风电机组在服役期限内N天的数据，形成对应的N组数据样本，每组数据样本中通过均匀随机抽样获取样本子集作为训练样本集和测试样本集；/n(2)将SCADA系统中所有的传感器信号组建成一个矩阵变量X＝[X₁,X₂,L,X_i,L,X_n]，其中n为风电机组SCADA系统所有的传感器信号的个数，将变频器入口温度、变频器出口温度及变频器出入口温度差用矩阵Y＝[Y₁,Y₂,Y₃]表示，分别对每组数据样本建立以X为输入变量，以Y为预测变量的相关分析模型，得到每组数据样本中每一个输入变量与每一个预测变量之间的相关系数，并对N组数据样本中相同种类的输入变量与预测变量之间的相关系数进行取均值处理，得到每一种输入变量与预测变量之间的平均相关系数，通过设定阀值矩阵Z的方式对每一种输入变量与预测变量之间的平均相关系数进行筛选，初步确定输入变量的种类，经初步确定后的输入变量表示为X_r＝[X_1r,X_2r,L,X_ir,L,X_nr]，其中nr为经过初步筛选后输入变量个数；/n(3)建立以矩阵X_r为外部输入变量，Y为自回归预测变量的时间序列非线性预测模型，求得时间序列非线性预测模型的初始预测绝对误差及其均方根值，通过改变矩阵X_r的某个外部输入变量，得出时间序列非线性预测模型改变后的预测绝对误差及其均方根值，通过将改变后的预测绝对误差均方根值与初始预测绝对误差进行判断，以确定对应改变的输入变量的取舍，从而全面确定输入变量的种类，经全面确定的输入变量表示为：X_s＝[X_1s,X_2s,L,X_is,L,X_ms]；/n(4)多输入输出预测模型再训练与综合，以基于全面确定输入变量后筛选形成的N组数据样本分别进行独立训练，得到N个时间序列非线性预测模型，采用预测值取众数的方法对训练的N个时间序列非线性预测模型进行综合，得到第a号风电机组变频器温度预测的综合预测模型；/n(5)以经全面确定输入变量后筛选形成的SCADA系统当前数据为输入，应用步骤(4)训练得到的第a号风电机组综合预测模型，在线对当前时刻的变频器温度进行预测，依据温度预测值及其变化趋势计算变频器状态参数，对第a号风电机组变频器状态进行实时评价；/n(6)重复步骤(1)至步骤(5)，对风电场所有风电机组的变频器温度进行预测，进一步对风电机组变频器状态进行自确认及评价。/n