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風(fēng)電機組性能劣化預(yù)警
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一、項目背景
風(fēng)力發(fā)電作為新能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)之一,已得到社會各方面的全面認(rèn)可。但是由于自然環(huán)境和負荷不穩(wěn)定等因素,導(dǎo)致風(fēng)電機組在使用過程中,機組部件會逐漸磨損和腐蝕、斷裂,最終引起故障而停機或者大部件損壞。從而進行風(fēng)電機組性能劣化預(yù)警,及時掌握部件損壞情況,在機組部件進入故障前,進行隱患排查、修理及更換,是提升風(fēng)力發(fā)電的安全性和經(jīng)濟性的必要手段。

二、問題與挑戰(zhàn)
1、不能忽視的時序。風(fēng)機機組性能劣化是一個具有時間跨度的現(xiàn)象,無法依據(jù)單點檢測判定是否發(fā)生劣化,需要綜合一段時間內(nèi)的機組運行數(shù)據(jù)分析機組在一段時間內(nèi)是否發(fā)生劣化。如圖是風(fēng)速和功率散點圖:
 風(fēng)電機組性能劣化預(yù)警風(fēng)速和功率散點圖

2、劣化的強相關(guān)聯(lián)。風(fēng)機機組劣化是一個動態(tài)過程,同一時刻某一劣化現(xiàn)象往往會引起另一劣化現(xiàn)象,所以需要將每一種劣化割裂開進行分析。
3、二維世界的損失。風(fēng)機機組數(shù)據(jù)是一段時間內(nèi)的積累,反應(yīng)了風(fēng)速和功率曲線形態(tài)上,時間作為第三維數(shù)據(jù)無法體現(xiàn),而時間是風(fēng)電機組性能劣化預(yù)警的重要因素。

三、解決方案
利用機器學(xué)習(xí)算法,分析與風(fēng)機劣化的相關(guān)的影響因素,構(gòu)建基于風(fēng)機功率曲線的劣化分類模型。引入時間平移窗口,將時序考慮進算法模型,分析機組劣化開始和結(jié)束時間。
  • 劣化類型預(yù)測
引入機器學(xué)習(xí)算法,分析風(fēng)機機組不同劣化現(xiàn)象的影響因素,探索風(fēng)機劣化原因。利用圖像處理技術(shù),提取機組功率特性曲線特征,構(gòu)建分類模型,預(yù)測風(fēng)機機組劣化類型,劣化類型包括離散點離散度大、起點偏移、出現(xiàn)限負荷點、曲線形態(tài)異常等。
  • 劣化起止時間
以時間小窗口為切入點,動態(tài)分析機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間出現(xiàn)不同類劣化的起止時間。

四、應(yīng)用價值
  • 預(yù)警風(fēng)電機組性能劣化
建立風(fēng)電機組性能劣化預(yù)警模型,離線或在線批量預(yù)警風(fēng)電機組性能劣化,分析各類劣化原因,確定劣化發(fā)生時間。
  • 保證風(fēng)電機組可靠運行
準(zhǔn)確把握機組的實時運行狀態(tài),并對其早期缺陷及時預(yù)警,有助于防范機組嚴(yán)重故障的發(fā)生。
  • 推動風(fēng)力發(fā)電技術(shù)發(fā)展
風(fēng)電場引入風(fēng)電機組性能劣化預(yù)警,保證風(fēng)電場發(fā)電機組安全運行,提升風(fēng)力發(fā)電的安全性和經(jīng)濟性,促進風(fēng)力發(fā)電技術(shù)蓬勃發(fā)展。


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