风力发电机组非参数模型状态监测关键问题研究 硕士学位论文.doc

硕士学位论文硕士学位论文 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 Unit 2012 年年 12 月月 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: 621.3 Dissertation for the Master Degree in Engineering Research on Non-parameter Model Condition Monitoring of Wind Power Unit Candidate： Supervisor：Prof Academic Degree Applied for：Master of Engineering Speciality： Detection technology and automation equipment School： School of Control and Computer Engineering Date of Defence： March， 2013 Degree-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： 年 月 日 导师签名： 日期： 年 月 日 华北电力大学硕士学位论文 I 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、残差统计方法、双滑动窗口、IPSO-BP 模型 华北电力大学硕士学位论文 II Abstract As 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 on 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 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 determined 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 temperature 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 statistical 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 duplex 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, IPSO-BP models 华北电力大学硕士学位论文 I 目 录 摘摘 要要I ABSTRACTII 目目 录录 .I 第第 1 章章 绪绪 论论.1 1.1 本文研究的目的和意义.1 1.2 风力发电机组状态监测的研究.2 1.2.1 风力发电机组状态监测的必要性.3 1.2.2 国内外研究现状.3 1.3 本课题的主要研究内容.5 第第 2 章章 基于基于 IPSO-BP 模型状态监测的研究模型状态监测的研究.6 2.1 引言 6 2.2 IPSO-BP 神经网络基本原理.7 2.3 基于 IPSO-BP 模型状态监测 .8 2.3.1 IPSO-BP 网络结构及训练样本的选择.8 2.3.2 IPSO-BP 网络的训练及验证过程.10 2.4 齿轮箱温度 IPSO-BP 神经网络模型预测残差统计分析 .12 2.4.1 滑动窗口残差均值与标准差统计12 2.4.2 齿轮箱工作异常时温度残差统计特性分析.13 2.4.3 齿轮箱预测残差分析.14 2.5 本章小结.16 第第 3 章章 关键问题一：非参数模型输入变量集选取关键问题一：非参数模型输入变量集选取.17 3.1 引言 17 3.2 相关性分析的概述 18 3.3 基于 IPSO-BP 模型输入变量集选取的比较分析 .19 3.3.1 作散点图19 3.3.2 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22 3.3.3 基于 IPSO-BP 模型输入变量集选取的比较分析23 3.4 本章小结 26 华北电力大学硕士学位论文 II 第第 4 章章 关键问题二：基于莱特准则的双滑动窗口残差统计方法关键问题二：基于莱特准则的双滑动窗口残差统计方法.27 4.1 引言 27 4.2 基于莱特准则的双滑动窗口残差统计方法 28 4.2.1 莱特准则判别方法28 4.2.2 双滑动窗口残差统计方法概述29 4.3 基于 IPSO-BP 模型双滑动窗口残差统计方法 .30 4.4 本章小结 31 第第 5 章章 结论与展望结论与展望.33 参考文献参考文献.35 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果.38 致致 谢谢.39 华北电力大学硕士学位论文 1 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2214 2煤炭900100 kM i1 A0.01i k1 ii1 kk1 1( ) N xkA 添加 XN(k)到 D 结束 N N N Y Y Y 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 华北电力大学硕士学位论文 10 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 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 (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) 55 GT xx 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 5 x 5 x 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。 华北电力大学硕士学位论文 11 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 第 160 点04/02 2:300.09202 2006/04/02 2:28:43 发生齿轮箱 油超温停机 1 第 182 点04/02 6:100.1023 2006/04/02 5:58:56 System OK 机组重启 第 192 点04/02 7:500.09567 2006/04/02 7:42:13 发生齿轮箱 油超温停机 2 第 205 点04/02 10:00-0.2029 2006/04/02 9:56:56 System OK 机组重启 第 357 点04/03 11:200.09563 2006/04/03 11:14:35 指令停机 3 第 366 点04/03 12:500.1369 2006/04/03 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 华北电力大学硕士学位论文 12 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，其齿轮箱温度的预测残差增大且残差分布会显著区别于正 常工作状态下的残差分布。残差的均值和标准差可以直观地反映其大小和分布情 况。为实时连续地反映残差分布特性的变化，本文采用滑动窗口残差统计的方法。 某段时间内，记 IPSO-BP 神经网络模型的齿轮箱温度预测残差序列为 (2-10) 12 N GT 对该序列，取一个宽度为的滑动窗口。对窗口内的连续个残差计算其均值和NN 标准差： (2-11) 1 2 1 1 1 () 1 N i i N i i X N SX N 残差滑动窗口如图 2-3 所示。 华北电力大学硕士学位论文 13 图 2-3 残差滑动窗口统计 采用滑动窗口残差统计方法的原因如下： 1)该残差统计方法能够连续实时地检测残差统计特性的变化，算法简单，适合 在线实时分析。 2) IPSO-BP 网络模型采用训练样本中合理选择的有限个历史观测向量代表整 个齿轮箱温度特性的正常工作空间。其对整个正常工作空间覆盖能力较好，如 2.3 节验证结果所示。但对正常工作空间的不同区域，其覆盖能力是有差异的。对某 些特定的局部的工作空间，IPSO-BP 网络模型的覆盖能力比其他区域稍差。当 IPSO-BP 神经网络模型的输入观测向量位于这些区域时，其预测精度会有所下降， 即在残差序列中会出现一些孤立的残差相对较大的点。这些孤立的残差相对较大 的点并不是齿轮箱故障的征兆。滑动窗口残差统计方法计算滑动窗口内多个残差 的统计特性，对上述情况下的孤立较大残差的不利影响具有很好的抑制作用。 3)通过合理选择滑动窗口的宽度，既能及时迅速地反映残差统计特性的连续N 变化，又能消除随机因素的影响，提高齿轮箱状态监测的可靠性，降低误报警的 几率。 2.4.2 齿轮箱工作异常时温度残差统计特性分析 当齿轮箱工作正常时，IPSO-BP 网络温度模型预测精度很高，预测残差的均 值接近 0，且标准差较小。当齿轮箱出现故障隐患时，其工作特性会发生改变。齿 轮箱的常见故障主要有润滑不良、偏心、齿面点蚀胶合等，这些故障都会导致齿 轮箱温度特性发生改变，使新的观测向量偏离正常工作状态空间。IPSO-BP 网络 温度模型预测残差增大，统计特性改变，主要表现为以下 3 种形式： 1)残差的均值仍接近 0，但残差的标准差明显增大，表现为残差的散布范围增 大； 2)残差的均值以较大幅度偏离 0，但残差的标准差变化不大，表现为预测残差 出现系统偏差； 华北电力大学硕士学位论文 14 3)以上两种情况的组合。 为了根据残差的统计特性变化检测齿轮箱的故障隐患，需要确定残差均值和 标准差的故障阈值，记其分别为和。当 IPSO-BP 网络模型预测的齿轮箱温度 Y E Y S 残差滑动窗口统计特性超过其中某一设定阈值时，发出故障隐患报警，提醒操作 人员密切关注齿轮箱的运行状态，及时采取相应的处理措施。残差均值和标准差 阈值可以由运行人员根据经验确定，也可以根据 2.3 节中 IPSO-BP 网络温度模型 的验证结果确定。 将验证集合作为 IPSO-BP 网络模型的输入，计算验证集合的预测输出和残差 序列，对该残差序列采用滑动窗口统计方法计算残差的连续实时均值和标准差。 记验证序列的残差均值绝对值最大值为，标准差的最大值为，则齿轮箱故障 v E v S 征兆诊断的阈值标准为 (2-12) 1 2 YV YV Ek E Sk S 式中和可以由现场运行人员根据运行经验参与确定。如 2.3 节所述，在机 1 k 2 k 组停机和启动的前后时刻，会造成残差异常增大，在进行残差分析时，可以根据 功率是否为 0 确定这些异常残差的位置并用 0 替代，使其不影响齿轮箱的监测。 2.4.3 齿轮箱预测残差分析 对 2.3.2 节中的验证集合残差序列采用滑动窗口统计方法确定齿轮箱工作异常 监测时所需的均值和标准差的阈值，本文中滑动窗口宽度 N=100。验证序列滑动 窗口均值与标准差的变化趋势如图 2-4 所示 图 2-4 验证集合的残差滑动窗口统计特性 华北电力大学硕士学位论文 15 由图 2-4 得，。本文取，则齿轮箱故0.016 v E 4 6.3442 10 v S 1 3k 2 3k 障报警的阈值为，。该机组的 2006 年的 SCADA 数0.0404 Y E 3 1.26884 10 Y S 据中，没有出现齿轮箱故障的记录。为了验证 IPSO-BP 网络模型监测齿轮箱故障 的有效性，人为模拟当齿轮箱故障时导致齿轮箱温度升高的情况。对 4 月 1 日 0 时到 4 月 6 日 0 时的 720 个历史数据从第 501 点开始对齿轮箱温度变量人为加入 步距为 0.001 的累积温度偏移。故障模拟的 IPSO-BP 网络模型残差如图 2-5 所示。 图 2-5 齿轮箱温度偏移后的 IPSO-BP 模型预测残差结果 齿轮箱温度偏移后对应的残差滑动窗口统计特性和报警阈值如图 2-6 所示。 图 2-6 温度偏移后的残差滑动窗口统计特性 从图 2-6 中可以看出，标准差曲线在第 440 个滑动窗口超出了预先设定的均值 阈值，距离开始偏离的第 501 点的位置为 440+100-500=40，100 为滑动窗口的宽 度。在第 541 点处，检测出了齿轮箱温度的异常变化。该点人为偏移后的齿轮箱 温度与对应的原始正常齿轮箱温度间的偏差可以根据温度偏移步距和齿轮箱温度 变化区间求出，即 400.001(74.1-50.2)=0.96()。可见，当齿轮箱出现故障隐患 导致其温度异常变化时，本文提出的基于 IPSO-BP 网络温度模型状态监测方法能 够及时发现并发出报警信息，实现齿轮箱状态的在线监测。 华北电力大学硕士学位论文 16 2.5 本章小结 本章采用 IPSO-BP 网络，合理选择与齿轮箱温度密切相关的过程变量，并给 出了选择训练样本的有效方法，建立了齿轮箱温度 IPSO-BP 预测模型。该建模方 法具有很小的训练误差和检验误差，不仅能更快的收敛于最优解，而且能够显著 提高建模精度。当齿轮箱出现故障隐患时， IPSO-BP 模型预测的残差的分布特性 发生改变。本章采用滑动窗口连续实时地计算残差均值和标准差的变化趋势，并 和设定阈值比较，得出齿轮箱当前的运行状态。通过对某机组齿轮箱温度 SCADA 数据及人为模拟的齿轮箱故障的分析，IPSO-BP 模型能够及时检测出齿轮箱工作 状态的异常变化，验证了 IPSO-BP 模型的有效性。 华北电力大学硕士学位论文 17 第 3 章 关键问题一：非参数模型输入变量集选取 3.1 引言 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 进行在线监测和分析、评估其运行状态、诊断和预测故障，大大延长了检修周期， 提高了故障检修的成功率，减少了备品备件的存储，达到大幅降低维护成本的目 的。 目前国内外学者对时间序列建模与预测进行了大量的研究，并取得了一定的 成果。如 CAO 等24采用小波网络、SHI 等25采用回声状态向量机、 HAN 等 26来用递归神经网络进行混沌时间序列预测等。 这些预测方法大都是 针对单 变量的研究，其基本原理是 对观测数据进行相空间重构，利用合适的非线性 数 学模型来完成系统的动态特性拟合 ，具有较高的精度。 在时间序列分析中，嵌 入理论对于时间序列的建模具有十分重要的作用。理论分析认为，通过选择合 适的时间延迟和嵌入维数，单变量序列 能够实现复杂系统的重构。但是在实际 分析中，单变量时间序列不能够 完全反映系统的全部动力学特性 27，使预测结 果不够精确。 在解决实际问题的建模中，复杂系统通常 需要多个变量进行描述，得到的 观测序列往往为多变量时间序列。理论上 ，多变量时间序列与单变量序列相比， 其包含了更多的系统信息。因此，采用多变量时间序列建立的预测模型更能充分 反映复杂系统的动力学特性。此外，如果只有少量的观测数据 ，多变量序列还 能够补充原单变量时间序列的信息 。因此，在分析复杂系统时，采用多变量时 间序列的预测模型具有更高的实际意义。 对于复杂系统的建模，变量间的相关分析也逐渐引起人们的关注，如 Wojcik 等28通过对荷兰 Maastricht 地区的降雨和气温进行相关分析，选取二者 的联合信息估计月均降雨量和月均温度。 Liu 等29则收集澳大利亚全国 39 个 观测点的降雨和气温观测值，结合二者信息估计太阳日辐射大小。 相关性分析 作为一个焦点问题被人们普遍关注，在进行时间序列的 状态预测建模中，如果 忽略了变量之间的相互关系 ，将可能会对建模的结果产生影响，严重时将 产生 错误的分析结果。 通常将相关系数作为度量相关关系的尺度，因其 只是一个r 线性的度量，对于 非线性的情况和非正态分布并不适用，而且 相关系数容易受 其他因素的影响， 其反映的往往是表面的、非本 质的联系。通过对获取的多变 量时间序列中各变量之间进行相关性分析（包括线性相关、非线性相关和不相关） 华北电力大学硕士学位论文 18 ，寻找能够反应动力系统演化特征的数据 ，剔除其中的冗余数据， 是多变量时 间序列建模需要首要解决的一个问题。 在建立机组各部件重要测量参数的 IPSO-BP 模型时，该预测模型的输入变量 集的确定是准确建立该模型的关键。文献30对集中变量的确定方法主要是根据风 电机组的工作原理与 SCADA 数据趋势分析得到的。但 SCADA 数据中测量变量对 IPSO-BP 建模变量的影响是多种形式的，最简单的相关关系为正线性相关，如齿 轮箱轴承温度与齿轮箱润滑油温度，其之间变化趋势基本一致。建模变量也可能 与 SCADA 其他变量之间存在负线性相关，甚至非线性相关关系。此时，简单的趋 势分析和比较确定观测向量的方法难以适用。本文做出了 SCADA 中各参数与齿轮 箱润滑油温度之间的散点图，量化分析了它们之间的关系，利用 IPSO-BP 方法建 立齿轮箱润滑油温度预测模型，并对其进行温度预测，通过对残差进行分析比较， 选出最优建模输入变量集，从而更精确的建立风电机组各部件的非参数测量变量 模型。 3.2 相关性分析的概述 统计学中用一个统计量描述相关的密切程度，这个统计量称相关系数或相关 指数，分别记为 或。相关系数的绝对值必然在 0 到 1 之间，即，而r 2 R11r 相关指数小于等于 1，即。对于相关关系的分析我们可以借助于若干分析指 2 1R 标（如相关系数或相关指数）对变量之间的密切程度进行测定。 相关系数是反映两个变量线性相关关系的一个重要统计指标，用 表示。其数r 学计算公式为： (3-1) 2 22 22 xy xy nxyxy r nxxnyy 相关系数 没有单位，其绝对值。，说明变量和之间为正相关，即r1r 0r xy 和的变化趋势方向相同；，说明变量和为负相关关系，表明和之xy0r xyxy 间反向变化，如增大则减小。越接近于 1，线性关系越密切；为完全xyr1r 相关。 相关指数是反映两个变量非线性相关关系的一个重要统计指标31，用表示， 2 R 其数学计算公式为 (3-2) 2 2 1- t t yy R yy 华北电力大学硕士学位论文 19 其中是对的数学期望；是的算数平均值。，越接近于 1，非线 yyx _ yy 2 1R 2 R 性关系越密切。 3.3 基于 IPSO-BP 模型输入变量集选取的比较分析 本章研究的风电机组的额定功率为1.5MW。切入风速为3m/s，额定风速为 12m/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 190。该机组的 SCADA 系统记录一次参数的间隔时间为 10 min。记录 的内容包括有功功率、无功功率、发电机转速、风速、环境温度、机舱温度、齿 轮箱润滑油和轴承温度等共计 47 个参数。 3.3.1 作散点图 在直角坐标系中分别作出 SCADA 系统中其他 46 个变量与齿轮箱润滑油温 度的散点图，其中部分散点图如图 3-1： a)齿轮箱温度与齿轮轴承温度关系图 d)齿轮箱温度与齿轮箱转速关系图 b)齿轮箱温度与发电机温度关系图 e)齿轮箱温度与无功功率关系图 华北电力大学硕士学位论文 20 c)齿轮箱温度与功率关系图 f)齿轮箱温度与风差 10 秒关系图 图 3-1 SCADA 中部分参数与齿轮箱润滑油温度的散点图 由散点图可以清楚的看到部分 SCADA 中以下参数与齿轮箱润滑油温度呈线性关系， 其相关系数列于表 3-1。 表 3-1 齿轮箱润滑油温度与其呈线性关系的变量及其相关系数 齿轮箱轴 承温度 发电机冷 空气温度 发电机定 子线圈温 度 2 发电机定 子线圈温 度 1 发电机轴 承温度 A 发电机轴 承温度 B 机舱温度齿轮箱 温度 0.8597080.7070320.6908540.6916680.700380.6734910.5334231 由散点图中可以看到 SCADA 中以下参数与齿轮箱润滑油温度呈非线性关系， 且明显看出呈 S 型曲线关系，S 型曲线是两变量之间非线性关系中的一种，其方程 式如下： (3-3) - 1 L Y bx ae , ,0L a b S 型曲线具有以下性质：是的非减函数，开始时随着的增加，的增YXXY 长速度也逐渐加快，但是达到一定水平之后，其增长速度又逐渐放慢。最后无Y 论如何增加，只会趋近于，而永远不会超过。本文相关指数的求解步骤XYLL 如下： (a) 将 SCADA 中与齿轮箱润滑油温度呈 S 型曲线关系的参数归一化后，令 =1。L (b) 将 S 型曲线方程变为直线方程，其变换过程如下： 首先，(3-3)式两边同时取倒数，可得： (3-4) - 11 1 bx ae Y 进而又有： (3-5) - 1 -1 bx ae Y 华北电力大学硕士学位论文 21 上式两边取对数，可得： (3-6) 1 (-1)-InIna bx Y 令；代入式(3-6)，可得 ' 1 Y(-1)In Y 1 bIna 2 -bb (3-7) ' 12 Ybb x (c) 计算回归系数、常数及曲线回归方程32 2 b 1 b (3-8) 2xY bSSxx 其中 (3-9)- xY SxxYY (3-10) 2 Sxxxx (3-11) 12 -bYb x 将所求的，带入式(3-3)中可求出曲线回归方程 1 b 2 b (3-12) 12 - 1 1 b b x y e (d) 求相关指数 将和由式(3-12)计算得出得代入式(3-2)可以算出相关指数。Yy 2 R 其相关指数列于表 3-2。 表 3-2 齿轮箱润滑油温度与其呈 S 型曲线关系的变量及其相关指数 功率转子转速变速箱转速发电机转速风速转矩设定值齿轮箱温度 0.3001290.147210.1469350.1470890.3702660.3101811 由散点图 e)、f)可以看出，齿轮箱温度与机组无功功率和风差 10 秒等参数几乎没 有关系，即不管齿轮箱温度如何变化，机组无功功率和风差 10 秒等参数不会变化。 3.3.2 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 由 3.3.1 节可知，通过相关性分析，SCADA 数据中测量变量对齿轮箱润滑油 温度的影响是多种形式的，有正线性相关，非线性相关甚至是不相关。本小节从 物理和能量转换的角度分析 SCADA 数据中各参数与齿轮箱温度的相关关系，具体 分析如下： a) 由于风电齿轮箱属于闭式硬齿面齿轮传动，根据热平衡态原理，与齿轮箱 润滑油温度呈线性关系的参数的变化会直接影响齿轮箱润滑油温度，它们之间呈 比例关系。即前者随后者的增加而增加，随后者的减小而减小。 华北电力大学硕士学位论文 22 b) 变速风力发电机组可分以下三个不同的状态33： 第一种状态是启动状态，齿轮箱转速从静止上升到切入速度。此时由于齿 轮箱齿面以及轴承的摩擦产生热量，导致齿轮箱温度随着转速的不断增大而不断 升高。 第二种状态是风机并入电网后运行在额定风速以下的区域，风力发电机组 开始获得能量并转换成电能。从理论上说，为了最大限度的获取能量，根据风速 的变化，风轮可在限定的任何转速下运行，但由于受到运行转速的限制，不得不 将该阶段分成两个运行区域；即恒速运行区域和变速运行区域。此时齿轮箱转速 与齿轮箱润滑油温度的关系也分为两个阶段：即后者随前者增加而升高和齿轮箱 转速增大但齿轮箱润滑油温度升高的很慢。 第三种状态是功率恒定区。输出功率维持额定功率保持不变，转速保持恒 定。此时齿轮箱内由于齿面之间以及和轴承之间等机械摩擦导致热量增加，齿轮 箱润滑油温度升高。 分析发电机的三种运行状态可以得出齿轮箱转速和齿轮箱润滑油温度呈 S 型 曲线函数关系。 c) 根据热力学第一定律分析温度和功率、转矩、电流之间的非线性关系33。 风轮的输出功率为 (3-13) 1 PM 式中 风轮的输出转矩，风轮的输出角速度。， M2 风速 发电机的输出功率为 (3-14) 3 12 1 2 P PMAC 式中 发电机的输出功率，主传动系统的总效率，发电P 1 2 机系统的总效率，空气密度，面积，风能利用系数， A P C 风速。可以看出发电机输出功率与风速的三次方呈正比，发电机功率的增加与 风速的三次