基于相邻风机相关性模型的风速计监测方法.pdfVIP

第38卷 第 1期 华 电技 术 Vo1．38 No．1 2016年 1月 HuadianTechnology Jan．2016 基于相邻风机相关性模型的风速计监测方法 吴立增 (中国华电集团公司，北京 100031) 摘 要：风电机组风速计出现故障的概率较高，对其进行实时监测并及时发现其故障有重要意义。由于相邻多台风电机 组的运行工况和风速计测量值的相关性很强，提出了基于相邻风机相关性模型的风速计监测方法。采用粒子群神经网 络算法对相邻的多台风电机组风速计正常测量数据进行处理 ，建立相关性模型，将风速计实时测量风速作为模型的输 入 ，当某台机组的风速计出现测量异常时，其与其他相邻机组风速计之间原有的相关性被破坏，相关性模型对该机组风 速的预测残差将会显著增大，预示该风速计出现故障，据此能够实现风电机组风速计状态的实时监测。某风电场的实际 运行数据验证了该方法的有效性。 关键词：风电机组；风速计 ；相关性模型；状态监7,14；粒子群优化(PSO)算法；反向传播(BP)神经网络；残差 中图分类号：TM614 文献标志码：A 文章编号：1674—1951(2016)01—0072—04 O 引言 法的有效性。 1 基于相关模型分析的风电机组风速计监 风速计是风电机组传感器系统的重要组成部 分，可实时采集风速信息提供给风电机组控制系统， 测原理 保证机组安全、高效运行，实时监测风电机组风速计 风 电机组感受到的风速随机变化，当风速计输 的运行状态并及时发现其故障具有重要的实用意 出超出正常工作上、下阈值时，可以直接判断风速计 义。由于风速随机变化，采用查看风速计测量值是 工作异常，但当其输出在上、下阈值之间时，仅分析 否在其上、下限阈值之间的方法来判断其工作是否 风速计的输出无法判别其工作是否正常。风速计测 正常存在一定问题。如果风速计工作异常，但其测 量异常隐藏在随机变化的数据中，很难区分哪些数 量值在上、下阈值之间，则上述阈值判定方法无法发 据是正常测量数据，哪些测量数据出现异常。 现此类异常。 风电场一般有多台相同型号的机组，分布在风 在风电机组传感器监测领域，为检测风电机组 场不同的位置，如平坦地带、山脊、山顶等，这些机组 叶片根部载荷传感器的故障，文献 [1]建立了叶片 的传感器、控制系统及运行方式一般也是相同的。 动态特性模型并设计 了卡尔曼滤波器，通过分析滤 地理位置相似且相近的多台机组，其风资源具有很 波器预测值与传感器实狈’0值之间的残差来诊断传感 强的相关性(风资源包括风速、风向、湍流等因素)， 器故障。文献 [2]建立了风电机组双馈发电机的 机组风速计的测量输出也具有很大的相似性，但同 定、转子电流和定子电压的观测器模型并设计了扰 时也存在一定的差异。 动过滤单元，通过观测器与传感器输出比较的残差 如果多台相邻风机运行正常、稳定，它们的风资 来监测传感器状态。由于风电机组运行工况时变， 源和运行状态的相关关系也是持续、稳定存在的，因 将会直接影响观测器或卡尔曼滤波器 的精度， 此，在多台相邻机组相同型号风速计之间进行横向 进而降低传感器故障诊断的准确性；同时，由于风速 比较，其输出是相似的。如前所述，仅孤立分析单台 受 自然环境影响，不可控且与风电机组其他运行变 风电机组风速计的输出，很难发现测量异常，但如果 量无关 ，采用建立观测器模型进行风速计