融合数字孪生的风电机组故障检测ASL-CatBoost方法.docx

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2024-12-03 发布于北京
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第36

第36卷第4期2024年4月

Vol.36No.4Apr.2024

JournalofSystemSimulation

融合数字孪生的风电机组故障检测ASL-CatBoost方法

梁宏涛，孔翎超*，刘国柱，董文轩，刘香怡

(青岛科技大学信息科学技术学院，山东青岛266061)

摘要：针对当前风电场状态监控可视化程度低、运维实时性不足的问题，基于数字孪生五维模型概念，构建风电场数字孪生五维模型框架；针对传统算法故障检测能力不足、风机故障数据集存在正负样本不平衡的问题，提出使用改进的ASL-CatBoost算法实现风机故障状态的精准检测。以数字孪生平台为基础，结合MATLAB/Simulink建立叶片质量不平衡状态下的双馈风力发电机仿真数学模型，模拟多种风速、温度条件下不同原因导致的风机故障状况数据，辅助故障检测算法进行训练，增强算法的泛化能力；设计实现风电场数字孪生运维管控一体化平台案例，在实时数据的驱动下，实现风电机组运行状态的实时监视与精准管控，验证所提框架和改进算法的可行性。

关键词：数字孪生；机器学习；风力发电；故障检测；虚拟仿真

中图分类号：TP391.9文献标志码：A文章编号：1004-731X(2024)04-0873-15

DOI:10.16182/j.issn1004731x.joss.22-1353

引用格式:梁宏涛,孔翎超,刘国柱,等.融合数字孪生的风电机组故障检测ASL-CatBoost方法[J].系统仿真学报,2024,36(4):873-887.

Referenceformat:LiangHongtao,KongLingchao,LiuGuozhu,etal.ASL-CatBoostMethodforWindTurbineFaultDetectionIntegratedwithDigitalTwin[J].JournalofSystemSimulation,2024,36(4):873-887.

ASL-CatBoostMethodforWindTurbineFaultDetectionIntegratedwithDigitalTwin

LiangHongtao,KongLingchao*,LiuGuozhu,DongWenxuan,LiuXiangyi

(SchoolofInformationScienceandTechnology,QingdaoUniversityofScienceandTechnology,Qingdao266061,China)

Abstract:Inviewofthelowvisibilityofthecurrentwindfarmstatusmonitoringandinsufficientreal-timeoperationandmaintenance,basedontheconceptofdigitaltwinfive-dimensionalmodel,theframeworkofwindfarmdigitaltwinfive-dimensionalmodelisconstructed.Aimingattheinsufficientfaultdetectioncapabilityoftraditionalalgorithmsandunbalancedpositiveandnegativesamplesinfanfaultdataset,theimprovedASL-CatBoostalgorithmisproposedtoachievetheaccuratedetectionoffanfaultstatus.Basedonthedigitaltwinningplatform,combinedwithMATLAB/Simulink,thesimulationmathematicalmodelofdoubly-fedwindturbineundertheconditionofblademassimbalanceisestablished,andtheauxiliaryfaultdetectionalgorithmisusedtosimu