基于SCADA系统的大型风电机组在线状态评估及故障定位研究

【摘要】：随着能源危机的加剧以及人类环保意识的增强，风能以其技术成熟度、基础设施建设以及成本方面的综合优势而日益受到重视。然而，高达10%~15%的运行和维护成本严重制约着风力发电行业的发展。因此，从降低风电机组运行风险和减少风力发电的运行维护成本等方面考虑，大型风电机组在线状态评估及故障诊断技术已成为风力发电亟待解决的课题。 风电机组配备的SCADA系统通常利用数值越限报警，报警模式单一，不具备预防故障恶化的功能，而大量的SCADA监测数据中隐含了风电机组各部件或子系统之间的相互作用和影响关系。因此，本文利用数据挖掘技术，提出了一个风电机组在线状态评估方法。该方法是在原有的SCADA报警系统上集成一个基于支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）算法的回归预测模型。监控人员可通过SCADA系统的报警信息和回归模型的预测值与实际监测值的偏差及其趋势对风电机组的运行状态进行评估，不仅提高了状态评估的精度，还可以追踪故障的发展趋势，为降低风电机组运行风险、优化维修策略、减少运行维护成本提供了坚实的技术支持。 本文基于“社团匹配”的思路，从风电机组各子系统的运行和控制机理入手，将SCADA系统的监测项目划分为6个与子系统相对应的可重叠社团，并详细分析了判定各监测项目采样数据是否异常的准则。当某些监测项目采样数据发生异常时，将该监测项目匹配到其社团所对应的风电机组子系统，从而达到故障定位的目的。该方法将监测数据与风电机组的运行和控制机理有机结合，克服了以往人工智能方法过分依赖监测数据的缺点，具有较强推广性能。 总之，本文所提出的在线状态评估和故障定位方法为风电机组长周期的安全运行提供了保障，为维护人员的知情决策提供了技术支持，为降低风力发电运行和维护成本铺平了道路。 【关键词】：状态评估 故障定位 SCADA系统 支持向量回归 数据挖掘 残差控制 社团匹配 拓扑结构
【学位授予单位】：华侨大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-15
• 1.1 课题的研究背景和意义8-9
• 1.2 国内外的研究动态9-13
• 1.2.1 基于 CMS 的监测方法9-11
• 1.2.2 基于 SCADA 系统的监测方法11-12
• 1.2.3 研究现状总结12-13
• 1.3 论文的工作安排13-15
• 第2章 风电机组及其 SCADA 系统分析15-22
• 2.1 风电机组简介15-17
• 2.2 SCADA 系统分析17-21
• 2.2.1 SCADA 系统简介17-19
• 2.2.2 SCADA 系统监控性能分析19
• 2.2.3 监测项目相关性分析19-21
• 2.3 本章小结21-22
• 第3章 大型风电机组运行状态在线评估方法22-40
• 3.1 在线评估方法22-24
• 3.1.1 在线评估方法概述22
• 3.1.2 在线评估方法的流程22-24
• 3.2 支持向量回归理论24-29
• 3.2.1 统计学习理论24-25
• 3.2.2 SVM 算法的优势25
• 3.2.3 SVM 在回归领域的应用25-28
• 3.2.4 SVR 算法的流程图28-29
• 3.3 基于 SVR 算法的回归预测模型29-33
• 3.3.1 确定模型输入量和输出量30-31
• 3.3.2 选择核函数31
• 3.3.3 参数寻优31-33
• 3.3.4 训练模型和验证模型33
• 3.4 实验分析33-39
• 3.4.1 软件以及相关程序33-36
• 3.4.2 实例验证36-39
• 3.5 本章小结39-40
• 第4章 大型风电机组故障定位方法研究40-72
• 4.1 基本思路40-42
• 4.2 基于 SCADA 监测项目的风电机组拓扑结构生成42-57
• 4.2.1 风电机组整机的拓扑结构生成42-44
• 4.2.2 子系统的拓扑结构分析44-57
• 4.3 节点异常的判定准则57-63
• 4.3.1 “绝对异常”的判定57
• 4.3.2 “相对异常”的判定57-63
• 4.4 控制系统的故障定位63
• 4.5 实验分析63-71
• 4.5.1 针对 SCADA 系统报警的故障定位63-64
• 4.5.2 针对回归预测模型报警的故障定位64-71
• 4.6 本章小结71-72
• 第5章 总结与展望72-74
• 5.1 全文总结72
• 5.2 工作展望72-74
• 参考文献74-77
• 致谢77-78
• 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果78

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