張園田，周科宇

(1.重慶電力高等?？茖W校電氣工程學院，重慶 400053；2.重慶科技大學，重慶 401331)

0 前言

為了使風能更具有競爭力，需要降低運營和維護成本[1]，風力發(fā)電機由于故障和維護問題導致停機的時間約占總生產(chǎn)時間的3%，其中60%的風力發(fā)電機停機屬于計劃外停機[2]。齒輪箱故障是風力發(fā)電機中常見的系統(tǒng)故障之一[3-4]，它間接導致轉(zhuǎn)子速度和發(fā)電機速度出現(xiàn)異常。齒輪箱故障的問題在于其比系統(tǒng)動力學和系統(tǒng)采樣率慢得多[5]，使得其很難被檢測和隔離，因此可能觸發(fā)計劃外的風力發(fā)電機停機。齒輪箱的故障主要發(fā)生在軸承和潤滑油溫度上，這些是存在嚴重故障的潛在指示器[6]。

故障檢測技術(shù)[7]和容錯控制策略[8]可以在不停機的前提下，安全可靠地使系統(tǒng)繼續(xù)運作，能夠極大程度地提高風力發(fā)電的經(jīng)濟效益[9]。該解決方案應先對故障進行檢測和隔離，然后再應用合適的容錯控制方案。

針對故障檢測與系統(tǒng)健康指標分析，文獻[10]通過主成本分析比較基準數(shù)據(jù)和風力發(fā)電機的實測數(shù)據(jù)，并通過假設測試來確定故障條件，但存在需要高頻數(shù)據(jù)的缺點。文獻[11]使用最大功率點分析來確定潤滑油的故障，但沒有使用標準監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)(Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA)。文中基于SCADA系統(tǒng)并結(jié)合集成學習策略，能夠應用于任何風力發(fā)電機。

針對故障工況下的容錯控制方案，傳統(tǒng)的解決方案是引入被動容錯控制策略[12]或主動容錯控制策略[13]。在最新的研究報告中，粒子群優(yōu)化[14]、神經(jīng)網(wǎng)絡[15]等人工智能方案被應用于風力發(fā)電機的容錯控制。這些方案都需要依賴訪問實際控制回路參數(shù)，但是，在實際應用中這些控制數(shù)據(jù)往往是機密的，受到原始設備制造廠商的保護。SCADA數(shù)據(jù)和SCADA控制設定點是任何風電場運營商的開放訪問資源，若能結(jié)合該數(shù)據(jù)支持實現(xiàn)對風力發(fā)電機的容錯控制設計，則可以將所提出的容錯控制策略應用到任何一個風力發(fā)電系統(tǒng)中。

因此，本文作者提出一種基于SCADA數(shù)據(jù)協(xié)同的風力機故障檢測與控制設計方案。首先介紹風力發(fā)電機的系統(tǒng)模型與SCADA解決方案框架，接著通過回歸建模、異常分析和集成學習對風力發(fā)電機系統(tǒng)進行故障檢測并獲得健康指標Hind；借助模糊邏輯控制對風力發(fā)電機的輸出功率進行降額控制，從而實現(xiàn)風力發(fā)電機在齒輪箱故障工況下的容錯控制運行；最后進行仿真實驗，并將仿真結(jié)果與一個實際運行的2 MW風力發(fā)電機系統(tǒng)進行對比。

1 風力發(fā)電機模型與SCADA解決方案

1.1 風力發(fā)電機的系統(tǒng)模型

圖1展示了一個風力發(fā)電機系統(tǒng)的基本架構(gòu)，其中風機的主要組件包括葉片、輪轂、齒輪箱、軸承、發(fā)電機和偏航電機。其中齒輪箱及其連帶的軸承是葉片與發(fā)電機之間最重要的傳動連接組件，齒輪箱的故障會間接導致轉(zhuǎn)子速度和發(fā)電機速度出現(xiàn)異常，進而影響整個系統(tǒng)正常運行。

圖1 水平軸風力渦輪機的架構(gòu)

圖2展示了風力發(fā)電機系統(tǒng)的模型框架。風力發(fā)電機系統(tǒng)模型以MATLAB中的FAST Tool Master圖形用戶界面(GUI)進行設計，該GUI提供一個已經(jīng)在Simulink中實現(xiàn)的默認控制系統(tǒng)，并可以利用相應修改來設計容錯控制方案。

圖2 風力發(fā)電機系統(tǒng)的模型框架

將圖2所示風力發(fā)電機系統(tǒng)模型設計為一臺2 MW的風力發(fā)電機以驗證實驗結(jié)果。為了設計該新模型，使用線性和二次插值對系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)進行修改，其中轉(zhuǎn)子方向配置為逆風方向，葉片數(shù)量為3，使用變槳控制作為調(diào)速方式，額定葉尖速度為75 m/s，發(fā)電機轉(zhuǎn)速為1 680 r/min，軸傾斜為5°，錐角為0°，轉(zhuǎn)子直徑為90 m，輪轂直徑為4 m，輪轂高度為111 m，懸垂為4.44 m，轉(zhuǎn)子質(zhì)量為54 000 kg，機艙質(zhì)量為77 000 kg，塔質(zhì)量為271 000 kg。

其中，圖2中的控制器被設計為彼此獨立工作。變槳控制器根據(jù)葉片槳距性能改變發(fā)電機速度，以使風力發(fā)電機輸出功率保持額定恒定值。對于扭矩控制器，其目的是通過保持恒定(最佳)葉尖速度比，在低于額定風速的情況下最大限度地利用捕獲的風能。

1.2 變槳控制

變槳控制器的目標是保持恒定的發(fā)電機扭矩，并使用葉片槳距角控制來調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)子速度。在具有角軸旋轉(zhuǎn)的槳距控制系統(tǒng)中，低速軸的轉(zhuǎn)速Ω是唯一的自由度，此時系統(tǒng)的運動方程表示為

(1)

其中：TAero是低速軸的氣動扭矩；NGear是傳動比；TGen是高速軸的扭矩；IRotor是轉(zhuǎn)子慣性；IGen是發(fā)電機慣性；Ω0是額定的低速軸轉(zhuǎn)速；ΔΩ是相對于額定轉(zhuǎn)速的擾動；IDrive是傳動系統(tǒng)的慣性；t是模擬時間。

變槳控制器旨在保持風力發(fā)電機的輸出功率恒定，使發(fā)電機扭矩與發(fā)電機轉(zhuǎn)速成反比，此時扭矩TGen可表示為

TGen=P0/(NGearΩ0)

(2)

同樣地，假設轉(zhuǎn)子速度對氣動扭矩沒有影響，則氣動扭矩可以表示為式(3)，

TAero=P/Ω0

(3)

其中：P為機械功率。

對式(2)和式(3)應用泰勒一階近似，則有：

(4)

其中：θ為葉片槳距角。結(jié)合式(1)—(4)，使用PI控制來處理槳距擾動問題，則可以表示為

(5)

其中：KP和KI分別是控制器的比例增益和積分增益。結(jié)合上述表達式可以觀察到PI控制器將作為具有頻率ωn和阻尼比ζ的二階系統(tǒng)響應。建議使用ωn=0.6 rad/s，此時可以忽略導數(shù)項，并忽略發(fā)電機-扭矩控制器的負阻尼。為了確?？刂破骶哂辛己玫男阅?，應當選擇適當?shù)谋壤鲆鍷P和積分增益KI，此時有：

(6)

1.3 扭矩控制

扭矩控制器的目標是最大化額定風速下捕獲的功率，并保持最佳葉尖速比。為了實現(xiàn)這一目標，葉片槳距角必須恒定，該角度也被定義為精細槳距角。由于發(fā)電機扭矩隨發(fā)電機轉(zhuǎn)速的平方而變化，因此有：

(7)

其中：ρ是空氣密度；R是轉(zhuǎn)子半徑；CPmax是最大功率系數(shù)；λopt是給定葉片槳距角下的最佳葉尖速比。由式(7)可知，發(fā)電機扭矩與最大功率系數(shù)CPmax和給定葉片槳距角的最佳葉尖速比λopt直接相關(guān)，通過模擬轉(zhuǎn)子空氣動力學特性可以獲得發(fā)電機扭矩。

1.4 SCADA解決方案

SCADA數(shù)據(jù)和SCADA控制設定點是任何風電場運營商的開放訪問資源，結(jié)合該數(shù)據(jù)支持實現(xiàn)對風力發(fā)電機的容錯控制設計，則可以真實可靠地將所提出的容錯控制策略應用到任何一個風力發(fā)電系統(tǒng)中。為了在不進入實際控制回路的情況下有效引入SCADA解決方案的容錯控制，所提出的系統(tǒng)架構(gòu)如圖3所示。該解決方案通常應先對故障進行檢測和隔離，然后再應用合適的容錯控制方案。

圖3 基于SCADA解決方案的系統(tǒng)架構(gòu)

對于故障檢測與隔離模塊，其輸入數(shù)據(jù)是標準的10 min SCADA數(shù)據(jù)，通常使用開放平臺協(xié)議獲取。關(guān)于故障診斷，將在第2節(jié)中介紹一種結(jié)合正態(tài)回歸模型、異常分析和集成學習的解決方案，通過該解決方案可以獲得系統(tǒng)每周的健康指標Hind，為后續(xù)基于模糊邏輯的容錯控制策略提供數(shù)據(jù)支持。

對于容錯控制模塊，其輸入數(shù)據(jù)是系統(tǒng)的每周健康指標Hind和10 min的SCADA數(shù)據(jù)，10 min的SCADA數(shù)據(jù)主要用于在每周運行期間進行微調(diào)輸出，輸出有功功率控制的實時設置點。

2 故障檢測與系統(tǒng)健康指標

為了確定早期故障條件，使用無監(jiān)督的系統(tǒng)健康指標Hind。每周獲取系統(tǒng)的健康指標Hind，并提供早期故障檢測。在這里，它被用作容錯控制策略的輸入數(shù)據(jù)，系統(tǒng)的健康指標Hind由回歸算法和異常算法初步評估，并通過集成學習來組合這2個指標，進而提高系統(tǒng)的靈敏度和準確性。

2.1 基于梯度增強的回歸模型

回歸模型的目的是確定將一組輸入映射到一個變量的函數(shù)，該變量可以捕獲被分析部件的狀態(tài)。正常運行數(shù)據(jù)用于訓練算法，確定正常運行條件下輸入和輸出之間的關(guān)系，然后訓練的模型可以用于檢查目標傳感器的預測數(shù)據(jù)和測量數(shù)據(jù)之間的偏差，從而確定可能與故障相關(guān)的異常條件。文中關(guān)鍵的目標參數(shù)是齒輪箱軸承的平均溫度和齒輪箱油的平均溫度。

均方根誤差(RMSE)是一個重要指標，它是將回歸模型與風力發(fā)電機實際參數(shù)進行比較而選定出來的指標，在此模型中使用的回歸算法是梯度增強算法(GBM)，如式(8)所示：

(8)

其中：Pi是目標傳感器的預測數(shù)據(jù)；Ai是目標傳感器的實際測量數(shù)據(jù)。梯度增強算法是一種使用基礎學習器的迭代算法，如圖4所示。它在可用數(shù)據(jù)集上訓練決策樹，每次迭代時，將增加的權(quán)重分配給數(shù)據(jù)集中預測誤差較大的點，因此，決策樹會不斷通過優(yōu)化參數(shù)集的方式，使得所選的損失函數(shù)最小化，并提高收斂性。

圖4 基于梯度增強的回歸算法流程

首先，求得令損失函數(shù)L(y,ρ)取得最小值時的回歸模型函數(shù)F0(x)，即：

(9)

然后，令m從1開始遞增到最大迭代次數(shù)M進行For循環(huán)，循環(huán)內(nèi)容為依次執(zhí)行式(10)—(13)，從而構(gòu)建出回歸模型：

(10)

(11)

(12)

Fm(x)=Fm-1(x)+ρmh(x，am)

(13)

在上述算法訓練期間，調(diào)整的主要參數(shù)為估計器的數(shù)量和深度，為了構(gòu)建回歸模型，使用5個不同的SCADA變量，分別是環(huán)境溫度、風速、風力發(fā)電機有功功率、發(fā)電機轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速。使用梯度增強算法的優(yōu)勢是可以獲得較多的自由度以及使用大量的損失函數(shù)，同時也能在保持有限的訓練、預測時間的同時獲得良好的訓練結(jié)果。

2.2 基于隔離森林的異常檢測

選擇隔離森林算法作為異常檢測算法，將每個風力發(fā)電機的狀態(tài)與風電場中的其他風力發(fā)電機進行比較，以確定一個或多個風力發(fā)電機的運行是否與其他風力發(fā)電機不同。隔離森林將所有位于特征空間中、以低點密度為特征的區(qū)域上的點分類為異常點。如圖5所示，中間集中存在的數(shù)據(jù)點為正常數(shù)據(jù)，而分散在邊緣的數(shù)據(jù)點為異常數(shù)據(jù)。為了實現(xiàn)這一目標，訓練多個完全開發(fā)的決策樹，即以單個元素節(jié)點為特征的決策樹。隔離森林的一個重要特征是數(shù)據(jù)的分割隨機，異常點會自然地從大量數(shù)據(jù)中被分離出來。

圖5 隔離森林數(shù)據(jù)分布

在式(14)中定義了隔離森林的異常分數(shù)，其中E(h(x))對應于隔離給定實例所需的路徑長度h(x)的平均值，c(n)是二進制搜索樹中未成功搜索的平均路徑長度。

s(n，x)=2-E(h(x))/c(n)

(14)

當s(n,x)的值接近1時，這些點被視為異常；當s(n,x)<0.5時，這些點被視為正常實例。最后，如果數(shù)據(jù)集中所有點的s(n,x)都接近0.5，則可以得出數(shù)據(jù)集中不存在異常的結(jié)論。對于可用的超越參數(shù)，在訓練階段對估計數(shù)、污染參數(shù)和最大樣本數(shù)進行了調(diào)整。

在異常檢測算法中，輸入變量分別是轉(zhuǎn)子速度、環(huán)境溫度、齒輪箱油溫和齒輪箱軸承溫度。對異常檢測算法的結(jié)果進行后處理以獲得故障指示器。其被定義為在被分析的時間段內(nèi)，給定風力發(fā)電機的異常nanomalies與總量實例ntotal的比率，如式(15)所示。該比率可以用于對給定的風力發(fā)電機與風電場中的其他風力發(fā)電機進行比較，從而確定異常率較高的風力發(fā)電機。

(15)

2.3 基于集成學習的綜合健康指標計算

集成學習是將多個機器學習器結(jié)合起來以完成學習任務，其可以用于分類問題集成、回歸問題集成、特征選取集成、異常點檢測集成等。將第2.1節(jié)中獲得的回歸模型的RMSE指標和第2.2節(jié)中獲得的異常指標，通過一周的時間段滾動窗口平均值進行組合，最終獲得一個綜合健康指標Hind。

在此算例中，給定了正常指示器和異常指示器用于記錄處于正常工況和異常工況的風力發(fā)電機，并設置異常工況的決策閾值為0.75，回歸模型的RMSE指標和異常指標都是使用滾動平均值計算的，滾動窗口大小p設置為4周，如圖6所示。

圖6 滾動取樣計算方式(a)和健康指標計算結(jié)果(b)

借助式(16)完成對綜合健康指標Hind的計算，從而獲得每個風力發(fā)電機的健康指標Hind，如圖6所示，通過比較健康指標與設定的決策閾值，就可以篩選出存在異常工況的故障風力發(fā)電機。

(16)

其中：Nind是風力發(fā)電機指示器的數(shù)量；Nweek是樣本的觀察周數(shù)；xij是第i周第j個指示器給予的指標。

3 基于模糊邏輯的容錯控制策略

在MATLAB中的FAST Tool Master圖形用戶界面(GUI)進行基于模糊邏輯的容錯控制設計，該設計中主要關(guān)注風力發(fā)電機的健康指標Hind，其取值范圍為0～1，分別表示風力發(fā)電機在沒有損壞齒輪箱部件和完全故障狀態(tài)下運行，每一個風力發(fā)電機樣本會在每一周計算一次該值。

3.1 模糊邏輯控制器的基本原理

為了獲得更平滑的響應并更有效地操作風力發(fā)電機，采用了模糊邏輯控制器以實時調(diào)整風力發(fā)電機的需求。利用該技術(shù)，可以根據(jù)風力、齒輪箱油和軸承溫度提供更精確的限制，從而避免過度的功率降額并維持風力發(fā)電機的正常運行。模糊邏輯可以快速實現(xiàn)，并且不需要實際訓練，這為成本效益提供了非常友好的輸出。

圖7提出了由2個不同的模糊邏輯控制器(風速-健康指標控制器和溫度控制器)組成的容錯控制系統(tǒng)，第一個將實際風速和健康指標Hind作為輸入，而第二個僅使用與齒輪箱軸承和油溫度相關(guān)的單個輸入。2個不同的控制器可以彼此獨立工作，從而提高了容錯控制的整體可靠性。其中風速-健康指標控制器旨在限制輸出功率；而溫度控制器則是在溫度高于或者低于特定值時，降低或者升高輸出實際限制值，以防止控制器過度下調(diào)和降低齒輪箱軸承和油溫度的作用。

圖7 容錯控制系統(tǒng)框架

最后，為了防止過度輸出降額時造成風力發(fā)電機關(guān)閉，圖7中的飽和模塊的單位上下限被設置為0.3，這意味著最大可用輸出降額限制為70%。

3.2 仿真模型的實現(xiàn)與分析

在圖7中，采用正弦波模擬齒輪箱軸承溫度隨時間的變化，如式(17)所示：

(17)

其中：T0是平均軸承溫度；A是波幅；P是以秒為單位表示的周期。

為了實用有效，利用MATLAB模糊邏輯工具箱設計模糊隸屬函數(shù)(MF)，如圖8所示，采用高斯和飽和高斯隸屬函數(shù)確保平滑過渡。與風力發(fā)電機相關(guān)的控制、扭矩、速度和功率的實際響應是線性的，因此高斯隸屬函數(shù)在數(shù)據(jù)概率和統(tǒng)計方面表現(xiàn)良好。

圖8 風速-健康指標控制器的輸入(a)和輸出(b)隸屬函數(shù)

最后，將模糊隸屬函數(shù)與模糊規(guī)則相結(jié)合，這些規(guī)則根據(jù)數(shù)字輸入變量盤點數(shù)字輸出，如果x是A，y是B，那么z是C，其中A、B和C使用模糊集表示為語言變量，這取決于定義的隸屬函數(shù)，這些模糊集是基于常識的邏輯標準設計的，并調(diào)整最終結(jié)果以獲得平滑過渡，其效果如圖9所示。

圖9 風速-健康指標-功率限制關(guān)系

除此之外，對于溫度控制器，當使用式(17)中定義的正弦波作為溫度變化輸入時，此時功率限制值和溫度的關(guān)系如圖10所示，可知：兩者呈現(xiàn)相反的變化趨勢。

圖10 溫度-功率限制關(guān)系

4 仿真實驗結(jié)果與數(shù)據(jù)對照分析

在MATLAB中的FAST Tool Master進行風力發(fā)電機系統(tǒng)的仿真，并將仿真結(jié)果與一個實際運行的2 MW風力發(fā)電機系統(tǒng)進行比較，從而驗證文中提出方案的可行性。

4.1 仿真實驗結(jié)果與分析

以圖7所示的2 MW風力發(fā)電機系統(tǒng)進行仿真實驗驗證，以分析功率降額策略的影響，同時考慮了發(fā)電機轉(zhuǎn)速和扭矩降低以及對葉片和塔架力矩的影響。所有的仿真均在15 m/s的恒定風速下運行60 s，并應用所需的功率限制，以使風力發(fā)電機系統(tǒng)在100%、80%、65%和50%的額定功率下工作。在不同功率限制下，風力發(fā)電機的發(fā)電機功率、發(fā)電機扭矩、槳距角和發(fā)電機轉(zhuǎn)速的模擬響應曲線如圖11所示。

圖11 不同功率限制下的響應曲線

如圖11所示，葉片槳距角隨著所施加功率限制的增加而增加。在槳距角控制中，槳距角的增大將導致仰角的減小，此時升力系數(shù)和阻力系數(shù)也隨之降低，最終導致轉(zhuǎn)子推力下降并實現(xiàn)輸出功率的下降。而輸出功率的下降可以在發(fā)電機扭矩和發(fā)電機轉(zhuǎn)速的降低中觀察到。

圖12中展示了葉片沿著平面內(nèi)偏轉(zhuǎn)距離、葉片沿著平面外偏轉(zhuǎn)距離、塔架前后側(cè)偏轉(zhuǎn)距離和塔頂側(cè)面偏轉(zhuǎn)距離的仿真結(jié)果?？芍涸诠β时幌拗频那闆r下，無論是平均值還是振幅，塔架和葉尖的偏轉(zhuǎn)都無一例外地被縮小。當輸出功率較低時，它在非偏轉(zhuǎn)位置附近的振蕩將明顯增加，即正弦波的平均值接近偏差的零值。這意味著葉片和塔架的應力有所下降，從而更好地增強了葉片和塔架的疲勞彈性，并延長了其使用壽命。

圖12 不同功率限制下的葉片(a)和塔架(b)的偏轉(zhuǎn)響應曲線

將圖7所示的2 MW風力發(fā)電機系統(tǒng)應用文中提出的故障檢測和容錯控制方案，并將集成學習后識別得到的故障輸出進行記錄，且投入對應的容錯控制對輸出功率進行限額，此時對應的系統(tǒng)健康指標Hind、功率降額、扭矩降額、發(fā)電機轉(zhuǎn)速降額和對應的槳距角如表1所示。

表1 故障檢測輸出和容錯控制數(shù)據(jù)

由表1可知：當系統(tǒng)健康指標Hind>0.75時，容錯控制開始被投入使用。系統(tǒng)健康指標Hind每增加0.05，輸出功率降額10%，從而導致扭矩、發(fā)電機轉(zhuǎn)速的降額和槳距角逐漸增大，這與圖11的仿真結(jié)果基本一致。同時如第3.1節(jié)所述，當整體輸出的降額達到70%時，進一步輸出降額已經(jīng)沒有意義，因此系統(tǒng)會在最嚴重的故障工況下將系統(tǒng)的輸出功率限制在正常工況的30%，從而維持系統(tǒng)的功率輸出。

4.2 實時數(shù)據(jù)對照與分析

通過直接開放平臺通信從國內(nèi)某風電場系統(tǒng)獲得一個2 MW的風力發(fā)電機系統(tǒng)的歷史運行數(shù)據(jù)，并將獲得的數(shù)據(jù)用于文中的仿真系統(tǒng)模型中，以對比所提方案故障檢測和容錯控制方法的有效性，其中由模糊邏輯得到的輸出功率降額也會用來與該實際風力發(fā)電機系統(tǒng)的歷史操作數(shù)據(jù)進行比對。

在此數(shù)據(jù)對照中，齒輪箱軸承的平均溫度和齒輪箱油的平均溫度是最為關(guān)鍵的異常目標檢測參數(shù)。如第2.1節(jié)所述，先以環(huán)境溫度、風速、風力發(fā)電機有功功率、發(fā)電機轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速為輸入數(shù)據(jù)，使用梯度增強算法構(gòu)建系統(tǒng)的回歸模型，并檢查目標傳感器的預測數(shù)據(jù)和測量數(shù)據(jù)之間的偏差，從而確定可能與故障相關(guān)的異常條件。接著如第2.2節(jié)所示，使用基于隔離森林的異常檢測算法，其中輸入變量分別是轉(zhuǎn)子速度、環(huán)境溫度、齒輪箱油溫和齒輪箱軸承溫度，對異常檢測算法的結(jié)果進行后處理以獲得故障指示器。最后借助第2.3節(jié)提及的基于集成學習的綜合健康指標計算方法獲得系統(tǒng)的健康指標Hind，從而完成對每一個風力發(fā)電機組的故障檢測和健康評定。

圖13展示了數(shù)據(jù)分析得到的不同發(fā)電機組的健康指標Hind的每周分布情況，由健康指標Hind來表示風力發(fā)電機組組件的健康狀態(tài)，0表示完全無故障，1表示完全故障。由圖13可知：風力發(fā)電機組7存在明顯故障情況，因為其健康指標Hind在較長時間區(qū)間內(nèi)大于0.75。

圖13 不同風力發(fā)電機組的健康指標Hind分布

針對可能存在故障的風力發(fā)電機組7，調(diào)取2022年6月22號的運行數(shù)據(jù)并使用第2.1節(jié)提出的回歸模型進行數(shù)據(jù)預測分析。圖14展示了齒輪箱軸承和油實際溫度以及預測溫度的曲線，可知：在22號下午區(qū)間段，實際溫度和預測溫度存在較大的偏差，最大約達到7 ℃。而在2022年6月23號經(jīng)過輸出功率限制后此偏差值得到了修正。

圖14 齒輪箱軸承和油溫度曲線

圖15顯示了進行輸出限額后的性能響應，并與風電場所有風力發(fā)電機的軸承和油溫平均值作了比較，該平均值是由該實例中每個風力發(fā)電機的實時值獲得的。一旦限制到位，溫度將明顯降低5 ℃，緩解了齒輪箱的過熱問題。而一旦將該限制取消，則該偏差將再度出現(xiàn)。

圖15 輸出降額變化曲線

綜合圖13—15的結(jié)果可知：文中提出的這種故障檢測與容錯控制策略可以很好地匹配實際的風力發(fā)電機，實現(xiàn)故障風力發(fā)電機組的異常檢測和容錯控制。

5 結(jié)論

為了在不停機的前提下，安全可靠地對齒輪箱進行故障檢測并實現(xiàn)風力發(fā)電機在齒輪箱故障工況下的容錯控制運行，文中提出了一種風力發(fā)電機齒輪箱故障檢測與容錯控制設計方案。首先介紹了風力發(fā)電機的系統(tǒng)模型與SCADA解決方案框架，接著通過回歸建模、異常分析和集成學習對風力發(fā)電機系統(tǒng)進行故障檢測并獲得健康指標Hind；然后借助模糊邏輯控制實現(xiàn)對風力發(fā)電機的輸出功率進行降額控制，從而實現(xiàn)風力發(fā)電機在齒輪箱故障工況下的容錯控制運行；最后通過仿真實驗并將仿真結(jié)果與實際運行的2 MW風力發(fā)電機系統(tǒng)進行比較。實驗結(jié)果表明：該故障檢測與容錯控制方案可以有效地實現(xiàn)對齒輪箱的故障檢測，并在存在故障時適當對風力發(fā)電機的輸出功率進行降額控制，從而降低葉片和塔架的承受應力，并有效降低了齒輪箱軸承和潤滑油的溫度。