丁 顯，徐 進，滕 偉，柳亦兵

（1.華北電力大學 電站設備狀態(tài)監(jiān)測與控制教育部重點實驗室，北京 102206；2.魯能新能源（集團）有限公司，北京 100020)

風電機組長期處于復雜工況下運行，機組的葉片、齒輪箱或發(fā)電機等大部件嚴重事故頻發(fā)，給風電場安全生產(chǎn)帶來了較大隱患。風電機組長時間傳統(tǒng)的計劃性檢修維護，必然導致機組欠維護和過維護，機組早期微弱故障特征往往被強大的背景噪聲掩蓋，在日常巡檢和定期維護所發(fā)現(xiàn)的故障往往都是無法掩飾的嚴重故障，不僅會給故障部件帶來不可修復的損傷，還會導致風電機組二次損傷。因此十分有必要對風電機組大部件進行故障預測預警，實時掌握故障的發(fā)生發(fā)展演化趨勢，開展風電機組預防性維護維修。

國內外學者對于風電機組大部件健康狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷做了大量研究。振動監(jiān)測數(shù)據(jù)對于診斷風電機組齒輪箱和軸承故障具有較好的效果，Zhipeng Feng提出了應用經(jīng)驗模式分解（EMD）和能量分離的方法來提取風電機組行星輪微弱故障特征[1]。I.Antoniadou用經(jīng)驗模式分解提取風電機組振動信號中蘊含的各頻率成分，用希爾伯特作為解調方法和Teager-Kaiser能量算子進行對比分析[2]。Aijun Hu應用全局固有時間尺度分解（EITD）和小波包變換（WPT）-關聯(lián)維數(shù)相結合的方法識別風電機組高速軸的故障類型和故障狀態(tài)[3]。W.Y.Liu提出了基于Morlet小波變換和Wigner-Ville分布的風電機組齒輪箱故障特征提取方法，用連續(xù)小波變換（CWT）濾除原始振動信號的噪聲成分，該方法能夠使每個瞬時頻率保持較高的能量和分辨率，具有良好的能量聚集性和抑制交叉噪聲[4]。丁雪娟提出應用階次窄帶包絡分析方法來診斷直驅風電機組的軸承故障，克服了變轉速影響和低頻調制微弱信號難以提取的問題[5]。李東東應用自適應EEMD算法將振動信號分解為一系列本征模態(tài)函數(shù)，通過分形維數(shù)來識別不同類型振動信號，達到診斷風電齒輪箱行星輪的目的[6]。孟玲霞提出了一種基于Gabor重排對數(shù)時頻脊流形早期故障預警方法，提升了風機齒輪箱早期診斷的精準程度[7]。但文獻[1]至文獻[7]均不能夠預測預警風電機組故障。Andrew Kusiak將風電機組故障依據(jù)嚴重程度劃分為三類，并提出了通過功率曲線、故障代碼等形式來判斷機組健康狀態(tài)[8]。Jürgen Herp提出了一種基于貝葉斯方法的風電機組軸承故障預測方法，該方法應用軸承溫度殘差服從高斯正態(tài)分布特性來實現(xiàn)[9]。趙洪山應用最小二乘支持向量機（LSSVM）和統(tǒng)計過程控制（SPC）來分析溫度殘差，預測齒輪箱故障狀態(tài)［10］。大量故障案例表明，通過單一指標預警機組故障效果并不明顯。童超提出了采用ReliefF特征選擇與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的方法判斷風電機組槳距角不對稱故障，并不能夠對槳距角的不對稱程度進行監(jiān)測監(jiān)控[11]。董玉亮提出局部保持投影（LPP）和自組織映射的故障預警方法，通過最小量化誤差作為健康狀態(tài)指標來預測齒輪箱故障[12]。董玉亮建立了基于高斯混合模型（GMM）的健康狀態(tài)評價模型，應用健康衰退指數(shù)作為評價標準，來預測評價風電齒輪箱故障狀態(tài)[13]。但文獻[12]和[13]只分析了故障前4天的數(shù)據(jù)，不能監(jiān)控故障的發(fā)生演化趨勢。李輝應用層次分析法給出了反映風電機組運行狀態(tài)的指標層，應用劣化度指標，建立模糊綜合評判模型來評價風電機組健康狀態(tài)[14]。肖運啟給出了影響風電機組運行狀態(tài)的參數(shù)，采用層次分析法建立各層關聯(lián)因素，以劣化度為指標，應用模糊隸屬度加權進行逐層評價[15]。但文獻[14]和[15]在選取風電機組影響風電機組運行狀態(tài)的參數(shù)時沒有詳細計算各參數(shù)與目標值之間的相關性和相關度，會給后續(xù)的狀態(tài)評價帶來不確定性。曾承志提出了隱馬爾可夫模型（HMM）和優(yōu)勝劣汰遺傳算法相結合，來預測風電機組齒輪箱故障的方法，該方法只能以預先定義的報警級別來判斷齒輪箱故障狀態(tài)，不能監(jiān)測監(jiān)控并預警齒輪箱故障演化過程[16]。

根據(jù)文獻綜述，提出應用隨機森林算法（RF）和自適應模糊神經(jīng)網(wǎng)絡算法（ANFIS）相結合對直驅風電機組發(fā)電機故障進行預測預警的方法。利用隨機森林算法計算各參數(shù)與目標的相關性及相關度，解決各參數(shù)間的高維非線性問題；依據(jù)各參數(shù)的重要程度構建自適應模糊神經(jīng)網(wǎng)絡，同時引入報警閾值的概念，實時監(jiān)控發(fā)電機故障演化趨勢，提高故障預測預警的精準度。

1 風電機組故障預警流程

1.1 直驅風電機組概述

以1.5 MW直驅機組為研究對象，其主要技術參數(shù)如表1所示。

表1 風電機組主要技術參數(shù)

風電機組塔筒采用柔性錐形鋼結構，機艙通過偏航軸承安裝在塔筒上。葉輪將捕獲的風能轉變?yōu)樾D的機械能，輪轂將葉片固定在一起，承受葉片傳遞的各種載荷，并傳遞到發(fā)電機上，發(fā)電機將旋轉的機械能轉換為電能。

該類型機組監(jiān)控系統(tǒng)記錄了風速、葉輪轉速、有功功率等共計62個運行參數(shù)。

1.2 直驅風電機組發(fā)電機結構

該類型1.5 MW直驅風電機組發(fā)電機采用外轉子方式運行。發(fā)電機由定子、轉子、動定軸和附件構成；發(fā)電機定子由定子支架、鐵芯和繞組及其他附件組成，轉子由轉子支架和永磁磁極組成。發(fā)電機為六相輸出，定子采用分數(shù)槽，能更好的消除發(fā)電機諧波影響。

1.3 故障預警流程

圖1為提出的風電機組故障預警流程。

圖1 風電機組故障預警流程

離線部分：首先對風電機組SCADA歷史數(shù)據(jù)進行清洗，然后應用隨機森林算法計算各運行參數(shù)的相關度，最后利用提取的運行參數(shù)構建自適應模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型，利用風電機組健康時的運行參數(shù)進行訓練，獲得預警閾值。在線部分：對實時SCADA數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，利用離線部分提取的運行參數(shù)，計算當前狀態(tài)，使用基于ANFIS模型計算的預警閾值，實現(xiàn)風電機組故障實時預警。

2 運行數(shù)據(jù)清洗

2.1 特殊工況分析

風電機組在實際運行中，存在許多特殊工況，如表2所示。

表2 風電機組特殊工況

特殊工況運行會導致機組實際功率與設計功率有較大偏差，此時機組健康狀態(tài)良好，但特殊工況不符合風電機組故障預警對于數(shù)據(jù)的要求，異常功率點會影響健康狀態(tài)評估。

2.2 實際功率曲線標準化

理論功率曲線是機組在標準氣壓和空氣密度下能夠達到的功率曲線。具體到每臺機組每個時刻，與標準環(huán)境均存在差異，根據(jù)每臺機組所處的時間和空間，通過風速區(qū)間法計算機組風速對應的真實出力范圍。

2.2.1 氣壓標準化

將氣壓折算到風電機組輪轂高度處的氣壓值，10 min氣壓的折算值為

計算得到P10min的范圍值。式中Pm為氣壓實際測量值；Hh為機組輪轂高度；Hs為測風塔氣壓傳感器高度。

2.2.2 空氣密度標準化

空氣密度與氣壓、溫度和濕度相關，10 min空氣密度折算值為

式中T10min為10 min數(shù)據(jù)的平均氣溫；R0為空氣的氣體常數(shù)；φ為相對濕度；Rw為水蒸氣氣體常數(shù)；Pw為水蒸氣壓力。

2.3 實際功率曲線區(qū)間范圍

根據(jù)實際功率曲線標準化方法，計算當氣壓最低和空氣密度最小時的功率曲線及氣壓最高和空氣密度最大時的功率曲線，并繪制圖形。

3 特征參數(shù)提取

3.1 隨機森林算法

隨機森林算法（Random Forest，RF）是決策樹的組合，利用bootstrap重抽樣方法從原始樣本中抽取多個樣本，然后對每個bootstrap樣本進行決策樹建模，然后組合成多棵決策樹進行預測，并通過投票得出最終預測結果。其分類原理和流程如下所示。

① 每棵決策樹由樣本量為K的訓練樣本X和隨機向量θk生成。

② 隨機向量序列{θk,k=1,2,...K}獨立同分布。

③ 所有決策樹的集合{h(X,θk),k=1,2,...K}。

④ 每個決策樹模型h(X,θk)都有投票權來選擇輸入變量x的分類結果。

H(x)表示隨機森林分類結果，hi(x)是單個決策樹分類結果，Y表示分類目標，I()為示性函數(shù)。

隨機森林算法計算流程如下圖2所示。

圖2 風電機組實際功率曲線區(qū)間

3.2 相關度分析

風電機組是典型的變速、變載荷能量轉換系統(tǒng)，機組有功功率直接受風速、葉輪轉速等運行參數(shù)的影響。以有功功率為目標，應用隨機森林算法建立相關度數(shù)據(jù)驅動模型，分離并計算影響有功功率的關鍵參數(shù)及相關度，對應的相關度如圖3所示。

圖3 隨機森林算法流程

圖4 風電機組運行參數(shù)相關度

其中，風電機組62個運行參數(shù)中與有功功率相關度最緊密的參數(shù)為：電網(wǎng)側三相電流、風速和發(fā)電機轉速，故選取這5個變量作為數(shù)據(jù)挖掘的自變量。

4 數(shù)據(jù)驅動的故障預警模型

自適應網(wǎng)絡模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）是一種綜合了神經(jīng)網(wǎng)絡自適應的模糊推理系統(tǒng)，該算法具有學習機制和模糊系統(tǒng)的推理能力等優(yōu)點。根據(jù)數(shù)據(jù)清洗結果，構建自適應網(wǎng)絡模糊推理故障預警模型。

以兩個輸入，每個輸入有兩個隸屬函數(shù)，單個輸出為例來說明算法的流程，實際應用中輸入變量及每個變量的隸屬函數(shù)可以有更多個，兩個輸入兩個隸屬函數(shù)的ANFIS模型計算流程如下：

第一層：該層輸出記為

圖5 兩個輸入單輸出的1階推理ANFIS模型

其中N為輸入變量個數(shù)，M為每個變量的隸屬函數(shù)個數(shù)，μij(xi)為第i個輸入的第j個隸屬函數(shù)。模型中總共包含NM個隸屬函數(shù)，加入隸屬函數(shù)為高斯型，則每個隸屬函數(shù)有2個參數(shù)，總共需要優(yōu)化2NM個參數(shù)，若隸屬函數(shù)為三角形或鐘形，則需要3NM個參數(shù)，這部分參數(shù)稱為前提參數(shù)。第一層的意義在于將精確的變量值轉換為隸屬不同模糊集的隸屬度，是模糊化操作。

第二層：對每個輸入變量的模糊輸出進行組合，得到MN個模糊規(guī)則，采用代數(shù)積算子得到規(guī)則激勵強度。

第三層：對第二層的規(guī)則激勵強度歸一化處理。

第四層：根據(jù)Sugeno函數(shù)式推理方式計算每條推理結果。

由此可見，單條推理有N+1個參數(shù)，總共有MN條規(guī)則，參數(shù)總數(shù)為(N+1)×MN個，與第一層前提參數(shù)對應，稱為結論參數(shù)。

第五層：綜合第三層和第四層求和得到最后輸出。

ANFIS模型的參數(shù)優(yōu)化以最小化模型輸出與實際輸出之間的均方誤差為目標。

5 案例分析

5.1 機組故障描述

某風電場33臺直驅機組，運行時間超過四年。某臺機組在正常運行過程中監(jiān)控系統(tǒng)報發(fā)電機斷路器故障、變流器觸發(fā)故障。經(jīng)檢查未發(fā)現(xiàn)異常，啟動機組后，再次報斷路器故障后，機組不能啟動，截取跳閘時運行數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，機側斷路器先于網(wǎng)側斷路器跳閘。

5.2 數(shù)據(jù)清洗及預分析

通過監(jiān)控系統(tǒng)調取該故障機組和正常機組四年運行數(shù)據(jù)，采用標準化功率曲線算法將偏離標準化功率曲線的數(shù)據(jù)點進行剔除。圖6所示為故障機組在運行第一年內數(shù)據(jù)清洗后的功率曲線。

圖6 故障機組數(shù)據(jù)清洗后功率曲線

圖7列出了機組全壽命周期風速（m/s）、有功功率（kW）、轉速（r/min）及網(wǎng)側三相電流（A）的運行情況。5個運行參數(shù)基本處于正常范圍內。

在機組出現(xiàn)嚴重故障停機時，功率、轉速及電流值均沒有明顯變化，難以通過運行數(shù)據(jù)評估機組健康狀態(tài)。但在1 080天時，機組出現(xiàn)電流反向過大，持續(xù)約1個小時。

5.3 發(fā)電機故障預警

以故障機組運行第1年經(jīng)數(shù)據(jù)清洗后的運行數(shù)據(jù)為基礎，有功功率為目標變量，風速、轉速和網(wǎng)側三相電流為自變量，構建ANFIS模型，接下來三年的運行數(shù)據(jù)作為測試集，代入訓練好的ANFIS模型。

圖7 機組全壽命周期運行數(shù)據(jù)

機組運行初期處于健康狀態(tài)，由訓練模型得到有功功率誤差應服從正態(tài)分布，如果機組在后續(xù)運行中出現(xiàn)故障或故障風險，機組的測試數(shù)據(jù)在健康模型中的誤差結果必然偏離正態(tài)分布，偏離越嚴重，說明機組健康狀態(tài)越惡劣。

圖8為故障機組在ANFIS模型下的訓練誤差和測試誤差，黃色波動線條表示訓練誤差，藍色為測試誤差，以訓練誤差的最大值作為機組健康狀態(tài)的報警閾值。

圖8 故障機組的ANFIS訓練和測試誤差

有兩處（720天和1 080天）超過報警閾值，但持續(xù)時間較短，為運行中的異常點。隨著時間的推移，從第1 100天開始，測試誤差已經(jīng)越過報警閾值，且有連續(xù)逐漸增長的趨勢，說明機組的故障狀態(tài)正在逐步惡化。

為說明算法普遍性和適用性，對正常機組進行故障預測，結果如圖9。

正常機組在測試階段誤差沒有超過報警閾值，機組發(fā)電機運行狀態(tài)良好。

圖9 正常機組的ANFIS訓練和測試誤差

6 結語

應用直驅風電機組自投運以來的運行數(shù)據(jù)，進行深度數(shù)據(jù)挖掘，研究機組發(fā)電機健康狀態(tài)演化趨勢及故障預警，根據(jù)預警結果，合理安排備品備件儲備，調整檢修維護計劃，對于提高風電機組安全穩(wěn)定運行，降低突發(fā)性事故導致的二次傷害，節(jié)約運維成本具有重要意義。

（1）充分考慮直驅風電機組運行工況復雜多變、各類型狀態(tài)信息量繁雜的特點，采用隨機森林算法對機組的62個運行參數(shù)進行相關度計算和降維處理，得到與機組發(fā)電機運行相關度最密切的5個運行參數(shù)。

（2）分析了機組運行時的異常工況，并對實際功率進行了標準化處理，用標準化功率曲線對運行數(shù)據(jù)進行清洗，得到無干擾歷史數(shù)據(jù)。

（3）基于某故障機組清洗后運行數(shù)據(jù)，構建ANFIS模型，以機組運行第一年的數(shù)據(jù)作為訓練集，得到機組發(fā)電機故障預警閾值；以機組后續(xù)運行數(shù)據(jù)作為測試集，構建ANFIS模型對發(fā)電機進行故障預警，得到機組在發(fā)生嚴重故障停機一年前，開始帶故障隱患運行，直至故障前期，測試誤差多次整體超過報警閾值，證明了算法的適用性和可靠性。

[1]ZHIPENG FENG,MING LIANG,YI ZHANG,et al.Fault diagnosis for wind turbine planetary gearboxes via demodulation analysis based on ensemble empirical mode decomposition and energy separation[J].Renewable Energy,47(2012):112-126.

[2]ANTONIADOU I,MANSON G,STASZEWSKI W J,et al.A time-frequency analysis approach for condition monitoring of a wind turbine gearbox under varying load conditions[J].MechanicalSystemsandSignal Processing,2015,64-65:188-216.

[3]AIJUN HU,XIAOAN YAN,LING XIANG,et al.A new wind turbine fault diagnosis method based on ensemble intrinsic time-scale decomposition and WPT-fractal dimension[J].Renewable Energy,83(2015):767-778.

[4]W Y LIU,Q W GAO,G YE,et al.Wind turbine fault diagnosis method based on diagonalspectrum and clustering binary tree SVM[J].Renewable Energy,2013 50:1-6.

[5]丁雪娟，王紅星.基于階次窄帶包絡分析的直驅風機軸承[J].噪聲與振動控制，2016，36(3)：159-163.

[6]李東東，周文磊，鄭小霞，等.基于自適應EEMD和分層分形維數(shù)的風電機組行星齒輪箱故障檢測[J].電工技術學報，2017，32(22)：233-241.

[7]孟玲霞，徐小力，徐楊梅，等.變工況時頻脊流早期故障預警方法研究[J].北京理工大學學報，2017，37(9)：942-947.

[8]ANDREW KUSIAK,WENYAN LI,The prediction and diagnosis of wind turbine faults[J].Renewable Energy,2011,36:16-23.

[9]JüRGEN HERP,MOHAMMAD H RAMEZANI,MARTIN BACH-ANDERSEN,et al.Bayesian state prediction of wind turbine bearing failure[J].Renewable Energy,2017,12:1-9.

[10]趙洪山，胡慶春，李志為.基于統(tǒng)計過程控制的風機齒輪箱故障預測[J].電力系統(tǒng)保護與控制，2012，40（13）：67-73.

[11]童超，郭鵬.基于特征選擇和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的風電機組故障分類監(jiān)測研究[J].動力工程學報，2014，34（4）：313-317.

[12]董玉亮，顧煜炯.基于保局投影與自組織映射的風電機組故障預警方法[J].太陽能學報，2015，36（5）：1123-1129.

[13]董玉亮，李亞瓊，曹海斌，等.基于運行工況辨識的風電機組健康狀態(tài)實時評價方法[J].中國電機工程學報，2013，33（11）：88-95.

[14]李輝，胡姚剛，唐顯虎，等.并網(wǎng)風電機組在線運行狀態(tài)評估方法[J].中國電機工程學報，2010，30（33）：103-109.

[15]肖運啟，王昆朋，賀貫舉，等.大型風電機組運行狀態(tài)模糊綜合評價[J].中國電機工程學報，2014，34（13）：2132-2139.

[16]曾承志，姚興佳，唐德堯，等.基于改進型HMM的風電機組齒輪箱故障預測[J].太陽能學報，2016，37（4）：1017-102