常玉紅，吳月超，何 錚，宋旭峰，王大強，李超順

（1.國網(wǎng)新源控股有限公司，北京100000；2.中國電建集團華東勘測設計研究院有限公司，杭州311122；3.浙江仙居抽水蓄能有限公司，浙江仙居317300；4.華東瑯琊山抽水蓄能有限責任公司，安徽滁州239000；5.華中科技大學土木與水利工程學院，武漢430073；6.浙江大學電氣工程學院，杭州310027）

0 引 言

定子作為抽蓄機組發(fā)電電動機重要部件之一，其受損直接影響電站的發(fā)電量、發(fā)電效率，以及電站的運行故障并造成停機。定子溫度作為可觀測變量，發(fā)展趨勢與機組個部件受損情況密切相關，其原理為機組做能量轉(zhuǎn)換時，出現(xiàn)的各種損耗如機械損耗、電損耗、鐵損耗等產(chǎn)生熱量，損耗較大時，溫升會出現(xiàn)異常狀態(tài)，以監(jiān)測溫度判斷設備受損情況也是被證實過的可行方案。例如：負荷升高會引起電機溫度升高；勵磁電流增大導致轉(zhuǎn)子發(fā)熱，絕緣受損造成片間短路而引起鐵芯發(fā)熱嚴重［1-3］。而傳統(tǒng)設備溫度監(jiān)測通常利用內(nèi)部置入傳感器測量并以運行人員經(jīng)驗去判斷溫度趨勢，此方案可靠性差，對人員要求高，易出現(xiàn)較多的誤報警。而常見的溫度故障檢測系統(tǒng)通常有模型分析、數(shù)據(jù)驅(qū)動等方式，其中數(shù)據(jù)驅(qū)動對于復雜系統(tǒng)的檢測、診斷、預測有明顯的優(yōu)勢［4，5］。隨著深度學習（Deep learning，DL）的發(fā)展，考慮多源變量的數(shù)據(jù)分析監(jiān)測模型受到了廣泛的關注。文獻［6］利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（Recurrent neural network RNN)實現(xiàn)了風電機組主軸承溫度預警。針對時序預警序列，文獻［7，8］，運用長短期記憶網(wǎng)絡（Long short terms memory，LSTM）建立監(jiān)測系統(tǒng)，并得到了較好的效果。然而，現(xiàn)有的模型和方法在抽蓄機組發(fā)電電動機溫度預測方面存在不足。但對實時預警系統(tǒng)而言，大規(guī)模監(jiān)測需考慮成百上千的通道，模型的運行效率顯得尤為重要。RNN 網(wǎng)絡對序列信號需要依次處理，耗時較長。抽蓄機組設備發(fā)熱散熱過程復雜，RNN 預測效果對鄰近輸入依賴性較高，當序列數(shù)據(jù)存在急劇變化的現(xiàn)象時，其預測效果會出現(xiàn)較大誤差［9］。而近來較為流行、具有較強非線性處理能力的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolution neural network，CNN）對時序信號挖掘能力較弱，預測精度相對較差。

時間卷積網(wǎng)絡（Temporal Convolutional Network，TCN）是一種新的時序模型，利用了CNN 優(yōu)勢，擴展卷積并增加時序視野區(qū)間，實現(xiàn)輸入輸出并發(fā)，減少大量訓練時間，同時擁有較好時序信息挖掘能力，在多個時序預測領域已得到驗證［10］。因此，本文以定子線圈溫度為預測變量，考慮多個環(huán)境變量，建立以TCN-Attention 架構為基礎的深度實時預測模型，并與其他預測模型進行比較，結果表明所提方法具有較高預測精度和穩(wěn)定性。

其次，實時預警方面，傳統(tǒng)預警策略僅考慮預測值與歷史值之間的差異，當溫度達到某一規(guī)定的閾值或發(fā)生顯著變化時進行報警。此方案存在兩個問題，一是早期故障征兆數(shù)據(jù)獲取受環(huán)境影響，偶發(fā)的異常數(shù)據(jù)將導致系統(tǒng)誤報，給設備維護人員造成“報警疲勞”；二是預警穩(wěn)定性較差，無法精確找到設備異常狀態(tài)，換句話說，對設備細微故障差異性不能及時發(fā)現(xiàn)以至于晚報頻繁［11，12］。因此，本文提出一種基于統(tǒng)計學理論的預警策略，利用隨時間變化的時序殘差集，以動態(tài)劃分實時殘差序列統(tǒng)計指標峰度、偏度判斷設備運行情況，以到達實時預警準確性的目的，并設計相關實驗驗證了所提方案的有效性，對機組狀態(tài)趨勢預判和運維策略提供更可靠的指導意義。

1 研究方法

1.1 方法框架

為設計出一套能適應抽蓄機組發(fā)電電動機的定子溫度預警系統(tǒng)，本文提出了一種基于最大相關系數(shù)與時間卷積網(wǎng)絡的預警模型，具體方案設計如圖1 所示：總體分為兩個階段，離線階段和在線階段。

圖1 總體方案Fig.1 Model framework

離線階段具體步驟為：步驟1：獲取歷史變量集，溫度集；步驟2：為了選擇合適的數(shù)據(jù)結構，利用MIC 分析了相關變量集；步驟3：進行多次實驗并選擇合適輸入變量結構；步驟4：訓練TCN-Attention實時預測模型并測試其效果。

在線階段步驟為：步驟1：獲取實時變量、溫度集；步驟2：利用訓練好的TCN-Attention 模型獲取實時預測值；步驟3：為更好分析系統(tǒng)運行情況，以殘差序列為基礎，滾動劃分序列區(qū)間；步驟4：建立區(qū)域性統(tǒng)計模型，設置經(jīng)驗閾值，并實現(xiàn)系統(tǒng)的實時預警。

1.2 建立離線分析模型

1.2.1 構建多源信息輸入

發(fā)電電動機定子線圈發(fā)熱和散熱過程較為復雜，選擇合適的輸入能較好地擬合溫度趨勢并減少模型復雜度。因此，本文首先考慮可能影響電動機定子線圈溫度主要因素，內(nèi)部因素包括定子線圈溫度、鐵芯溫度、上下齒壓板溫度等；外部包括機端有功功率、無功功率、水頭、軸承x、y方向擺度、軸向位移、轉(zhuǎn)速等；然后分析定子線圈溫度Fstator與其他變量集F=的關聯(lián)程度。最大信息系數(shù)（MIC）基于信息論互信息理論，相比其他相關性分析方法例如Pearson、Spearman，MIC 能更好地捕捉變量間的非線性關系，且計算復雜度低，魯棒性高［13，14］。因此本文利用MIC 作為變量分析，以本文為例能夠被定義為：

1.2.2 建立TCN-Attention預測模型

網(wǎng)絡模型分3 個模塊，時間卷積網(wǎng)絡層、注意力機制層，全連接層。模型結構見圖2 所示：其中TCN 是由堆疊擴張卷積和因果卷積層，同時結合殘差而成的新網(wǎng)絡結構，這個結構能夠繼承CNN 全面提取優(yōu)點，又能夠通過控制其卷積核大小，擴張系數(shù)等參數(shù)適應各種時序任務。 在本文當中，{(x1，x2，…，xn)1，(x1，x2，…，xn)2，…，(x1，x2，…，xn)t}為輸入，其中(x1，x2，…，xn)表示輸入向量，n表示特征數(shù)，t表示滑動步數(shù)；首先通過因果卷積層（Causal Convolutions），此層為嚴格的單向結構，對于上一層T時刻的值，只依賴于下一層T時刻及其之前的值；其次，利用一維全卷積層來保留整個輸入序列并構建長期記憶；最后在膨脹卷積層（Dilated Convolutions）設置擴張系數(shù)d并進行間隔采樣。序列向量(x1，x2，…，xn)s上擴張卷積運算F可定義為：

圖2 TCN-Attention網(wǎng)絡結構Fig.2 Network structure of TCN-Attention

式中：k為卷積核大??；(s-d·i)表示采用上層的第(s-d·i)元素。為了進一步對TCN 輸出特征集進行優(yōu)化，在網(wǎng)絡模型的第二部分，采用了Attention 層進行權值篩選，具體步驟為，首先對基礎特征集(h1，h2，…，hT)進行相似性得分，得分系數(shù)向量集為{(s1，s2，…，sN)1，(s1，s2，…，sN)2，…(s1，s2，…，sN)T}；其次利用一個Softmax層進行歸一化得到概率系數(shù)向量集{(?1，?2，…，?N)1，(?1，?2，…，?N)2，…，(?1，?2，…，?N)T}；最后對基礎特征向量進行加權求和，結果表示為(c1，c2，…，cT)，其中ck能夠被描述為：

式中：xi表示上一層的隱藏單元。

網(wǎng)絡模型的第三部分，通過Flatten 層連接一個3 層全連接網(wǎng)絡建立的回歸預測模型并通過前向傳遞和誤差反向傳播更新網(wǎng)絡權值。

1.3 在線實時預警策略

基于上述離線階段研究，高精度的定子線圈溫度實時預測已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)，但對抽蓄機組設備實時預警系統(tǒng)來說，除了實時預測的高精確度外，高效而準確地提供在線預警是保證機組維護成功與否最重要的一環(huán)。感器故障或極端環(huán)境影響使機組設備溫度等動態(tài)指標頻繁出現(xiàn)奇異值，過預測值與實際值差異程度預警，易出現(xiàn)誤報、晚報現(xiàn)象，相比精確度，穩(wěn)定性能夠更加顯著地反映出設備運行狀態(tài)，因此，本文從設備動態(tài)特性出發(fā)，以精確性和穩(wěn)定性為目的，設計出一套適用于當前電站實時預警策略，其中，因電站溫度變化不符合常規(guī)數(shù)據(jù)分布，而殘差序列作為預測后另一變量，其分布應符合期望μ= 0，σ較小的高斯分布，其中橫坐標為誤差；又由于極值、方差易受人為干擾，不能客觀的反映實際變化情況。因此，本文考慮正態(tài)分布檢驗指標偏度系數(shù)與峰度系數(shù)監(jiān)測溫度殘差，其中偏度是描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)的統(tǒng)計量，反映總體取值分布對稱性，偏度絕對值越大，其分布形態(tài)偏斜程度越大；峰度則能夠描述數(shù)據(jù)分布尾部長短和峰體颼峭的關系，出現(xiàn)異常值時峰值偏大［15］。具體步驟為：首先發(fā)電電動機定子線圈溫度通過傳感器實時更新，經(jīng)訓練好的TCN-Attention網(wǎng)絡模型后，并獲得實時預測值，計算時間段內(nèi)殘差序列εerror=(ε1，ε2，…，εk，…，εN)，其中殘差εk被描述為：εk=vraw-vpre其次隨時間動態(tài)劃分區(qū)間殘差序列，生成子序列N1，N2，…，Ns。其中Nk表示區(qū)間[tk-Tinitial，tk]中所有的誤差數(shù)據(jù)，tk表示當前時刻，Tinitial為采樣初始時間，序列長度為Tk，定義為Tk=tk-Tinitial；最后計算出當前區(qū)間內(nèi)各時刻殘差序列偏度與峰度值分別被定義為：

式中：ηk，σk分別表示序列Nk的均值、標準差。

其中峰度絕對值越大，其分布形態(tài)陡緩程度與正態(tài)分布的差異程度越大，可描述設備預測精確性，其中越小精確度則越高；而偏度反映了總體取值分布的對稱性，偏度絕對值越大，其分布形態(tài)偏斜程度越大，即接近0 時，則表示設備運行較為穩(wěn)定［8］。設置偏度、峰度經(jīng)驗閾值為K、S：其中K、S被定義為：

式中：N為當前時刻前區(qū)間數(shù)；k1和k2可由現(xiàn)場人員根據(jù)經(jīng)驗在前端頁面確定。

以K、S為基準，由后臺在線判斷區(qū)間內(nèi)的均值變化，并判斷其是否報警。

2 實驗驗證

2.1 數(shù)據(jù)描述

實驗數(shù)據(jù)來自于浙江仙居電站機組發(fā)電電動機，其由東方電氣集團東方電機有限公司制造，為立軸、半傘式、三相、50 Hz、空冷可逆式同步發(fā)電電動機。主要由定子、轉(zhuǎn)子、上下導軸承、推力軸承、上下機架、上端軸、主軸和其他發(fā)電電動機附件構成。有發(fā)電、抽水、發(fā)電調(diào)相、抽水調(diào)相、停機5 種穩(wěn)定工況，另外還設有黑啟動、線路充電（零起升壓）等特殊工況。機組發(fā)電方向（發(fā)電、發(fā)電調(diào)相、拖動機及線路充電工況）運行時，機組旋轉(zhuǎn)方向俯視為順時針，機組抽水方向（抽水、抽水調(diào)相工況）運行時，旋轉(zhuǎn)方向俯視為逆時針。發(fā)電機額定功率375 MW，電動機額定軸輸出功率為413 MW，額定電壓18 kV，額定電流為13 365/13 751 A，額定勵磁電壓為456 V，額定勵磁電流為1 962 A，額定轉(zhuǎn)速為375 r/min，飛逸轉(zhuǎn)速為555 r/min。

2019年1月4 -5日定子線圈Z1通道超短期溫度數(shù)據(jù)如圖3所示。

圖3 定子線圈Z1溫度監(jiān)測數(shù)據(jù)Fig.3 Monitoring data of stator coil Z1

如圖3 所示，發(fā)電電動機開停機頻繁，抽水發(fā)電交替進行，且每次過程時長不一，時間范圍在2～6 h左右，升溫降溫過程復雜，變化劇烈，溫升過程20～35 min，降溫過程10～20 min。本次實驗以定子線圈溫度短期預測為目標，并設計發(fā)電、抽水工況開機實時預測預警模型，停機不預測，預測時間為5 min。

2.2 特征分析及重構

本次研究分別分析了發(fā)電態(tài)、抽水態(tài)兩種工況的數(shù)據(jù)，內(nèi)部變量選擇了定子鐵芯、定子齒壓板、上導軸承、推力軸承、上下機架的時序數(shù)據(jù)；外部變量選擇了水頭、有功、無功、冷卻水進出口溫度、軸向位移，轉(zhuǎn)速。計算上述變量與定子線圈溫度的最大相關系數(shù)MIC，如圖4所示。

圖4 其他變量與定子線圈溫度MIC分析Fig.4 MIC analysis of other variables and stator coil temperatur

其中，MIC 從大到小排序為有功、無功、勵磁電流、電壓、水頭、冷卻水出口溫度等。其次，為了確定最優(yōu)輸入維度，本文選擇了5 種輸入方式作為比較，分別是（定子線圈溫度、有功、無功）、（定子線圈溫度、有功、無功、勵磁電壓）、（定子線圈溫度、有功、無功、勵磁電流、勵磁電壓）、（定子線圈溫度、有功、無功、勵磁電流、勵磁電壓、水頭）、（定子線圈溫度、有功、無功、勵磁電流、勵磁電壓、水頭、冷卻水出口溫度），結果如圖5 所示：圖5中輸入維度為5 時，其RMSE、MAE、MAPE均為最小，因此本文輸入確定為（定子線圈溫度、有功、無功、勵磁電流、勵磁電壓）。

圖5 不同輸入尺寸的MSE，MAE和MAPE值Fig.5 MSE，MAE and MAPE values for different input dimensions

2.3 預測結果局部比較

為了驗證所提模型對復雜升溫降溫過程的擬合能力，本文又分別比較了升溫降溫局部預測結果，由于ANN模型整體精確度較低，DGRU-Attention 模型用時較長，均不能較好滿足現(xiàn)場需求，因此比較模型選用TCN 和DGRU 模型，其中2020年1月10日抽水態(tài)升溫降溫過程結果如圖6 所示，其他測試集局部結果如表3 所示。表中評價指標為16 次抽水17 次發(fā)電發(fā)熱散熱RMSE均值：

圖6 發(fā)熱散熱過程比較Fig.6 Comparison of heating and cooling processes

從圖6（a）升溫降溫過程可以看出，當開機后，各模型擬合效果較好，而10 min 后，溫度變化逐漸趨于平緩，此時DGRU 模型出現(xiàn)明顯偏高現(xiàn)象；而圖6（b）中，DGRU 模型在遇到急劇下降趨勢時，擬合效果則出現(xiàn)明顯偏低現(xiàn)象，且波動較為劇烈，這是由于GRU網(wǎng)絡在學習的過程中，利用歷史輸入數(shù)據(jù)進行嚴格的時序?qū)W習，即后一時刻數(shù)據(jù)只依賴前一時刻輸入，因此，前一時刻連續(xù)多個輸入為上升或下降而下一時刻為平緩期時，GRU網(wǎng)絡不可避免會出現(xiàn)偏高偏低現(xiàn)象，而TCN 網(wǎng)絡利用卷積對序列數(shù)據(jù)進行并發(fā)學習，擬合曲線會較平滑。但由于卷積的介入，TCN 相比GRU 網(wǎng)絡來說，捕捉時序信息能力相對較差，從圖6（a）中也明顯看出，TCN 網(wǎng)絡出現(xiàn)整體偏差較大。而利用Attention 機制，對時序信息權值打分，處理輸入信號，能提高整體精確度并改善模型性能。從圖6 和表2 中明顯看出TCNAttention模型相比DGRU和TCN都有了明顯改善。

表2 局部預測性能指標對比Tab.2 Comparison of local prediction performance indicators

2.4 離線階段模型結果比較

為進一步驗證所預測模型優(yōu)勢，與4 個傳統(tǒng)深度學習組合模型做了比較，包括TCN 模型、DGRU-Attention 模型、深度ANN模型、DGRU模型，具體的模型參數(shù)如表1所示。

表1 對比模型的參數(shù)設置Tab.1 The parameter settings of the comparison models

本文的訓練及測試均在在Python 的Pytorch 平臺上建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡，運行Windows 10 的計算機上采用2.33 GHz Intel Xeon?CPU，RAM 16 GB的微機平臺。

基于MIC 系數(shù)的分析，模型輸入為（定子線圈、有功、無功、勵磁電流、勵磁電壓）；并對相關參量進行歸一化，由于溫度變化受到季節(jié)、天氣影響較大，因此，此次實驗利用設備標幺值統(tǒng)一度量，通過查看設備信息，上述特征標幺值為（115 ℃，393.75 kW，175 kW，1 962 A，465 V）；選取2019年1月1日至2019年12月31日運行數(shù)據(jù) 作 為訓練集，2020年1月15 至2020年1月31日運行數(shù)據(jù)作為測試集，其中測試集中有16 次抽水態(tài)、17 次發(fā)電態(tài)；評價指標為均方差（Root Mean Square Error，RMSE），平均絕對百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE），預測時間Pre Time、訓練時間Time。實驗結果分別取16 次抽水態(tài)、17次發(fā)電態(tài)的平均誤差、時間值，結果如表3所示。

表3 預測性能指標對比Tab.3 Comparison of forecasting performance indexes

模型維護作為智能監(jiān)測系統(tǒng)不可或缺的部分，模型更新所耗時間被做了比較，表3 中所示：所提模型較GRU-Attention、GRU 減少了74.78，22.19 s，大大減小監(jiān)測系統(tǒng)運行壓力，而相比其他模型的精確度，TCN-Attention 模型優(yōu)勢更加明顯，既保證了系統(tǒng)在線監(jiān)測穩(wěn)定運行，對于預測精確度又有極大改善。

2.5 在線階段驗證

而對于實時預警系統(tǒng)來說，在線預測時間十分重要，較短的預測訓練時間能極大程度改善監(jiān)測穩(wěn)定性、精確性，并較少系統(tǒng)運行負荷。從表3中能看出，TCN-Attention 模型較DGRUAttention、DGRU 模型在預測時間上有了明顯改善，分別縮短了0.08、0.04 s，這是由于TCN 通過控制卷積核、擴張系數(shù)，是的采集視野靈活變動，相比RNN 系列的遞歸模式，此方式在訓練時間上更加有優(yōu)勢；同樣的，ANN 模型相比TCN 來說，雖然在預測時間上略有優(yōu)勢，減少了0.03 s，但精確度卻遠不及GRU、TCN等時序模型，不能滿足實際預警需求；最后，比較了TCN-Attention 和TCN，所提出的TCN-Attention 網(wǎng)絡結構分別提高了發(fā)電態(tài)、抽水態(tài)精確度約0.07、0.67，預測時間降低了0.01 s，表明Attention機制能夠提升精確度，并對模型預測時間影響較小。

針對預警策略的驗證，本次在測試集某時刻內(nèi)分別加入持續(xù)性和短期性異常噪聲，殘差序列如圖7 所示。圖7 中顯示：開機后228 min 加入噪聲時，誤差出現(xiàn)明顯震蕩，范圍在（-0.15，0.71）之間，228、229 min 出現(xiàn)異常點，而隨后15 min 內(nèi)的預測值又出現(xiàn)在安全運行范圍內(nèi)，如果此時以預測值的奇異序列來判斷設備是否故障，連續(xù)出現(xiàn)3 個異常點后的系統(tǒng)又趨于長時間穩(wěn)定，可能造成系統(tǒng)頻繁誤報、晚報的現(xiàn)象。因此，本文就以此次對象為目標，提出了基于誤差滾動序列和統(tǒng)計學理論實時預警策略，首先，對獲取的殘差序列進行劃分，因當前機組設備通常需要20～30 min 穩(wěn)定，模型預測則需時長為19 min 的歷史值，預測時長為5 min，所以設定初始時間Tinitial為開機后29 min，間隔時間T為5 min，生成N1，N2，…，N5454 個殘差區(qū)間，各區(qū)間序列時長分別為10+5*（n-1）分鐘；其次滾動實時計算每個劃分區(qū)間對應偏度峰度，結果如圖8 所示。圖8 中持續(xù)性干擾情況下可明顯看到，45 號區(qū)間出現(xiàn)較大的偏差，偏度值為2.76，峰度值為14.47，根據(jù)經(jīng)驗設定閾值參數(shù)N=5，k1=3，k2=3，由式（6）得出設定閾值K=1.83，S=3.39，遠小于45 區(qū)間的偏度和峰度值，實時預警系統(tǒng)報警，此時運行時刻為（45-1）×5+10=230 min，相比加入噪聲的時刻228 min 偏差較小，且滿足現(xiàn)場實際需求。其次，在圖9 中，短期干擾情況下，45 號區(qū)間出現(xiàn)輕微偏差，偏度值為0.61，峰度值為1.07，在設定閾值之內(nèi)，不報警?？梢?，當發(fā)電電動機出現(xiàn)故障導致其溫度異常變化時，本文提出的實時預警策略能及時發(fā)現(xiàn)故障并發(fā)出報警信息，實現(xiàn)抽蓄機組發(fā)電電動機的在線監(jiān)測。

圖7 持續(xù)噪聲后的誤差序列與短期干擾后的誤差序列Fig.7 Error sequence after continuous noise and Error sequence after short-term interference

圖8 持續(xù)干擾下滾動殘差區(qū)間偏度與峰度值Fig.8 The skewness and kurtosis value of the rolling residual interval after continuous noise

圖9 短期干擾下滾動殘差區(qū)間偏度與峰度值Fig.9 The skewness and kurtosis value of the rolling residual interval after short-term interference

3 結 論

本文以抽蓄機組安全運行為前提，基于大數(shù)據(jù)分析和深度學習，提出一種TCN-Attention 網(wǎng)絡的溫度實時預警模型，通過工程實例數(shù)據(jù)分析驗證，得出如下結論。

（1）通過MIC 合理選擇與定子線圈溫度關聯(lián)性較強變量；以重構數(shù)據(jù)為基礎，建立定子線圈溫度發(fā)電態(tài)、抽水態(tài)短期預測模型，與其他深度組合模型比較，此方案在保證精確度較高的情況下能進一步減小預測和后臺訓練時間，提高了電站實時監(jiān)測系統(tǒng)的效率性和準確性。

（2）通過比較各模型定子線圈發(fā)熱散熱過程，驗證了TCNAttention 網(wǎng)絡模型在保證耗時較小情況下，面對復雜多變的升溫降溫過程時，較RNN模型有更好的擬合效果。

（3）由于傳統(tǒng)的預警策略誤報、晚報頻繁，考慮殘差序列的分布性，結合統(tǒng)計學指標峰度與偏度，設計了一種滾動的實時溫度預警策略，并通過設計實驗驗證了其準時性和準確性。

（4）隨著大數(shù)據(jù)、人工智能的高速發(fā)展，短期監(jiān)測預警系統(tǒng)會應用到各個領域，本文所提出的預警方案可為相關實際應用提供一定參考。