周士棟，薛　揚，馬曉晶，王文卓

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基于SCADA數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵載荷預(yù)測

周士棟，薛揚，馬曉晶，王文卓

（中國電力科學(xué)研究院有限公司新能源與儲能運行控制國家重點實驗室，北京 100192）

風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵位置載荷預(yù)測對風(fēng)電機(jī)組安全、經(jīng)濟(jì)運行具有重要意義。通過建立SCADA數(shù)據(jù)與載荷間的近似關(guān)系對風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵位置載荷進(jìn)行預(yù)測。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立SCADA數(shù)據(jù)和載荷的關(guān)系模型，利用SCADA數(shù)據(jù)與載荷間的相關(guān)性來篩選模型輸入?yún)⒘?，采用試錯法確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)與神經(jīng)元數(shù)量。針對某2.5 MW風(fēng)電機(jī)組的7處關(guān)鍵位置進(jìn)行了載荷實測。研究表明，在不采用風(fēng)速作為輸入?yún)⒘康那闆r下，模型的預(yù)測結(jié)果與實測結(jié)果具有良好的一致性，相對誤差的均值在1.28%到15.6%之間，決定系數(shù)2在0.951到0.882之間；與試錯法選擇輸入?yún)⒘肯啾?，基于相關(guān)性計算的輸入?yún)⒘窟x擇方法能夠更高效地篩選出更多恰當(dāng)?shù)腟CADA參量，從而進(jìn)一步提高預(yù)測準(zhǔn)確度。因此，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立SCADA數(shù)據(jù)與載荷的近似關(guān)系可作為風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵位置載荷預(yù)測評估的有效手段。

風(fēng)電機(jī)組；模型；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；SCADA數(shù)據(jù)；參數(shù)篩選；疲勞等效載荷；載荷預(yù)測

0 引 言

近年來，隨著風(fēng)電場裝機(jī)容量的不斷增大，風(fēng)電場安全性與經(jīng)濟(jì)性間的矛盾也越發(fā)突出。一方面是大容量風(fēng)電機(jī)組的復(fù)雜受載給結(jié)構(gòu)安全帶來的巨大挑戰(zhàn)[1]，另一方面是高昂的風(fēng)電場運維費用[2]。為了加強(qiáng)風(fēng)電機(jī)組安全保障、合理規(guī)劃風(fēng)電場運維計劃，有必要對風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵位置的受載情況進(jìn)行監(jiān)測評估。

風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的載荷受流固耦合及控制系統(tǒng)導(dǎo)致的氣動伺服因素的影響。風(fēng)力發(fā)電機(jī)組載荷的來源主要包括：空氣動力載荷、重力載荷、慣性載荷、運行載荷、其他載荷。最常用的載荷監(jiān)測手段是通過粘貼應(yīng)變片實現(xiàn)，由于該方法人力物力耗費較大、應(yīng)變片自身壽命有限等原因并不適用于風(fēng)電機(jī)組載荷的長期監(jiān)測。以GH bladed為代表的風(fēng)機(jī)性能及載荷計算仿真軟件[3-6]，由于無法實時得到全面的風(fēng)況信息，因此也不適用于現(xiàn)場載荷的評估。因此，有必要發(fā)展一種經(jīng)濟(jì)、可行的風(fēng)電機(jī)組載荷預(yù)測評估方法。

風(fēng)電機(jī)組復(fù)雜的受載狀態(tài)以及載荷間的耦合關(guān)系增加了風(fēng)電機(jī)組載荷預(yù)測的困難，如回歸分析、插值等傳統(tǒng)分析方法很難得到高準(zhǔn)確度的經(jīng)驗或半經(jīng)驗預(yù)測公式。風(fēng)電機(jī)組普遍裝有SCADA（數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制）系統(tǒng)，該系統(tǒng)記錄了機(jī)組大量的運行數(shù)據(jù)。通過對運行數(shù)據(jù)的挖掘處理，建立關(guān)鍵運行參數(shù)與載荷間的近似關(guān)系，成為風(fēng)電機(jī)組載荷預(yù)測研究方向。國內(nèi)外相關(guān)研究人員[7-10]通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立SCADA數(shù)據(jù)與載荷間的關(guān)系模型實現(xiàn)了機(jī)組的載荷預(yù)測。然而，這些研究僅預(yù)測了機(jī)組部分位置的載荷，未對風(fēng)電場運維中各關(guān)鍵位置載荷進(jìn)行全面研究。由于風(fēng)電機(jī)組屬于多能量耦合系統(tǒng)，運行狀態(tài)波動大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，不同位置載荷特性不一，能否利用有限的SCADA數(shù)據(jù)對各關(guān)鍵位置載荷進(jìn)行全面準(zhǔn)確地預(yù)測尚需研究驗證。其次，在建立關(guān)系模型時，輸入?yún)⒘康倪x擇往往依靠試錯法，通過對若干組SCADA數(shù)據(jù)參數(shù)組合的預(yù)測結(jié)果對比，選擇一組最優(yōu)的參數(shù)組合。這種方法效率低，用來試錯比較的參數(shù)種類及其組合往往不足，因此無法確定在已有的SCADA數(shù)據(jù)里是否有更優(yōu)的參數(shù)組合。

本文選取某2.5 MW雙饋型風(fēng)電機(jī)組，針對IEC標(biāo)準(zhǔn)強(qiáng)制要求測量的7個關(guān)鍵位置進(jìn)行了載荷實測。利用實測數(shù)據(jù)，驗證了基于風(fēng)機(jī)自身SCADA數(shù)據(jù)的載荷預(yù)測方法能否對機(jī)組不同位置處特性不一的載荷進(jìn)行全面、準(zhǔn)確地預(yù)測?；谙嚓P(guān)性計算，本文針對不同位置的載荷篩選了相應(yīng)的輸入?yún)?shù)，驗證了基于相關(guān)性的參數(shù)選擇方法的適用性。除此之外，盡管風(fēng)是風(fēng)電機(jī)組動態(tài)載荷的主要來源，但考慮到風(fēng)電場很少立有測風(fēng)塔且正常發(fā)電時機(jī)艙風(fēng)速計受旋轉(zhuǎn)葉片干擾明顯，因此本文在進(jìn)行載荷預(yù)測舍棄了風(fēng)速，驗證了在“無風(fēng)”可用的情況下基于SCADA數(shù)據(jù)的載荷預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。

風(fēng)電機(jī)組載荷來源廣、受載復(fù)雜且受控制策略影響明顯，風(fēng)電機(jī)組運行參量與載荷相關(guān)但關(guān)系模糊。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為非線性、自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)能夠有效處理機(jī)理較模糊或復(fù)雜非線性問題，且基于誤差逆向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）應(yīng)用廣泛且成熟[11-15]。因此，本文嘗試采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立SCADA數(shù)據(jù)與載荷間的關(guān)系模型。

1 基于SCADA數(shù)據(jù)的載荷預(yù)測模型

基于SCADA數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的風(fēng)電機(jī)組載荷預(yù)測模型的框架結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 載荷預(yù)測模型框架

1.1 輸入數(shù)據(jù)

輸入數(shù)據(jù)包括SCADA數(shù)據(jù)和載荷測量值2類。SCADA數(shù)據(jù)直接通過風(fēng)電機(jī)組控制系統(tǒng)收集得到，載荷數(shù)據(jù)通過粘貼在各關(guān)鍵位置處的應(yīng)變片測量得到。

1.2 數(shù)據(jù)清洗

正常發(fā)電狀態(tài)時風(fēng)電機(jī)組載荷受周圍障礙物（其他風(fēng)電機(jī)組）影響明顯。根據(jù)來流是否受障礙物影響可分為自由流和非自由流（受尾流影響）。本文僅就正常發(fā)電時自由流條件下的風(fēng)電機(jī)組載荷進(jìn)行預(yù)測。

根據(jù)數(shù)據(jù)的有效性[16]，就正常發(fā)電時自由流條件下采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。所要清洗的數(shù)據(jù)包括：1）非正常發(fā)電狀態(tài)下的數(shù)據(jù)，2）受尾流影響的數(shù)據(jù)，3）信息不完整的數(shù)據(jù)，4）數(shù)值大小超出物理極限的，5）反常數(shù)據(jù)。

1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的節(jié)點（神經(jīng)元）相互聯(lián)接構(gòu)成，各節(jié)點將輸入信號的加權(quán)和作為輸入傳遞給激勵函數(shù)，激勵函數(shù)的計算結(jié)果作為本節(jié)點的輸出。一個完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱藏層和輸出層。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于誤差逆向傳播算法的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它建立在梯度下降法基礎(chǔ)上。其中，輸入信號按單方向由輸入層經(jīng)隱含層傳至輸出層，信號不形成回路。信號在傳遞過程中權(quán)值保持不變，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。輸出值與期望值間的誤差由輸出層開始逐層向后傳播。在誤差反向傳播過程中，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值根據(jù)誤差反饋進(jìn)行調(diào)節(jié)。通過權(quán)值的不斷修正使網(wǎng)絡(luò)的實際輸出值不斷接近期望值，直至滿足預(yù)先設(shè)定的誤差要求。

1.4 模型的訓(xùn)練及預(yù)測

在完成數(shù)據(jù)的清洗后，對SCADA數(shù)據(jù)與風(fēng)電機(jī)組載荷進(jìn)行相關(guān)性分析，篩選出與載荷變化相關(guān)的SCADA數(shù)據(jù)參量?；趯崪y數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立載荷與SCADA數(shù)據(jù)關(guān)系模型。利用建立的關(guān)系模型和機(jī)組SCADA數(shù)據(jù)可以進(jìn)行載荷的預(yù)測。

2 風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵位置載荷實測

本文選取了某2.5 MW雙饋型風(fēng)電機(jī)組開展載荷實測工作。所選風(fēng)電機(jī)組的主要參數(shù)為：水平軸雙饋型機(jī)組、輪轂高度90 m、風(fēng)輪直徑121 m、額定風(fēng)速10.2 m/s、額定功率2 500 kW。所選風(fēng)電機(jī)組位于河北省張家口市張北風(fēng)電試驗基地，測試嚴(yán)格按照IEC 61400－1[17]和IEC 61400－13[18]標(biāo)準(zhǔn)開展。測試系統(tǒng)采用基于CAN BUS通信協(xié)議的風(fēng)電機(jī)組載荷測試系統(tǒng)[19-20]。該系統(tǒng)包括主系統(tǒng)、氣象數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、輪轂數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、塔頂數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、電池系統(tǒng)以及UPS（不間斷電源）系統(tǒng)6個部分組成，如圖2所示。

圖2 風(fēng)電機(jī)組載荷測試系統(tǒng)

測試系統(tǒng)收集的SCADA信號包括：1）機(jī)艙前后加速度，2）機(jī)艙左右加速度，3）有功功率，4）齒輪箱油溫，5）剎車液壓，6）葉片槳距角，7）葉輪轉(zhuǎn)速，8）發(fā)電機(jī)扭矩，9）偏航方位角，10）偏航誤差。

氣象量包括：1）風(fēng)速，2）風(fēng)向，3）溫度，4）氣壓。

測量的關(guān)鍵位置載荷包括：1）葉片的擺振彎矩，2）葉片的揮舞彎矩，3）塔頂俯仰彎矩，4）塔頂傾覆彎矩，5）塔頂扭矩，6）塔底俯仰彎矩，7）塔底傾覆彎矩。

測試從2016年11月18日開始，到2017年3月20日終止。

3 載荷預(yù)測模型的建立與應(yīng)用

本節(jié)我們基于實測數(shù)據(jù)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立SCADA數(shù)據(jù)與載荷間的關(guān)系模型。通過比較預(yù)測結(jié)果與實測結(jié)果驗證了基于SCADA數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組載荷預(yù)測方法的適用性及有效性。

3.1 數(shù)據(jù)庫

本研究收集了自2016年11月18日至2017年3月20日間的測試數(shù)據(jù)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)選擇2016年11月18日到2017年2月20日期間的數(shù)據(jù)，預(yù)測數(shù)據(jù)為2017年2月20日到2017年3月20日期間的數(shù)據(jù)。載荷預(yù)測模型使用的數(shù)據(jù)為10 min時間序列數(shù)據(jù)的統(tǒng)計值（最大值、最小值、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差）。按照1.2節(jié)所述，在原始數(shù)據(jù)中剔除如下數(shù)據(jù)：1）啟、停機(jī)等瞬態(tài)工況及未并網(wǎng)發(fā)電下的數(shù)據(jù)；2）不在可用扇區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)；3）應(yīng)變片等測量硬件故障狀態(tài)下采集的數(shù)據(jù)；4）10 min周期內(nèi)采集不完整的數(shù)據(jù)；5）風(fēng)電機(jī)組內(nèi)部電磁干擾導(dǎo)致的反常數(shù)據(jù)。剔除后的有效數(shù)據(jù)量如表1所示。以葉片的擺振彎矩的均值為例，清洗前后的數(shù)據(jù)對比如圖3所示。

表1 有效數(shù)據(jù)量

圖3 葉片擺振彎矩均值

3.2 疲勞等效載荷

由于風(fēng)電機(jī)組所承受的載荷主要是隨時間變化的動態(tài)隨機(jī)載荷，結(jié)構(gòu)因此而產(chǎn)生動應(yīng)力，引起疲勞損傷。因此，本文選取疲勞等效載荷作為風(fēng)電機(jī)組載荷的評估指標(biāo)。

疲勞等效載荷是一個概括性的載荷，是指以給定的時間范圍（10 min）和頻率（1 Hz）確定的總的循環(huán)次數(shù)施加這個載荷時，它所造成的累積疲勞損傷與給定的時間范圍（10 min）內(nèi)實際動態(tài)載荷對結(jié)構(gòu)部件造成的累積疲勞損傷相同。疲勞等效載荷的定義為

式中eq為等效載荷，R為第級的載荷幅值，n為第級的載荷循環(huán)次數(shù)，eq為等效載荷循環(huán)次數(shù)，為材料S-N曲線的斜率。R和n通過雨流計數(shù)的得到，eq的大小為600，的大小按照IEC標(biāo)準(zhǔn)[18]建議取8。

按照疲勞等效載荷的定義，將關(guān)鍵位置處實測得到的10 min時間序列彎（扭）矩轉(zhuǎn)化為疲勞等效彎矩。圖4以葉片擺振為例展示了轉(zhuǎn)化后的等效疲勞載荷。在下文中，彎（扭）矩或等效彎（扭）矩均表示疲勞等效彎（扭）矩。

圖4 等效疲勞載荷

3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇至今尚無統(tǒng)一而完整的理論指導(dǎo)，一般只能由經(jīng)驗選定[21-25]。本研究中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)及隱含層神經(jīng)元數(shù)量通過試錯法確定。其中，隱含層內(nèi)神經(jīng)元數(shù)量按經(jīng)驗公式（2）初選[26]

式中為隱含層內(nèi)神經(jīng)元數(shù)量，為輸入層單元數(shù)，為輸出層單元數(shù)，為0到10之間的常數(shù)。以葉片擺振為例，輸入層單元數(shù)為11，輸出層單元數(shù)1，圖5給出了不同隱含層和神經(jīng)元數(shù)量組合下預(yù)測值與實測值間的相對誤差的均值。由圖5可見，1層隱含層較2、3層隱含層有更好的預(yù)測效果。當(dāng)隱含層為1層、隱含層內(nèi)神經(jīng)元數(shù)量為6時準(zhǔn)確度最高。在預(yù)測風(fēng)電機(jī)組其余位置載荷時，隱含層數(shù)量統(tǒng)一設(shè)為1層，隱含層內(nèi)的神經(jīng)元數(shù)量通過試錯法確定最優(yōu)值。

學(xué)習(xí)率的選擇受計算速度與網(wǎng)絡(luò)收斂的雙重限制。當(dāng)增大學(xué)習(xí)率時可以提高計算速度，但也可能導(dǎo)致結(jié)果發(fā)散。Kung等[27]提出的學(xué)習(xí)率為

式中h為神經(jīng)元數(shù)量。以葉片擺振為例，當(dāng)隱含層神經(jīng)元數(shù)量為6時學(xué)習(xí)率為0.286。為保證計算收斂，保守起見本文采用的學(xué)習(xí)率統(tǒng)一設(shè)置為0.2?？紤]到工程應(yīng)用的要求，本文認(rèn)為當(dāng)誤差為0.01已足夠理想，因此目標(biāo)誤差設(shè)為0.01；同時兼顧計算速度，最大訓(xùn)練次數(shù)設(shè)為1 000。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過商用軟件RapidMiner實現(xiàn)。

3.4 參量選擇

訓(xùn)練參數(shù)的選擇對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確性有著重要影響，為準(zhǔn)確建立風(fēng)電機(jī)組不同位置處的疲勞等效載荷與SCADA數(shù)據(jù)間的關(guān)系模型，我們采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)分析了不同SCADA信號與疲勞等效載荷間的相關(guān)性。皮爾遜相關(guān)系數(shù)的定義為

式中Cov(,)為變量和間的協(xié)方差；為變量的標(biāo)準(zhǔn)差；為變量的標(biāo)準(zhǔn)差。

按照相關(guān)系數(shù)法理論[28]，當(dāng)2個物理量之間的相關(guān)系數(shù)值在0～0.09之間時，認(rèn)為二者之間沒有相關(guān)性；當(dāng)相關(guān)系數(shù)絕對值在0.09～0.3之間時，表示二者之間弱相關(guān)；當(dāng)二者之間的相關(guān)系數(shù)絕對值在0.3～0.5之間時，表明二者是中等相關(guān)；當(dāng)相關(guān)系數(shù)絕對值在0.5～1之間時，表明二者之間是強(qiáng)相關(guān)的。選取相關(guān)系數(shù)絕對值在0.3以上的參量作為輸入?yún)⒘俊?/p>

以塔底等效俯仰彎矩為例，所選SCADA參量及相應(yīng)的相關(guān)性大小如表2所示。為驗證基于相關(guān)性計算的參數(shù)選擇方法的有效性，比較了2組輸入?yún)?shù)下的預(yù)測結(jié)果。Obdam等[10]在預(yù)測風(fēng)電機(jī)組塔底俯仰彎矩時，利用試錯法確定的模型輸入?yún)⒘繛檩嗇炥D(zhuǎn)速的均值和標(biāo)準(zhǔn)差、葉片槳角的均值和標(biāo)準(zhǔn)差、功率的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。2組參數(shù)對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果如圖6所示。對比可見，按照Obdam輸入?yún)⒘康玫筋A(yù)測結(jié)果較本文結(jié)果更為離散、誤差更大。由此可見，基于試錯法選擇的輸入?yún)⒘坎⒎亲顑?yōu)選擇。因此為了達(dá)到更好的預(yù)測準(zhǔn)確度，有必要采用更多的SCADA數(shù)據(jù)作為輸入?yún)⒘?，此時基于相關(guān)性計算的參數(shù)選擇方法較試錯法效率更高，更適用于參數(shù)組合較多的情況。

表2 塔底俯仰彎矩與輸入?yún)⒘块g的相關(guān)性

圖6 預(yù)測結(jié)果對比

針對其余位置載荷，基于相關(guān)性計算所選的SCADA參量如表3所示。

表3 所選SCADA信號參量

注：Blade edge為葉片擺振彎矩，Blade flap為葉片揮舞彎矩，Ttbtilt為塔頂俯仰彎矩，Ttbroll為塔頂傾覆彎矩，Ttt塔頂扭矩，Tbbroll為塔底傾覆彎矩，Avg為平均值，Max為最大值，Std為標(biāo)準(zhǔn)差。

Note: Blade edge represent blade edgewise bending moment. Blade flap represent blade flapwise bending moment. Ttbtilt represent tower top tilt bending moment. Ttbroll represent tower top roll bending moment. Tbbtilt represent tower base tilt bending moment. Tbbroll represent tower base roll bending moment. Ttt represent tower top torsion moment. Max is an abbreviation for maximum. Min is an abbreviation for minimum. Std is an abbreviation for standard deviation. Avg is an abbreviation for average.

在選取參量時，當(dāng)參量的10 min統(tǒng)計最大值、最小值和均值的相關(guān)系數(shù)絕對值相當(dāng)時選取平均值；當(dāng)統(tǒng)計最大值、最小值相關(guān)系數(shù)值絕對值大小相當(dāng)時，選取最大值。除此之外，考慮到相同風(fēng)速下溫度與氣壓的變化會改變空氣密度，進(jìn)而影響風(fēng)電機(jī)組載荷大小，因此選取氣壓平均值和溫度標(biāo)準(zhǔn)差作為輸入?yún)⒘俊?/p>

3.5 模型預(yù)測結(jié)果

本節(jié)基于所選SCADA參量及處理后的數(shù)據(jù)，針對不同位置處的載荷，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別進(jìn)行訓(xùn)練。數(shù)據(jù)庫中，選取80%的數(shù)據(jù)量作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)來建立SCADA數(shù)據(jù)與載荷間的關(guān)系模型，另外20%作為檢驗數(shù)據(jù)來驗證模型的準(zhǔn)確性。

參照相關(guān)研究[7-10]中準(zhǔn)確性度量指標(biāo)，本研究使用決定系數(shù)2和相對誤差均值δ來衡量模型的準(zhǔn)確性，這2個指標(biāo)的定義如式（5）、式（6）所示。

各關(guān)鍵位置處等效載荷的預(yù)測結(jié)果與實測結(jié)果的對比如圖7所示。

圖7 模型預(yù)測結(jié)果與實測結(jié)果比較

由圖7可見，由預(yù)測值和實測值確定的坐標(biāo)點大致均勻分布在坐標(biāo)系第一象限的對角線（45°）兩側(cè)，兩者的線性擬合如直線所示。圖7各子圖給出了對應(yīng)的擬合方程、決定系數(shù)2和相對誤差的均值δ。其中，葉根擺振和揮舞彎矩的δ分別為1.28%和10.8%，2分別為0.951和0.940，塔筒彎矩的δ在11.5%到15.6%之間，2在0.939到0.882之間，能夠滿足工程實際需求。行業(yè)內(nèi)機(jī)組載荷仿真計算普遍采用商用軟件GH bladed進(jìn)行，文獻(xiàn)[29]利用GH bladed軟件模擬了9組風(fēng)況條件下塔底俯仰方向的等效疲勞載荷，9組仿真值與實測值的相對誤差均值為9.3%。文獻(xiàn)[30]利用GH bladed軟件就風(fēng)電機(jī)組極限載荷進(jìn)行了仿真，仿真值與實測值的對比為：葉根載荷相對誤差為12%～19%，塔筒彎矩載荷相對誤差為5%～16%。以GH bladed仿真準(zhǔn)確度為參照，可見本文模型的預(yù)測準(zhǔn)確度與主流仿真結(jié)果準(zhǔn)確度相當(dāng)。GH bladed軟件進(jìn)行載荷預(yù)測需要全面詳細(xì)的風(fēng)況信息且計算耗時長，不適用于對風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行實時載荷預(yù)測。因此，基于SCADA數(shù)據(jù)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的載荷預(yù)測模型能夠及時、準(zhǔn)確地預(yù)測風(fēng)電機(jī)組各關(guān)鍵位置處的等效載荷。

圖8是基于SCADA數(shù)據(jù)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)速進(jìn)行的預(yù)測。所選SCADA數(shù)據(jù)為輪轂轉(zhuǎn)速的均值和標(biāo)準(zhǔn)差、葉片槳角的均值和標(biāo)準(zhǔn)差、功率的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。風(fēng)速預(yù)測結(jié)果與實測結(jié)果吻合的很好（2=0.984，δ=3.89%）。由此可以認(rèn)為SCADA數(shù)據(jù)能夠間接表示風(fēng)速，因此在不使用風(fēng)速作為模型輸入?yún)⒘繒r，載荷的預(yù)測結(jié)果也能達(dá)到滿意的準(zhǔn)確度。

圖8 風(fēng)速預(yù)測

4 結(jié) 論

以某2.5 MW雙饋型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組為例，本文研究了基于SCADA數(shù)據(jù)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電機(jī)組載荷預(yù)測方法的有效性。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的預(yù)測模型對風(fēng)電機(jī)組7個關(guān)鍵位置處的載荷進(jìn)行了預(yù)測，研究表明：

1）通過處理挖掘SCADA數(shù)據(jù)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立SCADA數(shù)據(jù)與載荷間的近似關(guān)系，能夠?qū)︼L(fēng)電機(jī)組不同位置、特性不一的載荷進(jìn)行全面、準(zhǔn)確地預(yù)測。葉根擺振及揮舞方向彎矩的相對誤差分別為1.28%和10.8%，決定系數(shù)2分別為0.951和0.940；塔筒各位置的相對誤差在11.5%到15.6%之間，決定系數(shù)2在0.939到0.882之間。

2）增加與載荷相關(guān)的SCADA參量作為模型輸入，能夠提高預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性，以塔底俯仰彎矩為例，增加適當(dāng)?shù)腟CADA參量預(yù)測結(jié)果的相對誤差由12.2%降為11.9%，決定系數(shù)2由0.904提高到0.939。因此基于相關(guān)性計算的參數(shù)選擇方法較試錯法更適用于參量較多的情況。

3）基于輪轂轉(zhuǎn)速、葉片槳角和有功功率，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的風(fēng)速與實測風(fēng)速具有良好的一致性，相對誤差為3.89%，決定系數(shù)2為0.984，因此在“無風(fēng)”可用的情況下，利用這3個參量能夠彌補(bǔ)風(fēng)速信息的缺失。

為了實現(xiàn)對整個風(fēng)電場風(fēng)電機(jī)組載荷的預(yù)測評估，進(jìn)一步的工作應(yīng)從以下方面開展：1）進(jìn)一步研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與參數(shù)對預(yù)測模型準(zhǔn)確度的影響；2）建立在尾流影響下的風(fēng)電機(jī)組載荷預(yù)測模型；3）研究基于單個風(fēng)電機(jī)組建立的關(guān)系模型能否推廣到其他同類型風(fēng)電機(jī)組的載荷預(yù)測中。

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Prediction of wind turbine key load based on SCADA data

Zhou Shidong, Xue Yang, Ma Xiaojing, Wang Wenzhuo

(100192)

The accurate prediction of wind turbine load at crucial positions is of great importance for wind turbines’ structural safety and scheme of operation and maintenance. Traditional load measurements using strain gauges are not suitable for long-term load monitoring because such measurements are labor-intensive, costly and time-consuming. Load simulation using software represented by GH bladed is not applicable to the evaluation of wind turbines’ load because of the failure to get comprehensive information of wind in real time. Therefore, it is necessary to develop an economical and feasible assessment method for wind turbine load. The prediction of wind turbine load may be achieved by establishing the relationship between SCADA data and load measurements. In view of the complicated load condition and coupling relationship among loads, BP (back propagation) neural network is used to construct the relationship between SCADA data and load indicators. The load indicator used in this study is fatigue equivalent load. The SCADA data used as input parameters are selected by calculating the correlation coefficients between SCADA data and load indicators. The numbers of hidden layers and neurons are determined by trial-and-error approach. Taking blade edgewise blending moment as the example, when the rest of parameters of neural network remain fixed, the predicted outputs by the BP neural network with 1 hidden layer and 6 neurons are the most accurate. For other BP neural network models, 1 hidden layer is used and the number of neurons is determined by trial-and-error approach. In order to prove the validity of the model, load measurements at 7 crucial locations of a 2.5 MW wind turbine are carried out. The accuracy of the relationship model is judged by comparing the predicted outputs by the model with the measured values. The coefficient of determination and the arithmetic mean value of relative errors between model outputs and measured values are used to characterize the accuracy. The arithmetic mean values of relative errors are between 1.28% and 15.6%, and the coefficients of determination are between 0.882 and 0.951, which show that the predictions are in good agreement with measurements. Therefore, establishing the approximate relationship between SCADA data and load indicators by BP neural networks can be used as an effective means to achieve the long-term monitoring and evaluation of wind turbine load at crucial locations. In the consideration of the fact that the wind farm seldom has the wind measurement mast and anemometer mounted in nacelle is often affected by the rotating blades, this study has abandoned the wind speed in the load prediction. Using BP neural network, hub rotating speed, pitch angle and active power are used to predict wind speed. The predicted values agree well with the measured value, which indicates that wind speed is not indispensable for the accurate load prediction. The study also shows that better prediction accuracy can be achieved by increasing reasonable input parameters. When there are many SCADA data that can be used as model input, the correlation coefficient approach is more efficient than the trial-and-error approach in selecting model inputs.

wind turbines; models; neural network; SCADA data; parameter selection; fatigue equivalent load; load prediction

10.11975/j.issn.1002-6819.2018.02.030

TK83; TK81

A

1002-6819(2018)-02-0219-07

2017-07-27

2017-12-04

國家電網(wǎng)公司科技項目（NYB17201600300）；國家科技支撐項目（2015BAA07B01）

周士棟，男，主要從事風(fēng)力發(fā)電機(jī)組機(jī)械載荷、功率特性測試方法與仿真技術(shù)研究。Email：zhoushidong@epri.sgcc.com.cn

周士棟，薛揚，馬曉晶，王文卓. 基于SCADA數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵載荷預(yù)測[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2018，34(2)：219－225. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.02.030 http://www.tcsae.org

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