秦棟平，閻威武

（上海交通大學(xué)電子信息電氣工程學(xué)院自動(dòng)化系,上海 200240）

0 引言

隨著風(fēng)電機(jī)組裝機(jī)量的不斷增加，風(fēng)能已經(jīng)逐漸成為全球能源中不可或缺的一部分。2006年以來(lái)，中國(guó)的風(fēng)電行業(yè)發(fā)展迅速，截至2017年底，全國(guó)累計(jì)裝機(jī)容量達(dá)到1.88億kW，裝機(jī)總量長(zhǎng)期居于世界第一。

在長(zhǎng)期運(yùn)行中觀察到，冬季時(shí)風(fēng)電機(jī)組發(fā)電量有不同程度的減少，經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)該現(xiàn)象是由于葉片結(jié)冰造成的。該工況下主要會(huì)從空氣動(dòng)力學(xué)和結(jié)冰后葉片增重兩方面影響風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行。即一方面輸出功率損失，載荷增大,控制效果失效；另一方面由于結(jié)冰厚度的不均勻性使葉片不平衡載荷增大，影響機(jī)組的使用壽命。在葉片結(jié)冰狀態(tài)下繼續(xù)運(yùn)行會(huì)給機(jī)組安全帶來(lái)隱患，因此，當(dāng)結(jié)冰嚴(yán)重時(shí)機(jī)組不得不脫網(wǎng)停機(jī)[1]。

通過(guò)對(duì)風(fēng)電機(jī)組葉片結(jié)冰狀態(tài)的檢測(cè)，進(jìn)行結(jié)冰預(yù)警，有助于減少結(jié)冰對(duì)風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行的影響。但目前結(jié)冰狀態(tài)檢測(cè)主要依賴(lài)超聲檢測(cè)傳感器或光纖傳感器等，一方面增加風(fēng)電機(jī)組運(yùn)營(yíng)成本，另一方面由于傳感器無(wú)法直接安裝在葉片上，測(cè)量精度得不到保證。通過(guò)深度學(xué)習(xí)理論，對(duì)風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)而得到風(fēng)電機(jī)組結(jié)冰預(yù)測(cè)模型，達(dá)到風(fēng)電機(jī)組結(jié)冰檢測(cè)的目的。

1 深度學(xué)習(xí)理論

深度學(xué)習(xí)概念于2006年由多倫多大學(xué)Hintion提出，它是基于多層表示的學(xué)習(xí)，每一層對(duì)應(yīng)一個(gè)特征。高層概念取決于低層概念，而同一低層的概念有助于確定多個(gè)高層概念[2]。

BP算法（Back Propagation，誤差逆?zhèn)鞑ィ┦瞧褡畛晒Φ纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，廣泛運(yùn)用在許多領(lǐng)域，在機(jī)器健康診斷中也多有應(yīng)用。通常所說(shuō)的“BP網(wǎng)絡(luò)”是指用BP算法訓(xùn)練的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括輸入層,隱含層和輸出層。隱含層可以是單層，也可以是多層隱含層。層數(shù)越多，網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確度越高，但會(huì)帶來(lái)計(jì)算過(guò)程的復(fù)雜化，學(xué)習(xí)過(guò)程的長(zhǎng)期化，另外網(wǎng)絡(luò)陷入局部極小點(diǎn)的概率也越高。有研究表明，單隱含層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就足以實(shí)現(xiàn)任意判決分類(lèi)問(wèn)題[3]，因此本文選取單隱含層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型。圖1為一個(gè)輸入神經(jīng)元個(gè)數(shù)為d、輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)為l、隱含神經(jīng)元個(gè)數(shù)為q的單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

圖1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

根據(jù)梯度下降策略，以目標(biāo)的負(fù)梯度方向?qū)B接權(quán)和閾值進(jìn)行調(diào)整[4]。經(jīng)過(guò)多輪迭代，使誤差信號(hào)達(dá)到最小。

2 深度學(xué)習(xí)的葉片結(jié)冰檢測(cè)方法

2.1 風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行特征信號(hào)的提取

風(fēng)電行業(yè)中把風(fēng)速和輸出功率之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系用功率曲線(xiàn)表示[5]，用作考核風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的指標(biāo)之一。當(dāng)風(fēng)電機(jī)組結(jié)冰時(shí)會(huì)造成輸出功率損失，表現(xiàn)為相同風(fēng)速下，輸出功率低于正常值，在功率曲線(xiàn)上表現(xiàn)為低于標(biāo)準(zhǔn)功率曲線(xiàn)的離散點(diǎn)。

通過(guò)SCADA系統(tǒng)可對(duì)場(chǎng)內(nèi)的風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行監(jiān)視和控制，每10 min記錄一次機(jī)組參數(shù)和各類(lèi)報(bào)警信息，記錄內(nèi)容包括時(shí)間戳、輸出功率、電壓電流、主軸轉(zhuǎn)速、振動(dòng)值、槳距角等共59個(gè)參數(shù)。同時(shí)SCADA系統(tǒng)還記錄風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)，如啟機(jī)、維護(hù)、運(yùn)行、故障等。

經(jīng)過(guò)綜合考慮，從數(shù)據(jù)庫(kù)中選擇輸出功率、風(fēng)速、湍流強(qiáng)度、環(huán)境溫度、主軸轉(zhuǎn)速，建立特征向量輸入層樣本數(shù)據(jù)庫(kù)（表1）。

2.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)冰檢測(cè)過(guò)程

針對(duì)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)，提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的風(fēng)電機(jī)組葉片結(jié)冰檢測(cè)方法。

表1 風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行特征樣本值

表2 結(jié)冰識(shí)別結(jié)果

圖2 診斷準(zhǔn)確率

（2）對(duì)NN進(jìn)行初始化，根據(jù)訓(xùn)練集D確認(rèn)輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)d,隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)q，輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)l.初始化輸入層、隱含層和輸出層神經(jīng)元之間的連接權(quán)，以及隱含層閾值，輸出層閾值同時(shí)給定學(xué)習(xí)率和激活函數(shù)。

（3）以監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式對(duì)隱含層進(jìn)行計(jì)算，得到隱含層輸出H。

（4）添加輸出層，得到輸出層輸出O以及均方誤差E，通過(guò)微調(diào)參數(shù)最終完成NN的訓(xùn)練。

（5）利用NN進(jìn)行結(jié)冰狀態(tài)的檢測(cè)診斷。

3 試驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

以河南某風(fēng)場(chǎng)為研究對(duì)象，該風(fēng)場(chǎng)機(jī)型額定功率2.5 MW，切入風(fēng)速3 m/s，額定風(fēng)速10.2 m/s，切出風(fēng)速為25 m/s，主軸額定轉(zhuǎn)速為14.5 r/min。通過(guò)采集2017年11月至2017年3月期間的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)冰檢測(cè)試驗(yàn)分析。數(shù)據(jù)包括正常運(yùn)行、電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行、故障停機(jī)、葉片結(jié)冰運(yùn)行和由于葉片結(jié)冰導(dǎo)致停機(jī)等5種運(yùn)行狀態(tài)。通過(guò)預(yù)處理，共得到18 000組數(shù)據(jù)。

根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)設(shè)置為5個(gè)神經(jīng)元；輸出層為結(jié)冰和未結(jié)冰兩種狀態(tài),故輸出層設(shè)置2個(gè)神經(jīng)元，以（1 0），（0 1）分別表示未結(jié)冰和結(jié)冰；根據(jù) Kolmogorov定理[6]，綜合考慮網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度和泛化能力，按照通用的經(jīng)驗(yàn)公式確定隱含層神經(jīng)元數(shù)目為11個(gè)。

試驗(yàn)仿真采用MATLAB R2016b搭建。試驗(yàn)所選用的結(jié)冰診斷的訓(xùn)練集和測(cè)試集按3:1隨機(jī)分配。為了減少隨機(jī)因素對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的影響，試驗(yàn)重復(fù)進(jìn)行20次。

3.2 試驗(yàn)結(jié)果

將測(cè)試集數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行驗(yàn)證，預(yù)測(cè)結(jié)果的部分?jǐn)?shù)據(jù)如表2所示。在重復(fù)性試驗(yàn)中，結(jié)冰診斷準(zhǔn)確率，未結(jié)冰準(zhǔn)確率。預(yù)測(cè)結(jié)果的平均值分別為0.905，0.919；均方根誤差分別為0.085，0.058。圖2為準(zhǔn)確率與試驗(yàn)次數(shù)關(guān)系圖。

輸出結(jié)果證明，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的判定結(jié)果和測(cè)試樣本實(shí)際輸出的結(jié)冰類(lèi)別相符，且測(cè)試精度較高，建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可用于風(fēng)電機(jī)組結(jié)冰狀態(tài)的準(zhǔn)確識(shí)別。

4 結(jié)論

針對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)冬季運(yùn)行時(shí)葉片結(jié)冰檢測(cè)的需求，設(shè)計(jì)基于深度學(xué)習(xí)理論的風(fēng)電機(jī)組結(jié)冰狀態(tài)的監(jiān)測(cè)方法與監(jiān)測(cè)模型。利用SCADA數(shù)據(jù)，結(jié)合BP算法訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可有效地提取運(yùn)行數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的結(jié)冰特征值。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可對(duì)風(fēng)電機(jī)組的結(jié)冰狀態(tài)，取得較好的診斷精度，滿(mǎn)足風(fēng)電機(jī)組結(jié)冰診斷的要求，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。