摘 要：本文基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，結(jié)合退火算法進(jìn)行風(fēng)電機(jī)組運(yùn)維優(yōu)化研究，分析了大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并優(yōu)化風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)維策略，以期提高發(fā)電效率，降低總體運(yùn)維成本。模型顯示風(fēng)速對(duì)發(fā)電功率影響顯著，算法優(yōu)化后系統(tǒng)運(yùn)維效率顯著提高，降低了運(yùn)營(yíng)成本并提高了整體性能。電壓管理頻率變化揭示了模型動(dòng)態(tài)調(diào)整并收斂到穩(wěn)定狀態(tài)的過(guò)程，有效提高了發(fā)電效率。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)挖掘；人工智能；新能源項(xiàng)目；風(fēng)電機(jī)組；運(yùn)維優(yōu)化

中圖分類(lèi)號(hào)：TM 61 " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

隨著社會(huì)對(duì)清潔能源需求增加，新能源項(xiàng)目的發(fā)展越來(lái)越重要，新能源設(shè)備在實(shí)際運(yùn)行中面臨諸多挑戰(zhàn)，直接影響發(fā)電效率和運(yùn)維成本，研究人員對(duì)此進(jìn)行了較多分析與討論。李旭斌等探討了新型電力系統(tǒng)中電力設(shè)備健康管理與智能運(yùn)維的關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建了健康管理和智能運(yùn)維體系架構(gòu)[1]。紀(jì)云松等介紹了大數(shù)據(jù)分析在海上風(fēng)電場(chǎng)中的應(yīng)用，整合海上風(fēng)電場(chǎng)數(shù)據(jù)、進(jìn)行深入分析并提供有效依據(jù)，以推進(jìn)施工和運(yùn)維工作[2]。陳明光等針對(duì)海上風(fēng)電產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展與落后運(yùn)維管理模式間的矛盾，利用“互聯(lián)網(wǎng)+”思維構(gòu)建了海上風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維一體化平臺(tái)[3]。金曉航等結(jié)合裝備大數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)、異常預(yù)警和故障診斷等工作，討論了工業(yè)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障預(yù)測(cè)與健康管理[4]。王靖然等提出了以數(shù)據(jù)深度利用和單機(jī)智能感知為特征的新能源智能調(diào)控技術(shù)，這是未來(lái)新能源調(diào)控運(yùn)行的核心領(lǐng)域[5]。韓斌等探討了數(shù)字化智慧風(fēng)電場(chǎng)的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)分析、設(shè)備評(píng)價(jià)、故障診斷和預(yù)警等特征，并提出解決問(wèn)題的對(duì)策[6]。本文將基于現(xiàn)有研究成果，分析并討論大數(shù)據(jù)模型下的運(yùn)維。

1 運(yùn)維優(yōu)化模型構(gòu)造

1.1 數(shù)據(jù)獲取與處理

風(fēng)電機(jī)組的大數(shù)據(jù)收集工作通過(guò)各種傳感器和監(jiān)控設(shè)備成功獲取了大量數(shù)據(jù)。在該過(guò)程中，模型隨機(jī)抽取采集了1000個(gè)樣本數(shù)據(jù)，以進(jìn)行小范圍模型構(gòu)建驗(yàn)證性分析，每個(gè)樣本都包括風(fēng)速（V）和對(duì)應(yīng)的發(fā)電功率（P），本文主要將其作為主輸入和輸出變量構(gòu)建模型。與此同時(shí)，樣本還包括具體的參數(shù)調(diào)節(jié)信息、風(fēng)電機(jī)組的風(fēng)速等環(huán)境參數(shù)和風(fēng)電機(jī)組自身控制中的頻率、電壓調(diào)節(jié)等數(shù)據(jù)。

1.2 數(shù)據(jù)分析與參數(shù)化

本文通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析了案例項(xiàng)目的發(fā)電功率水平，深入探討了風(fēng)速對(duì)發(fā)電功率的影響和優(yōu)化后模型的效果。

案例項(xiàng)目發(fā)電功率變化如圖1所示。圖1中，隨著風(fēng)速變化，風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電總功率呈現(xiàn)出明顯的指數(shù)型增長(zhǎng)。當(dāng)風(fēng)速為15 m/s時(shí)，理想狀態(tài)下的輸出功率已超過(guò)500 kW，一旦達(dá)到切出狀態(tài)，功率立即降至零。這清楚地表明風(fēng)速對(duì)發(fā)電功率具有顯著影響，并且經(jīng)過(guò)優(yōu)化后的模型能夠更有效地利用不同風(fēng)速下的發(fā)電潛力。優(yōu)化后的系統(tǒng)能夠在不同風(fēng)速條件下更高效地進(jìn)行發(fā)電，最大程度地利用風(fēng)能資源，并提高整體發(fā)電效率。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析可以發(fā)現(xiàn)，風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電系數(shù)為0.4。發(fā)電系數(shù)是衡量風(fēng)力發(fā)電機(jī)組性能的重要指標(biāo)之一，表示單位時(shí)間內(nèi)實(shí)際發(fā)電功率與額定功率間的比值。此外，本文在分析中還確定了該風(fēng)電機(jī)組的切入風(fēng)速為4 m/s，切出風(fēng)速為20 m/s。這些關(guān)鍵參數(shù)為模型后續(xù)的進(jìn)一步分析和建模提供了依據(jù)。

1.3 算法結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

模型的目標(biāo)是將風(fēng)電機(jī)組在不同風(fēng)速下的發(fā)電功率最大化。模型將目標(biāo)函數(shù)maxP定義為公式（1）。

maxP=f（V） （1）

式中：f（V）為風(fēng)速V下的發(fā)電功率，目標(biāo)函數(shù)是為其尋求最大值。

f（V）的具體函數(shù)對(duì)應(yīng)關(guān)系源自采用智能化手段的數(shù)據(jù)分析，需要基于收集數(shù)據(jù)建立有關(guān)模型，本文主要基于發(fā)電系數(shù)構(gòu)建相關(guān)模型。

為了保證優(yōu)化結(jié)果的合理性，模型需要考慮以下核心輸入變量風(fēng)速非負(fù)值的響應(yīng)約束條件，即2≤V≤25。在此基礎(chǔ)上，模型使用退火算法來(lái)解決優(yōu)化問(wèn)題。需要進(jìn)行初始化，如公式（2）所示。

T=T0 （2）

式中：T為溫度；T0為其初始值。

進(jìn)而隨機(jī)產(chǎn)生初始解，如公式（3）所示。

x=x0 （3）

式中：x為當(dāng)前解；x0為其初始值。

由此生成目標(biāo)函數(shù)值，并與初始值條件下的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行比較，分別如公式（4）、公式（5）所示。

（4）

（5）

式中：xt為t時(shí)的當(dāng)前解；xt+1為t+1時(shí)，即t時(shí)更新后的當(dāng)前解，為概率函數(shù)；Pt為t時(shí)的當(dāng)前目標(biāo)函數(shù)；Pt+1為t+1時(shí)，即t時(shí)更新后的目標(biāo)函數(shù)。

循環(huán)上述步驟，重復(fù)計(jì)算新解、更新當(dāng)前解和新制擾動(dòng)的循環(huán)。整個(gè)循環(huán)過(guò)程中，溫度會(huì)按照設(shè)定的冷卻速率逐漸下降，當(dāng)溫度降至最小溫度后停止計(jì)算，算法會(huì)在搜索空間中找到一個(gè)接近最優(yōu)解的結(jié)果。這種溫度下降的機(jī)制有助于避免陷入局部最優(yōu)解，并促使算法向全局最優(yōu)解方向前進(jìn)。

因此，作為一種經(jīng)典的優(yōu)化方法，退火算法在處理復(fù)雜問(wèn)題時(shí)具有重要價(jià)值和意義。通過(guò)模擬退火過(guò)程可在搜索空間中尋找全局最優(yōu)解或接近全局最優(yōu)解的有效路徑，為問(wèn)題求解提供了一種高效、可靠的方式。

1.4 退火參數(shù)設(shè)置

模型退火參數(shù)見(jiàn)表1。

在表1中，在實(shí)現(xiàn)中參數(shù)的設(shè)置考慮了充分探索空間和避免早熄滅搜索過(guò)程的平衡。初始溫度設(shè)定為較高值有助于跳出局部最優(yōu)解，而較小的冷卻速率可使接受較差解時(shí)更寬容。最小溫度設(shè)定為1可確保算法在最后階段能繼續(xù)搜索，以盡可能找到更好的解。由此，算法可以在有效探索搜索空間的同時(shí)，在合理時(shí)間內(nèi)收斂到一個(gè)較理想的解。

2 運(yùn)維優(yōu)化結(jié)果分析

2.1 隨迭代次數(shù)變化的溫度和步長(zhǎng)

溫度和步長(zhǎng)變化如圖2所示。圖2中，溫度逐漸下降并最終趨于穩(wěn)定狀態(tài)反映了算法在不斷調(diào)整搜索策略，以逐步接近最優(yōu)解。隨著溫度降低，算法更傾向于接受較差的解決方案，這有助于避免陷入局部最優(yōu)解并促進(jìn)全局搜索。該溫度下降過(guò)程是退火算法中模擬退火過(guò)程的核心部分，通過(guò)控制參數(shù)來(lái)平衡對(duì)較差解決方案的接受和對(duì)更好解決方案的探索。并在迭代過(guò)程中觀察到，步長(zhǎng)出現(xiàn)了一些波動(dòng)，但整體呈穩(wěn)定趨勢(shì)。這種波動(dòng)可能是由算法在不同解空間中進(jìn)行探索時(shí)所做的參數(shù)調(diào)整引起的。步長(zhǎng)的波動(dòng)表明算法在搜索空間中靈活調(diào)整，并嘗試通過(guò)不同跨度的移動(dòng)來(lái)取得更好的優(yōu)化效果。

2.2 電壓管理表現(xiàn)

電壓管理頻率變化如圖3所示。圖3中，隨著迭代次數(shù)增加，可觀察到電壓管理頻率呈明顯的變化趨勢(shì)。初始階段，電壓管理頻率快速下降至最佳狀態(tài)，表明模型在優(yōu)化過(guò)程中迅速調(diào)整了電力管理策略，以提高發(fā)電功率輸出效率。這種快速下降可能源于模型開(kāi)始識(shí)別和利用系統(tǒng)中的潛在優(yōu)化空間，并根據(jù)目標(biāo)函數(shù)和約束條件進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。

迭代20～30次后，可觀察到電壓管理頻率稍有上升。這種上升反映了模型對(duì)某些特定參數(shù)或策略進(jìn)行微調(diào)，以進(jìn)一步優(yōu)化發(fā)電功率輸出。該階段的波動(dòng)可能源于模型探索搜索空間時(shí)遇到的局部最優(yōu)解或者參數(shù)調(diào)整。然而，隨著進(jìn)一步迭代，電壓管理頻率逐漸穩(wěn)定，在迭代100次后保持平穩(wěn)，表明模型已經(jīng)收斂到一個(gè)較理想的電力管理策略，并能夠保持穩(wěn)定狀態(tài)，以實(shí)現(xiàn)持續(xù)高效的發(fā)電功率輸出。

2.3 運(yùn)維成本表現(xiàn)

運(yùn)行維護(hù)成本變化如圖4所示。圖4中，模型進(jìn)一步顯示隨著電壓管理頻率變化，總運(yùn)維成本也呈現(xiàn)出明顯的波動(dòng)趨勢(shì)。在優(yōu)化過(guò)程中，總運(yùn)維成本呈快速下降趨勢(shì)，說(shuō)明采用退火算法進(jìn)行優(yōu)化后，風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)維效率顯著提升。這種快速下降的原因可能是模型在調(diào)整電力管理策略的同時(shí)，有效降低了運(yùn)營(yíng)成本并提高了整體性能。特別值得注意的是，當(dāng)電壓管理頻率達(dá)到極低水平時(shí)，運(yùn)維成本相對(duì)較高。這種情況可能反映了在某些特定狀態(tài)下，系統(tǒng)需要耗費(fèi)更多資源來(lái)維持穩(wěn)定運(yùn)行或應(yīng)對(duì)潛在問(wèn)題，從而導(dǎo)致運(yùn)維成本上升。然而，當(dāng)電壓管理頻率逐漸穩(wěn)定并模式化后，運(yùn)維成本已接近零值。這表明模型成功優(yōu)化了風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)維策略，在高度穩(wěn)定和模式化的狀態(tài)下將運(yùn)維成本降至極低，系統(tǒng)能夠更有效地利用資源、降低能源生產(chǎn)過(guò)程中的開(kāi)支并提高整體經(jīng)濟(jì)效益。

3 結(jié)論

本文基于大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)，結(jié)合退火算法進(jìn)行了風(fēng)電機(jī)組運(yùn)維優(yōu)化研究。通過(guò)分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、優(yōu)化運(yùn)維策略，系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)風(fēng)速對(duì)發(fā)電功率影響顯著。模型在調(diào)整電力管理策略的同時(shí)成功降低了運(yùn)營(yíng)成本，并提高了整體性能。隨著電壓管理頻率穩(wěn)定、模式化后，系統(tǒng)的運(yùn)維成本降至極低，有效利用了資源，降低了生產(chǎn)開(kāi)支，并提高了經(jīng)濟(jì)效益。

參考文獻(xiàn)

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