本文探讨了大数据处理技术在风电机组状态监测中的应用,特别是在风电机组叶片安全监测和齿轮箱状态评估方面。风电机组叶片的损伤可能严重影响风电系统的安全性,因此定期巡查和监测叶片缺陷至关重要。通过结合物联网技术和机器视觉,可以实现对风电叶片缺陷的有效检测,及时发现潜在的安全隐患,从而提高风电系统的运行效率和经济效益。
风力发电是全球广泛应用的新能源发电方式,其中双馈风力发电机组占据了相当大的比例。齿轮箱作为双馈发电机组的重要组成部分,其故障可能导致重大损失。因此,对齿轮箱状态进行监测和预测是风电运营和制造企业的关键问题。传统的机器学习方法在处理SCADA数据(监控和数据采集系统)时,由于浅层结构的局限,难以准确反映齿轮箱的运行状态。相比之下,深度学习如深度神经网络和深度置信网络能够学习更复杂的非线性模型。然而,这些方法缺乏时间序列信息的记忆能力,导致预测精度有限。
长短时记忆(LSTM)网络作为一种专门处理时序数据的深度学习算法,具有记忆过去信息并结合当前输入预测未来输出的能力,因此更适合于风电机组状态预测,可以更充分地挖掘SCADA数据的时序信息,提高预测精度。
风电机组的状态评估流程包括多个步骤:建立两级状态评价指标体系;获取SCADA系统和CMS(条件监测系统)的运行状态参数,计算历史数据变化量序列;利用马尔可夫链模型预测动态劣化度;建立云模型确定指标的隶属度;通过DSmT(Dempster-Shafer理论)进行多源证据融合;最后,采用指数法重构mass函数,并利用最大信任规则评判风电机组的运行状态。
在基于计算机视觉的风电安全状态监测中,PCA(主成分分析)算法被用于输入观测向量的选择。PCA通过创建一组新的变量(主成分),将原始数据的主要信息集中在这些主成分的方差上。通过对SCADA数据进行PCA处理,可以选择对齿轮箱温度参数贡献率高的主成分作为模型输入。然后,利用LSTM模型进行训练,设置合适的参数以适应数据量和时间记忆需求。在正常工作状态下的SCADA数据训练LSTM模型,使其能够预测风电齿轮箱的监测量。当齿轮箱出现异常时,输入参数间的关联性改变,导致预测值和实际值之间的残差增大,从而触发预警。
综上所述,大数据处理技术在风电机组状态监测中发挥着重要作用,通过结合物联网、机器视觉和深度学习技术,能够提升风电系统的安全性、可靠性和经济性。这些先进的监测方法不仅有助于及时发现和处理故障,还可以预防潜在的设备损坏,减少风电场的经济损失。未来的研究将进一步优化这些技术,以实现更精准、更高效的风电机组状态监测。