基于RF和ANFIS算法的直驱风电机组故障预警

丁 显，徐 进，滕 伟，柳亦兵

（1.华北电力大学 电站设备状态监测与控制教育部重点实验室，北京 102206；2.鲁能新能源（集团）有限公司，北京 100020)

风电机组长期处于复杂工况下运行，机组的叶片、齿轮箱或发电机等大部件严重事故频发，给风电场安全生产带来了较大隐患。风电机组长时间传统的计划性检修维护，必然导致机组欠维护和过维护，机组早期微弱故障特征往往被强大的背景噪声掩盖，在日常巡检和定期维护所发现的故障往往都是无法掩饰的严重故障，不仅会给故障部件带来不可修复的损伤，还会导致风电机组二次损伤。因此十分有必要对风电机组大部件进行故障预测预警，实时掌握故障的发生发展演化趋势，开展风电机组预防性维护维修。

国内外学者对于风电机组大部件健康状态监测与故障诊断做了大量研究。振动监测数据对于诊断风电机组齿轮箱和轴承故障具有较好的效果，Zhipeng Feng提出了应用经验模式分解（EMD）和能量分离的方法来提取风电机组行星轮微弱故障特征[1]。I.Antoniadou用经验模式分解提取风电机组振动信号中蕴含的各频率成分，用希尔伯特作为解调方法和Teager-Kaiser能量算子进行对比分析[2]。Aijun Hu应用全局固有时间尺度分解（EITD）和小波包变换（WPT）-关联维数相结合的方法识别风电机组高速轴的故障类型和故障状态[3]。W.Y.Liu提出了基于Morlet小波变换和Wigner-Ville分布的风电机组齿轮箱故障特征提取方法，用连续小波变换（CWT）滤除原始振动信号的噪声成分，该方法能够使每个瞬时频率保持较高的能量和分辨率，具有良好的能量聚集性和抑制交叉噪声[4]。丁雪娟提出应用阶次窄带包络分析方法来诊断直驱风电机组的轴承故障，克服了变转速影响和低频调制微弱信号难以提取的问题[5]。李东东应用自适应EEMD算法将振动信号分解为一系列本征模态函数，通过分形维数来识别不同类型振动信号，达到诊断风电齿轮箱行星轮的目的[6]。孟玲霞提出了一种基于Gabor重排对数时频脊流形早期故障预警方法，提升了风机齿轮箱早期诊断的精准程度[7]。但文献[1]至文献[7]均不能够预测预警风电机组故障。Andrew Kusiak将风电机组故障依据严重程度划分为三类，并提出了通过功率曲线、故障代码等形式来判断机组健康状态[8]。Jürgen Herp提出了一种基于贝叶斯方法的风电机组轴承故障预测方法，该方法应用轴承温度残差服从高斯正态分布特性来实现[9]。赵洪山应用最小二乘支持向量机（LSSVM）和统计过程控制（SPC）来分析温度残差，预测齿轮箱故障状态［10］。大量故障案例表明，通过单一指标预警机组故障效果并不明显。童超提出了采用ReliefF特征选择与BP神经网络相结合的方法判断风电机组桨距角不对称故障，并不能够对桨距角的不对称程度进行监测监控[11]。董玉亮提出局部保持投影（LPP）和自组织映射的故障预警方法，通过最小量化误差作为健康状态指标来预测齿轮箱故障[12]。董玉亮建立了基于高斯混合模型（GMM）的健康状态评价模型，应用健康衰退指数作为评价标准，来预测评价风电齿轮箱故障状态[13]。但文献[12]和[13]只分析了故障前4天的数据，不能监控故障的发生演化趋势。李辉应用层次分析法给出了反映风电机组运行状态的指标层，应用劣化度指标，建立模糊综合评判模型来评价风电机组健康状态[14]。肖运启给出了影响风电机组运行状态的参数，采用层次分析法建立各层关联因素，以劣化度为指标，应用模糊隶属度加权进行逐层评价[15]。但文献[14]和[15]在选取风电机组影响风电机组运行状态的参数时没有详细计算各参数与目标值之间的相关性和相关度，会给后续的状态评价带来不确定性。曾承志提出了隐马尔可夫模型（HMM）和优胜劣汰遗传算法相结合，来预测风电机组齿轮箱故障的方法，该方法只能以预先定义的报警级别来判断齿轮箱故障状态，不能监测监控并预警齿轮箱故障演化过程[16]。

根据文献综述，提出应用随机森林算法（RF）和自适应模糊神经网络算法（ANFIS）相结合对直驱风电机组发电机故障进行预测预警的方法。利用随机森林算法计算各参数与目标的相关性及相关度，解决各参数间的高维非线性问题；依据各参数的重要程度构建自适应模糊神经网络，同时引入报警阈值的概念，实时监控发电机故障演化趋势，提高故障预测预警的精准度。

1 风电机组故障预警流程

1.1 直驱风电机组概述

以1.5 MW直驱机组为研究对象，其主要技术参数如表1所示。

表1 风电机组主要技术参数

风电机组塔筒采用柔性锥形钢结构，机舱通过偏航轴承安装在塔筒上。叶轮将捕获的风能转变为旋转的机械能，轮毂将叶片固定在一起，承受叶片传递的各种载荷，并传递到发电机上，发电机将旋转的机械能转换为电能。

该类型机组监控系统记录了风速、叶轮转速、有功功率等共计62个运行参数。

1.2 直驱风电机组发电机结构

该类型1.5 MW直驱风电机组发电机采用外转子方式运行。发电机由定子、转子、动定轴和附件构成；发电机定子由定子支架、铁芯和绕组及其他附件组成，转子由转子支架和永磁磁极组成。发电机为六相输出，定子采用分数槽，能更好的消除发电机谐波影响。

1.3 故障预警流程

图1为提出的风电机组故障预警流程。

图1 风电机组故障预警流程

离线部分：首先对风电机组SCADA历史数据进行清洗，然后应用随机森林算法计算各运行参数的相关度，最后利用提取的运行参数构建自适应模糊神经网络模型，利用风电机组健康时的运行参数进行训练，获得预警阈值。在线部分：对实时SCADA数据进行数据清洗，利用离线部分提取的运行参数，计算当前状态，使用基于ANFIS模型计算的预警阈值，实现风电机组故障实时预警。

2 运行数据清洗

2.1 特殊工况分析

风电机组在实际运行中，存在许多特殊工况，如表2所示。

表2 风电机组特殊工况

特殊工况运行会导致机组实际功率与设计功率有较大偏差，此时机组健康状态良好，但特殊工况不符合风电机组故障预警对于数据的要求，异常功率点会影响健康状态评估。

2.2 实际功率曲线标准化

理论功率曲线是机组在标准气压和空气密度下能够达到的功率曲线。具体到每台机组每个时刻，与标准环境均存在差异，根据每台机组所处的时间和空间，通过风速区间法计算机组风速对应的真实出力范围。

2.2.1 气压标准化

将气压折算到风电机组轮毂高度处的气压值，10 min气压的折算值为

计算得到P10min的范围值。式中Pm为气压实际测量值；Hh为机组轮毂高度；Hs为测风塔气压传感器高度。

2.2.2 空气密度标准化

空气密度与气压、温度和湿度相关，10 min空气密度折算值为

式中T10min为10 min数据的平均气温；R0为空气的气体常数；φ为相对湿度；Rw为水蒸气气体常数；Pw为水蒸气压力。

2.3 实际功率曲线区间范围

根据实际功率曲线标准化方法，计算当气压最低和空气密度最小时的功率曲线及气压最高和空气密度最大时的功率曲线，并绘制图形。

3 特征参数提取

3.1 随机森林算法

随机森林算法（Random Forest，RF）是决策树的组合，利用bootstrap重抽样方法从原始样本中抽取多个样本，然后对每个bootstrap样本进行决策树建模，然后组合成多棵决策树进行预测，并通过投票得出最终预测结果。其分类原理和流程如下所示。

① 每棵决策树由样本量为K的训练样本X和随机向量θk生成。

② 随机向量序列{θk,k=1,2,...K}独立同分布。

③ 所有决策树的集合{h(X,θk),k=1,2,...K}。

④ 每个决策树模型h(X,θk)都有投票权来选择输入变量x的分类结果。

H(x)表示随机森林分类结果，hi(x)是单个决策树分类结果，Y表示分类目标，I()为示性函数。

随机森林算法计算流程如下图2所示。

图2 风电机组实际功率曲线区间

3.2 相关度分析

风电机组是典型的变速、变载荷能量转换系统，机组有功功率直接受风速、叶轮转速等运行参数的影响。以有功功率为目标，应用随机森林算法建立相关度数据驱动模型，分离并计算影响有功功率的关键参数及相关度，对应的相关度如图3所示。

图3 随机森林算法流程

图4 风电机组运行参数相关度

其中，风电机组62个运行参数中与有功功率相关度最紧密的参数为：电网侧三相电流、风速和发电机转速，故选取这5个变量作为数据挖掘的自变量。

4 数据驱动的故障预警模型

自适应网络模糊推理系统（ANFIS）是一种综合了神经网络自适应的模糊推理系统，该算法具有学习机制和模糊系统的推理能力等优点。根据数据清洗结果，构建自适应网络模糊推理故障预警模型。

以两个输入，每个输入有两个隶属函数，单个输出为例来说明算法的流程，实际应用中输入变量及每个变量的隶属函数可以有更多个，两个输入两个隶属函数的ANFIS模型计算流程如下：

第一层：该层输出记为

图5 两个输入单输出的1阶推理ANFIS模型

其中N为输入变量个数，M为每个变量的隶属函数个数，μij(xi)为第i个输入的第j个隶属函数。模型中总共包含NM个隶属函数，加入隶属函数为高斯型，则每个隶属函数有2个参数，总共需要优化2NM个参数，若隶属函数为三角形或钟形，则需要3NM个参数，这部分参数称为前提参数。第一层的意义在于将精确的变量值转换为隶属不同模糊集的隶属度，是模糊化操作。

第二层：对每个输入变量的模糊输出进行组合，得到MN个模糊规则，采用代数积算子得到规则激励强度。

第三层：对第二层的规则激励强度归一化处理。

第四层：根据Sugeno函数式推理方式计算每条推理结果。

由此可见，单条推理有N+1个参数，总共有MN条规则，参数总数为(N+1)×MN个，与第一层前提参数对应，称为结论参数。

第五层：综合第三层和第四层求和得到最后输出。

ANFIS模型的参数优化以最小化模型输出与实际输出之间的均方误差为目标。

5 案例分析

5.1 机组故障描述

某风电场33台直驱机组，运行时间超过四年。某台机组在正常运行过程中监控系统报发电机断路器故障、变流器触发故障。经检查未发现异常，启动机组后，再次报断路器故障后，机组不能启动，截取跳闸时运行数据发现，机侧断路器先于网侧断路器跳闸。

5.2 数据清洗及预分析

通过监控系统调取该故障机组和正常机组四年运行数据，采用标准化功率曲线算法将偏离标准化功率曲线的数据点进行剔除。图6所示为故障机组在运行第一年内数据清洗后的功率曲线。

图6 故障机组数据清洗后功率曲线

图7列出了机组全寿命周期风速（m/s）、有功功率（kW）、转速（r/min）及网侧三相电流（A）的运行情况。5个运行参数基本处于正常范围内。

在机组出现严重故障停机时，功率、转速及电流值均没有明显变化，难以通过运行数据评估机组健康状态。但在1 080天时，机组出现电流反向过大，持续约1个小时。

5.3 发电机故障预警

以故障机组运行第1年经数据清洗后的运行数据为基础，有功功率为目标变量，风速、转速和网侧三相电流为自变量，构建ANFIS模型，接下来三年的运行数据作为测试集，代入训练好的ANFIS模型。

图7 机组全寿命周期运行数据

机组运行初期处于健康状态，由训练模型得到有功功率误差应服从正态分布，如果机组在后续运行中出现故障或故障风险，机组的测试数据在健康模型中的误差结果必然偏离正态分布，偏离越严重，说明机组健康状态越恶劣。

图8为故障机组在ANFIS模型下的训练误差和测试误差，黄色波动线条表示训练误差，蓝色为测试误差，以训练误差的最大值作为机组健康状态的报警阈值。

图8 故障机组的ANFIS训练和测试误差

有两处（720天和1 080天）超过报警阈值，但持续时间较短，为运行中的异常点。随着时间的推移，从第1 100天开始，测试误差已经越过报警阈值，且有连续逐渐增长的趋势，说明机组的故障状态正在逐步恶化。

为说明算法普遍性和适用性，对正常机组进行故障预测，结果如图9。

正常机组在测试阶段误差没有超过报警阈值，机组发电机运行状态良好。

图9 正常机组的ANFIS训练和测试误差

6 结语

应用直驱风电机组自投运以来的运行数据，进行深度数据挖掘，研究机组发电机健康状态演化趋势及故障预警，根据预警结果，合理安排备品备件储备，调整检修维护计划，对于提高风电机组安全稳定运行，降低突发性事故导致的二次伤害，节约运维成本具有重要意义。

（1）充分考虑直驱风电机组运行工况复杂多变、各类型状态信息量繁杂的特点，采用随机森林算法对机组的62个运行参数进行相关度计算和降维处理，得到与机组发电机运行相关度最密切的5个运行参数。

（2）分析了机组运行时的异常工况，并对实际功率进行了标准化处理，用标准化功率曲线对运行数据进行清洗，得到无干扰历史数据。

（3）基于某故障机组清洗后运行数据，构建ANFIS模型，以机组运行第一年的数据作为训练集，得到机组发电机故障预警阈值；以机组后续运行数据作为测试集，构建ANFIS模型对发电机进行故障预警，得到机组在发生严重故障停机一年前，开始带故障隐患运行，直至故障前期，测试误差多次整体超过报警阈值，证明了算法的适用性和可靠性。

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