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基于深度学习的风机叶片覆冰故障检测方法研究

李铭璐  
【摘要】:当今社会对能源的需求与日俱增,风能凭借其清洁可再生特性、资源丰富等优势获得了人类社会的重点关注。大力发展风能产业将有助于调整能源结构和实现能源的可持续发展,然而风电场通常选址在高纬度的山区与沿海地区,冬季气候下,长期处于寒冷潮湿环境中的风机容易遭遇叶片覆冰,在导致产能降低的同时还加剧了叶片的疲劳载荷,严重时将导致设备故障、缩短风机运行寿命,极大地影响了风电场的经济效益与稳定运行。为了提高风机发电效益、控制维修成本并杜绝人员安全隐患,鉴于SCADA系统已然成为风电场的标准配套设施,本文基于五台真实运行的风机的SCADA数据,针对数据采样尺度不一、数据噪声大、状态变量表征能力弱、不同风机工况复杂多变等难点,开展基于深度学习的覆冰故障检测研究。本文根据现有SCADA系统所采集的风机数据特点,设计了一套标准化的数据预处理与特征挖掘的方法流程,并对多种循环神经网络如LSTM、GRU等算法为主体的建模效果进行对比,同时结合风场实际业务逻辑,引入结冰风险投票机制,对神经网络模型的输出进行举手表决,最终建立一种LSTM与结冰风险投票机制结合的算法框架,实现对风机叶片覆冰故障的检测。除此之外,本文还考虑了作用于相同数据分布与不同数据分布下的模型,以此研究实际应用中模型的泛化性与迁移性。


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