基于數據挖掘的風力發電設備在線故障診斷平臺

王天福

摘 要：在人們的日常生活中，現代電力系統發揮著至關重要的作用，它能創造較好的社會效益和經濟效益。隨著信息化建設進程的加快，構建風力發電設備在線故障診斷平臺成為了研究工作的重點。充分運用數據挖掘技術構建在線故障診斷平臺，包括硬件和軟件的結構形態，以驗證其實用性和有效性。

關鍵詞：數據挖掘；風力發電設備；在線診斷；結構形態

中圖分類號：TM614 文獻標識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.10.114

隨著石化危機的日益嚴峻，風力發電成為了世界各國高度關注的發電方式之一。風電裝機容量以每年20%～30%的速度增長。專家預測，截至2020年，風力發電設備提供的電量將占全球總電量的12%.由此可知，風力發電是非常重要的。至此，為了避免故障的發生，使風力發電設備能夠正常運行，構建在線故障診斷平臺是必要的。

1 硬件結構

風力發電設備在線故障診斷平臺的硬件結構主要包括本地診斷中心、現場診斷中心和遠程診斷中心3部分。在系統平臺運行的過程中，系統下位機是由數據采集工作站和風力發電機構成，它直接提取相關數據。本地診斷中心和遠程診斷中心都是由數據服務器、WEB服務器和推理診斷服務器組成的。

風力發電機設備故障診斷系統的基本工作流程是：風力發電機→數據采集→數據處理→故障診斷。當風力發電設備正常運行時，可利用各類傳感器提取相關運行狀態的參數，通過采集模塊實現放大、濾波、補償和A/D轉換等處理，并采用小波分析和信號轉換等技術進行處理。通過對風力發電設備的信號和故障診斷情況的判斷，可以將數據上交給診斷中心，進而交由上位機分析、處理。

本地數據庫服務器將通過診斷得出的下位機數據采集、上傳到數據庫中，并對風力發電機故障征兆進行備份處理。為了保證診斷信息能夠真實、全面地反映服務器的實際情況，為其提供必要的支持，需要通過故障診斷獲取本地數據庫的服務數據。在完成對機組的診斷之后，可將結果反饋給現場用戶。運用電廠內部的局域網絡，可以觀察、測量相關狀態的變量和變化情況。遠程故障診斷中心的操作與本地診斷中心服務器的操作相同。

2 軟件設計

風力發電設備在線故障診斷平臺的軟件設計是在硬件結構的基礎上形成并產生的。此次研究借助了數據挖掘技術，發揮了在線診斷平臺的價值，有效避免了風力發電設備故障的發生。

2.1 平臺數據挖掘結構

在平臺數據挖掘結構中，知識庫是其中最關鍵的結構體系和內容。知識庫中涵蓋了征兆事實庫、傳統專家經驗診斷規則和數據挖掘診斷規則等混合系統。其中，征兆事實庫中主要存放與系統推理相關的征兆事實；傳統專家經驗診斷實際就是一種故障診斷手段，通過參數設計和處理，準確故障說明診斷結果。在數據挖掘診斷規則中，涉及到的內容是對診斷故障的梳理，綜合決策診斷結果，驗證診斷結論的類型。在知識庫的維護階段，主要包括拓展、修改和刪除等3項基本操作。由此可見，平臺數據挖掘的本質是在數據庫中探索一種全新的形態，通過相關驗證挖掘變量與變量之間的關聯性和數據的基本特征。

相對于風力發電設備的在線故障診斷，在大量風力發電設備運行監測中獲取數據，在整理數據的過程中發現其中潛在的規律，提取有用的知識和信息，智能判斷風機的運行情況，從而及時明確風機運行參數和其中存在的故障。實際上，數據挖掘是一個系統化的處理過程，它需要反復操作，利用相關算法計算具體情況，并與診斷知識庫中的信息進行對比，以便深入挖掘其中存在的故障和具體的診斷規則。這項工作的具體實施過程是：①整理原始數據，挖掘與主題有關的信息。②根據主題闡述具體的算法和內容，指出數據的處理特點，進而深入挖掘其中的算法。③對數據挖掘結果進行一致性、合理性檢驗，以便與預期目標保持一致。如果結果與預期目標偏差較大，則需要返回到算法的設計階段，調整并重新設計；如果偏差較小，需要返回到設計階段調整算法；如果結果是理想的，則需要擴大數據集，重新開始挖掘。重復上述步驟可以進一步驗證結果的準確性。

2.2 系統軟件體系結構

在軟件系統中，遠程診斷軟件主要采取瀏覽器/服務器（B/S）模式。這種模式是一種3層結構，它們分別為表示層、功能層和數據層。表示層是整個系統的用戶接口，即通過客戶瀏覽器得以應用和監測。功能層是整個應用的主體內容，由推理服務器和WEB應用架構服務器構成。其根本功能是連接用戶與數據庫，當用戶提出請求時，根據應用程序的要求完成連接和運行，并向數據庫提交處理申請，最終將數據以HTML的形式反饋到客戶瀏覽器。數據層則是數據庫管理系統，為處理數據的存取提供保障。

3 結論

綜上所述，針對目前的發展情況，風力發電設備的良好運行能夠為電力系統的運行奠定基礎。構建在線故障診斷平臺是風力發電設備可持續發展的關鍵，而硬件與軟件的結合能夠為平臺的穩定運行提供保障。

參考文獻

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〔編輯：白潔〕