基于深度學習理論的風力機結冰預警模型

秦棟平，閻威武

（上海交通大學電子信息電氣工程學院自動化系,上海 200240）

0 引言

隨著風電機組裝機量的不斷增加，風能已經逐漸成為全球能源中不可或缺的一部分。2006年以來，中國的風電行業發展迅速，截至2017年底，全國累計裝機容量達到1.88億kW，裝機總量長期居于世界第一。

在長期運行中觀察到，冬季時風電機組發電量有不同程度的減少，經研究發現該現象是由于葉片結冰造成的。該工況下主要會從空氣動力學和結冰后葉片增重兩方面影響風電機組運行。即一方面輸出功率損失，載荷增大,控制效果失效；另一方面由于結冰厚度的不均勻性使葉片不平衡載荷增大，影響機組的使用壽命。在葉片結冰狀態下繼續運行會給機組安全帶來隱患，因此，當結冰嚴重時機組不得不脫網停機[1]。

通過對風電機組葉片結冰狀態的檢測，進行結冰預警，有助于減少結冰對風電機組運行的影響。但目前結冰狀態檢測主要依賴超聲檢測傳感器或光纖傳感器等，一方面增加風電機組運營成本，另一方面由于傳感器無法直接安裝在葉片上，測量精度得不到保證。通過深度學習理論，對風電機組運行數據進行分析、訓練神經網絡進而得到風電機組結冰預測模型，達到風電機組結冰檢測的目的。

1 深度學習理論

深度學習概念于2006年由多倫多大學Hintion提出，它是基于多層表示的學習，每一層對應一個特征。高層概念取決于低層概念，而同一低層的概念有助于確定多個高層概念[2]。

BP算法（Back Propagation，誤差逆傳播）是迄今最成功的神經網絡學習算法，屬于監督學習神經網絡的一種，廣泛運用在許多領域，在機器健康診斷中也多有應用。通常所說的“BP網絡”是指用BP算法訓練的前饋神經網絡，它的網絡結構包括輸入層,隱含層和輸出層。隱含層可以是單層，也可以是多層隱含層。層數越多，網絡的準確度越高，但會帶來計算過程的復雜化，學習過程的長期化，另外網絡陷入局部極小點的概率也越高。有研究表明，單隱含層BP神經網絡就足以實現任意判決分類問題[3]，因此本文選取單隱含層BP神經網絡作為訓練模型。圖1為一個輸入神經元個數為d、輸出神經元個數為l、隱含神經元個數為q的單隱含層前饋神經網絡。

圖1 前饋神經網絡結構

根據梯度下降策略，以目標的負梯度方向對連接權和閾值進行調整[4]。經過多輪迭代，使誤差信號達到最小。

2 深度學習的葉片結冰檢測方法

2.1 風電機組運行特征信號的提取

風電行業中把風速和輸出功率之間的對應關系用功率曲線表示[5]，用作考核風電機組運行狀態的指標之一。當風電機組結冰時會造成輸出功率損失，表現為相同風速下，輸出功率低于正常值，在功率曲線上表現為低于標準功率曲線的離散點。

通過SCADA系統可對場內的風電機組進行監視和控制，每10 min記錄一次機組參數和各類報警信息，記錄內容包括時間戳、輸出功率、電壓電流、主軸轉速、振動值、槳距角等共59個參數。同時SCADA系統還記錄風電機組的運行狀態，如啟機、維護、運行、故障等。

經過綜合考慮，從數據庫中選擇輸出功率、風速、湍流強度、環境溫度、主軸轉速，建立特征向量輸入層樣本數據庫（表1）。

2.2 基于BP神經網絡的結冰檢測過程

針對當前網絡，提出基于BP神經網絡模型的風電機組葉片結冰檢測方法。

表1 風電機組運行特征樣本值

表2 結冰識別結果

圖2 診斷準確率

（2）對NN進行初始化，根據訓練集D確認輸入層的神經元個數d,隱含層的神經元個數q，輸出層的神經元個數l.初始化輸入層、隱含層和輸出層神經元之間的連接權，以及隱含層閾值，輸出層閾值同時給定學習率和激活函數。

（3）以監督學習的方式對隱含層進行計算，得到隱含層輸出H。

（4）添加輸出層，得到輸出層輸出O以及均方誤差E，通過微調參數最終完成NN的訓練。

（5）利用NN進行結冰狀態的檢測診斷。

3 試驗驗證

3.1 試驗數據

以河南某風場為研究對象，該風場機型額定功率2.5 MW，切入風速3 m/s，額定風速10.2 m/s，切出風速為25 m/s，主軸額定轉速為14.5 r/min。通過采集2017年11月至2017年3月期間的運行數據進行結冰檢測試驗分析。數據包括正常運行、電網調度運行、故障停機、葉片結冰運行和由于葉片結冰導致停機等5種運行狀態。通過預處理，共得到18 000組數據。

根據數據特點BP神經網絡的輸入層節點設置為5個神經元；輸出層為結冰和未結冰兩種狀態,故輸出層設置2個神經元，以（1 0），（0 1）分別表示未結冰和結冰；根據 Kolmogorov定理[6]，綜合考慮網絡的學習速度和泛化能力，按照通用的經驗公式確定隱含層神經元數目為11個。

試驗仿真采用MATLAB R2016b搭建。試驗所選用的結冰診斷的訓練集和測試集按3:1隨機分配。為了減少隨機因素對網絡訓練的影響，試驗重復進行20次。

3.2 試驗結果

將測試集數據輸入網絡模型進行驗證，預測結果的部分數據如表2所示。在重復性試驗中，結冰診斷準確率，未結冰準確率。預測結果的平均值分別為0.905，0.919；均方根誤差分別為0.085，0.058。圖2為準確率與試驗次數關系圖。

輸出結果證明，基于BP神經網絡的判定結果和測試樣本實際輸出的結冰類別相符，且測試精度較高，建立的神經網絡模型可用于風電機組結冰狀態的準確識別。

4 結論

針對風力發電機冬季運行時葉片結冰檢測的需求，設計基于深度學習理論的風電機組結冰狀態的監測方法與監測模型。利用SCADA數據，結合BP算法訓練得到的神經網絡模型，可有效地提取運行數據中蘊含的結冰特征值。試驗結果表明，該方法可對風電機組的結冰狀態，取得較好的診斷精度，滿足風電機組結冰診斷的要求，具有實際應用價值。