基于物聯網技術的風電場運行狀態智能監測方法

摘要：風電場地理位置偏遠且設備分散，運行狀態易受環境影響而波動，使得直接監測覆蓋率低。為此，文章提出基于物聯網技術的風電場運行狀態智能監測方法。該方法通過發生傳感器和數據采集模塊全面采集數據，利用先進的數據處理技術提取關鍵故障特征。在此基礎上，構建實時在線監測、歷史數據歸檔和故障診斷知識庫，結合均方根誤差、指數加權移動平均及支持向量機算法實現智能監測。實驗結果證明，該方法在復雜環境中監測覆蓋率高，為風電場高效運維提供技術支撐。

關鍵詞：物聯網技術；風電場；運行狀態；智能監測

中圖分類號：TK83 "文獻標志碼：A

0 引言

鑒于全球對清潔能源需求的持續上升，風電作為可再生能源中的一種關鍵形式，其建設和運維管理變得日益重要［1］。然而，風電場的運行環境復雜多變，風電機組的運行狀態直接影響風電場的發電效率和運維成本。因此，實現風電場運行狀態的智能監測，對提高風電場的運行效率具有重要意義。

張文鵬［2］提出通過安裝傳感器和數據采集設備，實時監測風電設備的運行狀態及環境條件，涵蓋風速、風向、溫度、濕度等關鍵參數。通過數據分析和處理，該方案能夠及時發現并預警風電設備的故障和異常情況。同時，結合遠程控制技術，有效提升運維效率。楊偉等［3］利用激光雷達和多種傳感器，對風電場的風速、風向、溫度、濕度等環境參數進行高精度監測。激光雷達技術通過發射激光束并接收反射信號，能夠精確測量風電場的風速和風向。結合其他傳感器數據，優化發電效率和運維管理水平。但上述2種方法對于復雜多變的風電場運行環境而言，難以準確捕捉風電場的故障和異常情況。

因此，本文提出一種基于物聯網技術的風電場運行狀態智能監測方法，實現對風電場運行狀態的全面監測和管理。

1 基于物聯網技術采集風電場運行數據

由于風電場運行復雜，本文采用物聯網技術對數據進行采集，通過選擇傳感器類型以適應不同設備特性和監控需求，全面追蹤設備狀態。依據布局規劃和安全規范，本文將傳感器部署于發電機、變壓器、潤滑油系統、氣瓶、發電機軸承、葉片以及風電場氣象站等關鍵位置，監測溫度變化、內部壓力狀態、振動頻率與幅度、轉子轉速、環境濕度、風向及風力等參數。

為確保數據采集的穩定高效，本文配備了先進的數據采集模塊實現無縫對接并利用5G、Wi-Fi等技術保障數據穩定傳輸至云端，利用集成高級加密與傳輸層安全協議［4］保護數據安全。

2 實時處理風電場運行數據

風電場在運行過程中會源源不斷地產生龐大的數據集，這些數據對于及時發現潛在的故障或問題至關重要。因此，在高效數據采集的基礎上，本文采用先進的實時處理技術，對風電場的運行數據進行迅速且深入地處理與分析。

首先，采用變分模態分解方法進行消噪處理。假設風電場的原始數據信號為x（t），其消噪過程可以通過最小化特定的目標函數來實現，如式（1）所示：

F=minωk，uk（t）（1K∑Kk=1‖t（［δ（t）+jπt］uk（t））e-jωkt‖22+a∑Kk=1‖uk（t）‖22）（1）

其中，F為目標函數；uk（t）為模態分量；a為正則化參數；K為模態分量個數；δ（t）為狄拉克函數；ωk為模態分量的中心頻率；j為虛數單位［5］。

通過變分模態分解（Variational Mode Decompos-ition，VMD），原始數據信號被分解為多個模態分量，有效過濾噪聲，保留了可以反映風電場真實運行狀態的有效信號。經過VMD消噪處理后，進一步對消噪后的信號u（t）進行稀疏表示和線性測量，過程如式（2）所示：

y=As=AΦ-1u（t）（2）

其中，y為測量向量；A為測量矩陣；Φ為稀疏變換矩陣［6］。

其次，采用基于自回歸模型與奇異值分解的方法提取風電場運行故障數據特征。假設測量向量y的長度為N，構建P階自回歸模型AR（P）如式（3）所示：

AR（P）=∑Pp=1apy（n-p）+ε（n）（3）

其中，ap為自回歸系數；ε（n）為白噪聲。利用這些自回歸系數，對Hankel矩陣H執行奇異值分解操作，如式（4）所示：

H=UΣV*（4）

其中，Σ為對角矩陣，包含奇異值σ1，σ2，…，σR。這些奇異值作為風電場運行數據的故障特征，被用于后續的風電場運行狀態智能檢測與診斷。

3 智能監測風電場運行狀態

在完成對風電場數據的采集后，本文利用智能監測技術實現實時評估、預警與診斷。構建實時監測、歷史歸檔和故障知識3個數據庫，用于捕獲關鍵數據、長期保存及存儲診斷規則，提升故障處理效率。引入均方根誤差（Root Means Square Error，RMSE）量化數據偏差。同時，引入指數加權移動平均（Exponentially Weighted Moving Average，EWMA）算法，動態設定監測閾值。統計量Zt如下：

Zt=λyt+（1-λ）Zt-1（5）

其中，λ為權重因子；yt為基于公式（5）計算的RMSE值；Zt-1為前一時刻的EWMA值。

在此基礎上，利用支持向量機算法進行實時監測與精準分析。定義一個決策函數f（xt）來判斷新觀測到的數據點是否落在異常狀態的一側。

f（xt）=sign（wTxt+b）（6）

其中，w為超平面的法向量；b為截距；sign（·）為符號函數。根據此函數，一旦數據被判斷為異常，立即觸發預警機制，從而實現對風電場運行狀態的智能監測。

4 實驗與分析

4.1 實驗準備

在實驗之前，準備實驗設備，用于實時監測風電場中各種關鍵參數。實驗所需主要設備及其參數如表1所示。搭建的實驗環境如圖1所示。

鑒于風電場環境復雜，實驗設備安裝須嚴遵安全規范，防止故障與誤操作的發生。有效屏蔽電磁干擾，確保數據采集的精確穩定，避免誤差或失真。

4.2 實驗場景設計

為了模擬風電場在不同條件下的運行情況，本文設計了多個實驗場景。表2為具體的實驗場景設計。

4.3 實驗評價指標

為了全面且準確地評估風電場運行狀態監測方法的性能，本文選擇以下3個關鍵指標作為實驗的評價基準：監測覆蓋率、監測效率以及ROC曲線。其中監測覆蓋率是衡量監測方法對風電場中關鍵參數覆蓋程度的重要指標。其計算公式如下：

C=∑Pj=1PjP×100%（7）

其中，P為風電場中需要監測的參數總數；Pj為j個參數是否被監測，Pj=1為被監測，Pj=0為未被監測。

為了量化這一指標，引入以下公式：

E=αVVmax+β（1-AD）+γ（1-UUmax）（8）

其中，α、β和γ為權重系數；V為單位時間內處理的數據量；AD為處理后的數據與原始數據的偏差程度；U為監測方法在運行過程中占用的CPU、內存等系統資源的比例；Vmax為監測方法理論上能達到的最大數據處理速度；Umax為監測方法資源的最大利用率。其中，ROC曲線越接近左上角，表明監測方法的性能越優越。通過比較不同監測方法下的ROC曲線，可以直觀地評估其優劣，從而選擇出性能更佳的監測方案。

4.4 實驗結果及分析

為了驗證本文方法的優越性，本文設計對比實驗，將本文方法與海上風電場運維監測方法研究（方法1）、激光雷達與先進傳感技術在風電場環境感知中的協同應用（方法2）進行對比。為了全面評估3種方法在不同實驗場景下的性能，本文選取多個實驗場景，不同實驗場景下的監測覆蓋率對比如圖2所示。

由圖2可知，在6個實驗場景中，本文方法的監測覆蓋率始終保持在較高水平，平均監測覆蓋率達94.83%，遠高于對比方法1的89.17%和對比方法2的87.83%。特別是在J2異常狀態監測和J4電磁干擾環境下的監測中，本文方法以95%和90%的監測覆蓋率顯著領先，這充分證明本文方法在復雜和惡劣環境下的穩定性和可靠性。同時，在J6長時間連續運行監測中，本文方法也展現了較好的持久性和穩定性，監測覆蓋率為97%，驗證了其在實際應用中的可行性。

在此基礎上，本文進一步對3種方法的監測效率進行評估。3種方法在不同時間點上的監測效率對比情況如圖3所示。

由圖3可知，本文監測方法在時間效率上優勢明顯。從10～120 s監測中，效率保持在高水平且穩定，關鍵時間點效率超90%。方法1和方法2的監測效率在不同時間點上波動較大，且多次低于本文方法。本文方法在處理數據、識別異常上更高效準確，尤其在50～100 s高峰時段優勢顯著，這是因為本文方法在處理數據、識別異常和做出響應方面具有更高的效率和準確性。

3種監測方法的ROC曲線對比如圖4所示。

由圖4可知，本文監測方法ROC曲線優于對比方法，其曲線更貼近左上角，實現低假正例率、高真正例率，故障檢測能力強。這說明本文方法在處理復雜風電場數據時具有魯棒性、適應性強的優勢，可以準確捕捉更多故障信號。而對比方法在面對更廣泛、更復雜的數據集時，其性能可能出現波動或下降。因此，本文方法的應用前景更廣、實用價值更高。

5 結語

本文開發了高效可靠的風電場智能監測方法。 "該方法能夠實時采集并分析設備數據，捕捉早期故障，降低運維成本，提高發電效能和穩定性，為風電產業的持久繁榮發展貢獻力量。

參考文獻

［1］譚任深，戚永樂，周冰，等.5G定制網技術在海上風電場智慧管理與生態環境監測中的應用實踐［J］.南方能源建設，2024（4）：65-75.

［2］張文鵬.海上風電場運維監測方法研究［J］.地礦測繪，2023（4）：28-32.

［3］楊偉，信建飛，張磊，等.激光雷達與先進傳感技術在風電場環境感知中的協同應用［J］.現代工業經濟和信息化，2024（6）：106-108.

［4］樊志勇.5G環境下基于壓縮感知的風電場運行信號多路采集方法［J］.信息技術與信息化，2024（6）：142-145.

［5］何畏，胡佳寧.風電可靠性數據管理分析系統研究［J］.無線互聯科技，2022（7）：37-38，50.

［6］徐陳成，李柯昱，劉春江，等.基于遺傳DMST的海上風電集電系統拓撲優化［J］.新能源科技，2024（4）：26-30.

（編輯 王雪芬編輯）

Intelligent monitoring method of operation status of wind farm

based on IoT technology

YU" Ning

（Guohua （Tianjin） New Energy Co.， Ltd.， Tianjin 300450， China）

Abstract：" Due to the remote location and scattered equipment of wind farms， their operating status is easily affected by the environment and fluctuates， resulting in low coverage of direct monitoring. Therefore， the article proposes an intelligent monitoring method for wind farm operation status based on Internet of Things technology. The article comprehensively collects data through deployed sensors and data acquisition modules， and uses advanced data processing techniques to extract key fault features. On this basis， the article constructs a real-time online monitoring， historical data archiving， and fault diagnosis knowledge base， and combines root mean square error， exponential weighted moving average， and support vector machine algorithms to achieve intelligent monitoring. The experimental results prove that the method has a high monitoring coverage rate in the complex environment， and provides technical support for the efficient operation and maintenance of wind farms.

Key words： Internet of Things technology; wind farm; operation status; intelligent monitoring