采用滑动窗口及多重加噪比堆栈降噪自编码的风电机组状态异常检测方法

该文提出一种基于多元变量数据重构的风电机组状态异常检测方法。针对风电场数据采集与监控(SCADA)系统数据,首先,建立基于滑动窗口的堆栈降噪自编码(SDAE)模型,在获取机组正常运行状态下变量间的互相关性和各变量短时相依性的基础上重构机组状态数据;其次,为提高模型特征学习能力,提出多重加噪比的SDAE模型训练方法学习机组状态参数的全局和局部特征;最后,采用重构误差的马氏距离为机组状态监测指标,通过核密度估计方法分析机组正常数据监测指标的概率密度分布,确定机组正常运行状态下监测指标的阈值,定义监测指标连续越限数监测机组状态,计算各状态参数对监测指标越限的贡献度,实现机组参数异常检测。华东某风电场SCADA数据分析结果表明该方法可有效地用于实际风电机组运行状态的异常检测。     

采用预测模型与模糊理论的风电机组状态参数异常辨识方法

为提高风电机组的停运预警能力,基于风电场数据采集与监控(SCADA)系统数据提出了一种风电机组状态参数的异常辨识方法。对参数进行划分,针对与环境因素密切相关的状态参数,采用神经网络建立了状态参数预测模型。采用本机组近期SCADA样本、本机组历史样本和其他机组近期样本分别作为预测模型的训练数据,对比分析了基于3类样本建立的模型的预测精度。采用平均绝对误差对基于本机组历史样本和其他机组近期样本建立的预测模型进行选择。定义了异常程度指标量化预测残差的异常程度。为了提高异常辨识的精度,采用模糊综合评判对筛选出的预测模型的异常辨识结果进行融合。最后,以国内某风场的1.5 MW风电机组为例进行了异常分析,并与传统的风电机组状态参数异常检测方法进行了对比,实例分析结果表明所提出的异常辨识方法具有更高的准确性。     

考虑多信息融合的风电机组状态评估与预测系统开发

为降低风电机组故障发生概率,提高其可靠性,该文利用数据采集与监控系统（supervisory control and data acquisition,SCADA）检测获得的风电机组运行状态数据,通过研究多指标融合状态评价模型及其预测算法,解决风电机组状态参数评估与预测难题。结合SCADA系统结构,设计并规划风电机组状态参数评估与预测系统架构与功能;利用输出功率波动、风能利用率以及开机运行比率3项参数,基于阈值法,建立风电机组状态退化评价指标模型,通过主成分分析法对3个评估标准进行权重计算,并将各指标进行信息融合,综合反应风电机组运行状态;设计Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory风电机组状态预测模型,实施风电场运行状态参数预测;开发风电机组状态评估与预测系统软件,验证所提方法的有效性。     

考虑运行状态相似性的风电机组数据异常检测方法

文中提出一种利用风电场内运行状态相似的风电机组数据采集与监控（SCADA）数据提升异常检测结果准确性的方法。首先,基于实际数据的分析结果,提出了风电机组运行状态的相似性比较原则,进而提出了基于互信息特征选择算法和迭代自组织数据分析聚类算法的运行状态相似性评估方法。然后,在考虑状态变量短时相依性的基础上,利用待检测风电机组的历史SCADA数据构建了基于支持向量机的确定性估计模型,利用相似风电机组的历史SCADA数据构建了基于核密度估计的组合概率估计模型。进一步,利用确定型估计模型和组合概率估计模型分别对目标变量的异常状态进行自检测和外部检测,通过2次检测结果的互相印证来提升异常检测结果的准确性和可靠性。最后,基于一个实际风电场内所有风电机组的SCADA数据和对比实验验证了所提方法的可行性和准确性。     

采用GA-BPNN与TLS模型的风电机组异常辨识方法

基于反向传播神经网络(BPNN)建立了风电机组状态参数预测模型,并采用遗传算法(GA)对BPNN模型的初始权重与阈值进行优化,有效消除环境因素对风电机组状态参数的影响;采用TLS(t-location scale)分布模型刻画不同风速区间下预测残差的分布特性,基于矩估计方法实现TLS分布参数估计,并在此基础上提出了计及风速影响的状态残差异常程度量化指标。以某风电场的1.5 MW双馈风电机组为例进行了异常分析,结果验证了模型的有效性和准确性。     

基于支持向量数据描述和XGBoost的风电机组异常工况预警研究

该文提出一种基于支持向量数据描述（SVDD）和XGBoost模型的风电机组异常工况预警方法。从机组监控与数据采集系统（SCADA）数据中选择与转速和发电功率密切相关的特征变量,利用SVDD算法对建模数据进行预处理,采用XGBoost建立风机正常性能预测模型。以所建预测模型为基础,构建时间滑动窗计算性能评价指标,并根据统计学的区间估计理论合理确定风机性能异常预警指标阈值。采用某风电场1.5MW风电机组SCADA系统记录的若干真实故障案例,开展异常工况预警仿真试验。结果表明：基于SVDD和XGBoost的风机异常工况预警方法,可以有效地清洗数据,及时识别风电机组异常状态,对于提高风电机组运行的安全性具有较好的工程实用意义。     

神经网络技术在风电机组SCADA数据分析中的应用研究

随着海上风电场的快速发展,降低运维成本和提高风电机组可用性问题已成为研究热点。文中提出一种数据驱动的风电机组性能评估方法用来提高风电机组运维效率,降低维护成本。该方法结合了神经网络和随机过程理论,对风电机组数据采集与监视控制系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)数据进行分析,建立了风电机组运行行为模型,提出了评估风电机组运行性能的指标。在此基础上,结合9台风电机组的SCADA数据,评估了运行性能。针对风电机组运行中出现的异常状态,分析了可能的原因,并提出了相应的维修建议。结果表明,该方法能够有效地分析SCADA数据,所提指标对提高风电场运维效率具有参考价值。     

基于MMS的风电设备信息模型获取方法

风电机组与数据采集与监控(SCADA)系统之间数据不兼容将影响风电场的扩容和技术升级,需构建统一的数据模型.以一种基于IEC 61400-25协议和制造报文规范(MMS)通信协议的风电场通信软件开发为背景,介绍了风电场SCADA系统中对风电设备信息模型的获取方法.设计了风电场通信软件的体系结构和交互流程,构建了IEC 61400-25协议的风电机组信息模型,从业务逻辑控制模式、抽象通信服务接口(ACSI)服务到MMS服务的映射以及MMS报文生成等3个方面,阐述了风电设备信息模型在SCADA系统中重构的实现方法.     

基于BPNN-NCT的风电机组主轴承异常辨识方法

风电机组主轴承作为传动系统的重要组成部件,其异常辨识精度受风速波动的影响较大。针对该问题,提出了一种基于BPNN-NCT的风电机组主轴承异常辨识方法。首先,利用相关系数法确定了与主轴承状态相关的参数作为模型的输入,并基于反向传播神经网络(BPNN)建立了以主轴承温度为状态参数的状态参数预测模型。然后,基于非中心t(NCT)分布刻画了不同风速波动区间下状态参数预测残差的分布特性,并在此基础上提出了计及风速波动影响的风电机组主轴承异常状态量化指标。最后,以某风电场的2 MW直驱风力发电机组为例,验证了所提方法的有效性和准确性。     

基于风电机组健康状态的风电场功率分配研究

评价风电机组健康状态,合理分配风电场中风电机组的功率,对降低风电场的运维成本有着重要意义。首先,利用风电机组监控与数据采集(supervisory control and data acquisition, SCADA)系统中的风电机组历史运行数据,训练基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络的风电机组输出功率预测模型。然后,根据预测功率和风电机组实测输出功率的偏差幅值将风电机组的健康状态分为良好、一般、较差等三个类别。最后,综合考虑风电场中每台机组的健康状态、最大发电能力和电网调度部门对风电场下达的发电指令,建立目标函数和约束条件,采用遗传算法进行求解,得到分配给每台机组的功率。仿真结果表明,所提出的方法不仅能够根据风电机组的健康状态合理分配机组功率,而且能够满足调度中心下达的风电场总的发电功率。     

大规模储能系统发展现状及示范应用

随着储能技术的飞速发展,大规模储能系统已经成为保证电力系统可靠供电的一个重要手段。介绍了储能技术的类别及其在电力系统中的作用,并阐述了其在电力系统中的应用研究现状和目前的主要示范应用实例,论述了储能技术未来发展趋势。     

1 000 kV皖南-浙北特高压线路工频参数测试干扰及结果分析

特高压线路工频参数测试干扰分析是选择适合工频参数测试方法及测试结果分析的重要基础。测试了1 000 kV皖南-浙北特高压线路正序和零序参数测试期间的干扰电压信号,分析了其频谱特征;在此基础上,通过与正序参数仿真计算值的对比分析了正序参数实际测试偏差。结果表明：皖南-浙北特高压同塔双回线路工频参数测试期间,干扰电压存在“三相不平衡性及时变性”的特点;工频法和异频法2种不同方法得到的线路参数测试结果存在一定差异;干扰电压“时变”时,线路工频参数测试宜采用异频法。     

ICEMI' 2015征文通知（英文）

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world’s premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

12th International Conference on Electronic Measurement&Instruments(ICEMI'2015)

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

某300 MW机组循环水泵出力不足的诊断分析

某300 MW机组投产以来循环水流量不足,极大地影响了机组的经济性。通过试验诊断分析得到,循环水系统设计阻力小于实际值,导致按照设计阻力选型的循环水泵出力不足,使得循环水流量偏小,影响了机组运行的真空。根据循环水系统实际阻力特性,对循环水泵进行重新选型整体改造,取得了较好的效果,与改造前相比,供电煤耗降低1.174 ~1.200 g/（kW·h）。据此,提出了循环水泵在设计选型时的注意事项。     

锂离子电池安全性能评价研究

综合考虑锂离子电池的安全性能检测要求和重点项目,以红外热像技术检测多次循环后的电池在过充过程中的温升,利用电池程控测试仪检测电池的电学信息,建立"热电"综合评价体系,并在3 C过充电条件下,将50℃的温度极值和5.0 V的电压极值确定为量化指标,对电池体系的安全性能进行评价。该评价系统具有快速、灵敏和全场性的优点。     

锅炉停用保护剂对水汽氢电导率的影响研究

电站锅炉停用保护剂多采用十八胺和表面活性胺。对这2种停用保护剂进行了应用效果对比研究,即对湿冷机组、空冷机组采用十八胺或表面活性胺、有无凝结水精处理系统等6台机组停机和启动过程中给水、主蒸汽和凝结水的氢电导率变化情况进行分析。研究结果表明：在停机过程和启动过程,2种保护剂均会在水汽系统中发生部分分解,导致水汽系统的氢电导率显著升高;表面活性胺和十八胺比较,使用前者,机组启停机过程可保持凝结水精处理系统正常投运,因而可使水汽质量迅速达标,对机组安全运行有利,因此推荐采用表面活性胺作为锅炉停用保护剂。     

Active beam vibration control using PZT actuators

Abstract

Smart materials of lead-zirconate-titanate (PZT) piezoelectric ceramics have attracted attention in recent years for active vibration control, acoustic noise suppression, health monitoring and damage assessment. We at McDonnell Douglas Aerospace have been studying these ceramics for use as sensors and actuators in various space and aircraft structures. In this paper, we will report results of a recent study on active vibration control using monomorph PZT actuators. The experiments were performed on thin aluminum cantilever beams. Collocated and non-collocated sensors and actuators were employed. Two control techniques: the classical velocity feedback and adaptive feedback controls, were investigated. We have obtained significant damping and broadband vibration attenuation of greater than 30 dB using the classical control with the single-input single-output feedback approach. A 24 dB reduction has also been achieved using the adaptive control with the multiple-input single-output approach. Detailed experimental methods and results will be described.     

基于熵权的TOPSIS核一级锻件质量评价方法的探究

全面、客观地对核一级锻件质量状况给予综合性评判,建立一套适用于锻件质量评价的方法体系很有必要。根据影响核一级锻件质量的制造工艺和成品质量检验,分析了影响锻件质量的主要工艺参数,建立了锻件质量评价的指标体系。在此基础上,探究了基于熵权的逼近理想解排序（TOPSIS）法的特点,建立了相应的评价模型,并将该模型应用于核电站反应堆堆芯筒体锻件的质量评价,获得了堆芯筒体质量状况的优劣排序。研究结果表明：TOPSIS法可有效、科学、客观地评价核一级锻件质量状况,且便于操作、易于推广使用。