吴立增

(中国华电集团公司，北京　100031)



基于相邻风机相关性模型的风速计监测方法

吴立增

(中国华电集团公司，北京100031)

摘要:风电机组风速计出现故障的概率较高，对其进行实时监测并及时发现其故障有重要意义。由于相邻多台风电机组的运行工况和风速计测量值的相关性很强，提出了基于相邻风机相关性模型的风速计监测方法。采用粒子群神经网络算法对相邻的多台风电机组风速计正常测量数据进行处理，建立相关性模型，将风速计实时测量风速作为模型的输入，当某台机组的风速计出现测量异常时，其与其他相邻机组风速计之间原有的相关性被破坏，相关性模型对该机组风速的预测残差将会显著增大，预示该风速计出现故障，据此能够实现风电机组风速计状态的实时监测。某风电场的实际运行数据验证了该方法的有效性。

关键词:风电机组;风速计;相关性模型;状态监测;粒子群优化(PSO)算法;反向传播(BP)神经网络;残差

0　引言

风速计是风电机组传感器系统的重要组成部分，可实时采集风速信息提供给风电机组控制系统，保证机组安全、高效运行，实时监测风电机组风速计的运行状态并及时发现其故障具有重要的实用意义。由于风速随机变化，采用查看风速计测量值是否在其上、下限阈值之间的方法来判断其工作是否正常存在一定问题。如果风速计工作异常，但其测量值在上、下阈值之间，则上述阈值判定方法无法发现此类异常。……