李霸军，杨茜芝

(1.中国水电顾问集团张北风力发电厂，河北省张家口市 076450；2.华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室，北京 102206)

0 前 言

由于实际风电场运行状态复杂，上述方法在实际应用中可能遇到各种问题，需要通过实际数据进行广泛检验和调整。本文结合某风场实际设备故障，采用多项式回归分析方法对SCADA监控数据进行建模分析，给出了实际故障监测分析的案例。

1 状态监测

1.1 多项式回归法

风电机组某个部件在运行中产生的监控数据之间往往具有一定的关联关系。正常和异常运行状态时的关联关系不同。可以根据关联关系的变化判断部件状态发生了变化。各变量之间的关系模型可以用多项式回归法(Polynomial Regression)拟合获得。如果只有1个自变量时，称为一元多项式回归；如果有多个自变量时，称为多元多项式回归。多项式回归最大优点就是通过增加自变量的高次项对实测点进行逼近，得到满意的拟合结果，并且可以处理多种类型的非线性问题，因为任意函数都可以分段用多项式来逼近。本文主要讨论SCADA系统中两参数之间的关系，属于一元多项式回归。

考虑2个变量x和y之间存在关系y=f(x,A)。各取m个监测数据(x1,y1)、(x2,y2)、...、(xm,ym)可以做出2个变量x和y之间的关系散点图。用k阶多项式对散点图进行拟合：

(1)

可以看出，模型函数依赖于k个参数A=(a1,a2,…,ak)，其中m≥k。希望能找到参数矢量A。根据多项式回归法，拟合后的函数值与实际数据之间误差的平方和为最小，即：

(2)

其中……