基于高斯過(guò)程的風(fēng)電機(jī)組部件建模與監(jiān)測(cè)研究

【摘要】：風(fēng)力發(fā)電是新能源發(fā)電的新興力量。經(jīng)過(guò)近幾年的迅猛發(fā)展,我國(guó)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)正處在由粗放型發(fā)展向精密型發(fā)展的階段。在發(fā)展速度放緩的過(guò)程中,解決發(fā)展初期遺留下來(lái)的技術(shù)問(wèn)題成為風(fēng)電制造企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。其中,風(fēng)電機(jī)組的狀態(tài)監(jiān)測(cè)是亟需解決的關(guān)鍵點(diǎn)之一。本文采用高斯過(guò)程(Gaussian process,GP)進(jìn)行建模分析,由于高斯過(guò)程建模既能提取運(yùn)行數(shù)據(jù)的隨機(jī)分布規(guī)律,又能有效的分離測(cè)量噪聲,適合風(fēng)電機(jī)組大數(shù)據(jù)樣本的建模工作。同時(shí)風(fēng)電機(jī)組部件監(jiān)測(cè)是通過(guò)建模和分析殘差方式實(shí)現(xiàn)的,因此提高建模精度對(duì)監(jiān)測(cè)分析的意義重大。論文的主要研究?jī)?nèi)容如下：1、由于風(fēng)電機(jī)組建模數(shù)據(jù)集較大,協(xié)方差矩陣維數(shù)較高,直接求解高斯過(guò)程協(xié)方差矩陣逆存在一定的困難。為此采用Cholesky分解法避免矩陣求逆可能存在的矩陣病態(tài),同時(shí)采用緩存矩陣解決矩陣求逆重復(fù)計(jì)算的問(wèn)題,從而保證高斯過(guò)程建模的快速性和準(zhǔn)確性。2、風(fēng)電機(jī)組具有強(qiáng)隨機(jī)性和間歇性工作的特點(diǎn),對(duì)象工況復(fù)雜多變,高斯過(guò)程優(yōu)化最優(yōu)解可能不是全局最優(yōu)解,為此提出信賴(lài)域高斯過(guò)程回歸方法進(jìn)行監(jiān)測(cè)研究。同時(shí)信賴(lài)域的優(yōu)化算法中包括二階導(dǎo)數(shù)信息,為避免運(yùn)算量較大造成計(jì)算量過(guò)大的問(wèn)題,簡(jiǎn)化海森矩陣的計(jì)算,提高建模效率,加速二階優(yōu)化過(guò)程。3、將以上高斯過(guò)程改進(jìn)方法應(yīng)用于兩個(gè)監(jiān)測(cè)對(duì)象,即齒輪箱溫度和塔架振動(dòng)。通過(guò)研究監(jiān)測(cè)對(duì)象的運(yùn)行特征,提取與監(jiān)測(cè)對(duì)象相關(guān)的變量集,構(gòu)建相應(yīng)的高斯模型。將殘差結(jié)果與其他建模方法進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了高斯過(guò)程建模的高效穩(wěn)健。同時(shí)通過(guò)塔架振動(dòng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)分析,監(jiān)測(cè)出塔架故障所在,表明高斯過(guò)程建模分析能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)塔架故障。 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)力發(fā)電 高斯過(guò)程 高斯優(yōu)化改進(jìn) 齒輪箱溫度 塔架振動(dòng)
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TM315
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 課題的研究背景及意義10-11
• 1.2 高斯過(guò)程的研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本課題的研究?jī)?nèi)容13-15
• 第2章 高斯過(guò)程建模15-23
• 2.1 高斯過(guò)程回歸15-19
• 2.1.1 權(quán)重空間15-17
• 2.1.2 函數(shù)空間17-19
• 2.2 高斯過(guò)程建模19-22
• 2.2.1 核函數(shù)19-21
• 2.2.2 超參數(shù)21-22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 第3章 基于高斯過(guò)程對(duì)風(fēng)電機(jī)組部件建模與監(jiān)測(cè)研究23-45
• 3.1 引言23
• 3.2 風(fēng)電機(jī)組SCADA數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和部件監(jiān)測(cè)原理23-25
• 3.3 采用高斯建模的原因25-26
• 3.4 建模改進(jìn)方法一——逆矩陣的優(yōu)化26-28
• 3.5 建模改進(jìn)方法二——海森矩陣的簡(jiǎn)化28-30
• 3.6 建模改進(jìn)方法三——信賴(lài)域優(yōu)化算法30-32
• 3.7 高斯回歸齒輪箱溫度預(yù)測(cè)32-36
• 3.7.1 齒輪箱溫度高斯建模變量選取32-33
• 3.7.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理33-34
• 3.7.3 齒輪箱高斯溫度模型有效驗(yàn)證34-35
• 3.7.4 模型對(duì)比35-36
• 3.8 基于信賴(lài)域高斯回歸對(duì)塔架振動(dòng)的研究36-43
• 3.8.1 信賴(lài)域高斯過(guò)程塔架振動(dòng)建模37-38
• 3.8.2 額定風(fēng)速以下塔架振動(dòng)高斯建模與驗(yàn)證38-40
• 3.8.3 額定風(fēng)速以上塔架振動(dòng)高斯建模與驗(yàn)證40-42
• 3.8.4 塔架振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)42-43
• 3.9 本章小結(jié)43-45
• 第4章 結(jié)論與展望45-47
• 參考文獻(xiàn)47-51
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其他成果51-52
• 致謝52

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