基于神经网络和稳健估计的风电机组状态监测

doi:10.3969/j.issn.1004-132X.2025.08.019

摘要/Abstract

摘要：

在风力发电机组的状态监测中，温度时序数据作为评估其运行是否稳定的关键指标，通常由数据采集与监视控制（SCADA）系统进行收集。提出了一种利用温度数据来实现更加稳健的风电机组状态监测的新方法。为了解决传统预测模型存在的收敛速度慢的问题，采用卷积神经网络（CNN）与双向门控循环单元（BiGRU）相结合的网络结构，并引入一种新颖的优化算法——长鼻浣熊优化算法（COA），以改善温度预测模型的训练效果。此外，考虑到实际操作环境中传统控制图存在较高的假警报率这一问题，提出了一种结合中位数估计（MED）与最小正则化加权协方差行列式估计（MRWCD）的策略，用于残差向量的稳健性监测。基于上述改进，建立了一个多元指数加权移动平均控制图。在华东地区某一风电场的应用案例表明，相较于传统的监测手段，所提方法能够显著减少误报的情况，并且在风电机组的状态监测过程中，可靠性与稳定性更高。

关键词: 风电机组状态监测, 卷积神经网络-双向门控循环单元, 长鼻浣熊优化算法, 稳健检验统计量

Abstract:

In the condition monitoring of wind turbines， temperature time-series data was used as a key indicator to evaluate the stability of their operations， typically collected by the supervisory control and data acquisition（SCADA） systems. A new method was proposed that leveraged temperature data for more robust wind turbine condition monitoring. To address the slow convergence issues in traditional prediction models， a network structure combining CNN and BiGRU was adopted， and a novel optimization algorithm—COA was introduced， to improve the training performance of the temperature prediction model. Furthermore， considering the high false alarm rate of traditional control charts in actual operational environments， a strategy was proposed that integrated median estimation （MED） and minimum regularized weighted covariance determinant （MRWCD） for robust monitoring of residual vectors. Based on these improvements， a multivariate exponentially weighted moving average control chart was established. The applications in a wind farm located in east China demonstrate that， compared with traditional monitoring methods， the proposed approach reduces false alarms significantly and provides higher reliability and stability in wind turbine condition monitoring.

Key words: wind turbine condition monitoring, convolutional neural network-bidirectional gated recurrent unit（CNN- BiGRU）, coati optimization algorithm（COA）, robust test statistics

中图分类号:

TP277

岳子桐, 李艳婷, 赵宇. 基于神经网络和稳健估计的风电机组状态监测[J]. 中国机械工程, 2025, 36(8): 1842-1852.

Zitong YUE, Yanting LI, Yu ZHAO. Condition Monitoring of Wind Turbines Based on Neural Networks and Robust Estimation[J]. China Mechanical Engineering, 2025, 36(8): 1842-1852.

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图/表 15

图1 状态监测流程图

Fig.1 Flowchart of condition monitoring

表1 部分SCADA运行数据展示

Tab.1 Display of part of SCADA operation data

时间	瞬时风速/ （m·s^-1）	风向角/ （ $°$ ）	齿轮箱油温/ $℃$	有功功率/kW	风机状态
2019-02-02 09∶30∶00	7.71	-4.31	57.3	1162	8
2019-02-02 09∶40∶00	10.72	14.09	57.7	1694	8
2019-02-02 09∶50∶00	9.57	6.56	57.9	1756	8
2019-02-02 10∶00∶00	9.16	0.05	58.5	2082	8

表1 部分SCADA运行数据展示

Tab.1 Display of part of SCADA operation data

时间	瞬时风速/ （m·s^-1）	风向角/ （ $°$ ）	齿轮箱油温/ $℃$	有功功率/kW	风机状态
2019-02-02 09∶30∶00	7.71	-4.31	57.3	1162	8
2019-02-02 09∶40∶00	10.72	14.09	57.7	1694	8
2019-02-02 09∶50∶00	9.57	6.56	57.9	1756	8
2019-02-02 10∶00∶00	9.16	0.05	58.5	2082	8

图2 不同温度变量在正常和故障状态下的直方图与箱型图

Fig.2 Histograms and boxplots of different temperature variables in normal and fault states

表2 CNN-BiGRU模型参数

Tab.2 Model parameters of CNN-BiGRU

序号	类型	核数	节点数	激活函数	失活率
1	Conv_1D	32	—	ReLU	—
2	MaxPooling_1D	—	—	—	—
3	Conv_1D	64	—	ReLU	—
4	MaxPooling_1D	—	—	—	—
5	Bidirectional_GRU	—	128	tanh	—
6	Bidirectional_GRU	—	64	tanh	—
7	Dropout	—	—	—	0.3^*

图3 CNN-BiGRU网络结构

Fig.3 Structure of CNN-BiGRU

图4 SCADA变量的相关系数热力图

Fig.4 Heatmaps of correlation coefficients for SCADA variables

表3 筛选后的自变量-待监测变量

Tab.3 Filtered independent-monitored variables

待监测变量	自变量
齿轮箱油温（℃）	风轮转速（r/min），发电机转速（r/min）， 30 s平均风速（m/s），发电机定子U温度（℃），发电机定子W温度（℃），电网A相电流（A），电网B相电流（A），低速轴承温度（℃），发电机定子V温度（℃），驱动端轴承温度（℃），电网C相电流（A），有功功率（kW），高速轴承温度（℃）
低速轴承温度（℃）	风轮转速（r/min），发电机转速（r/min），瞬时风速（m/s）， 30 s平均风速（m/s），电网A相电流（A），电网B相电流（A），电网C相电流（A），有功功率（kW），高速轴承温度（℃），齿轮箱油温（℃）
高速轴承温度（℃）	风轮转速（r/min），发电机转速（r/min），瞬时风速（m/s）， 30 s平均风速（m/s），发电机定子U温度（℃），发电机定子W温度（℃），电网A相电流（A），电网B相电流（A），低速轴承温度（℃），发电机定子V温度（℃），驱动端轴承温度（℃），电网C相电流（A），有功功率（kW），齿轮箱油温（℃）
发电机定子U温度（℃）	风轮转速（r/min），发电机转速（r/min），瞬时风速（m/s）， 30 s平均风速（m/s），发电机定子W温度（℃），电网A相电流（A），电网B相电流（A），低速轴承温度（℃），发电机定子V温度（℃），驱动端轴承温度（℃），电网C相电流（A），有功功率（kW），高速轴承温度（℃），齿轮箱油温（℃）

表4 COA算法参数

Tab.4 Algorithm parameters of COA

参数类型	取值
种群数	$30$
迭代轮次	$100$
学习率下界	$0.0001$
学习率上界	$0.001$
失活率下界	$0$
失活率上界	$0.5$
适应度函数	MSE

表4 COA算法参数

Tab.4 Algorithm parameters of COA

参数类型	取值
种群数	$30$
迭代轮次	$100$
学习率下界	$0.0001$
学习率上界	$0.001$
失活率下界	$0$
失活率上界	$0.5$
适应度函数	MSE

表5 齿轮箱油温（℃）的预测精度对比

Tab.5 Prediction performance comparison of gearbox oil temperature （℃）

	MAE	MSE	RMSE	MAPE
CNN	0.8058	1.3012	1.1407	1.6943
LSTM	0.7656	1.1593	1.0767	1.6037
BiLSTM	0.7571	1.1781	1.0854	1.5838
CNN-BiLSTM	0.7551	1.2155	1.1025	1.5855
GRU	0.7832	1.2290	1.1086	1.6434
BiGRU	0.7773	1.2324	1.1101	1.6381
CNN-BiGRU	0.7595	1.2448	1.1157	1.5842
GWO-CNN-BiLSTM	0.7492	1.1774	1.0850	1.5719
GWO-CNN-BiGRU	0.7403	1.1076	1.0524	1.5550
COA-CNN-BiLSTM	0.7446	1.1695	1.0814	1.5621
COA⁃CNN⁃BiGRU	0.7114	1.0579	1.0285	1.4909

表6 低速轴承温度（℃）的预测精度对比

Tab.6 Prediction performance comparison of low-speed bearing temperature （℃）

	MAE	MSE	RMSE	MAPE
CNN	2.3623	10.183	3.1911	3.7260
LSTM	2.2248	9.1503	3.0249	3.5262
BiLSTM	2.2657	9.3039	3.0502	3.6017
CNN-BiLSTM	2.1604	8.6160	2.9353	3.4208
GRU	2.1654	8.6197	2.9359	3.4334
BiGRU	2.1486	8.5568	2.9252	3.4026
CNN-BiGRU	2.0974	8.3156	2.8836	3.3416
GWO-CNN-BiLSTM	2.1037	8.1632	2.8571	3.3841
GWO-CNN-BiGRU	2.0520	8.1309	2.8514	3.2694
COA-CNN-BiLSTM	2.0281	7.8527	2.8022	3.1840
COA⁃CNN⁃BiGRU	1.9875	7.6673	2.7689	3.1564

表7 高速轴承温度（℃）的预测精度对比

Tab.7 Prediction performance comparison of high-speed bearing temperature （℃）

	MAE	MSE	RMSE	MAPE
CNN	1.2472	2.8931	1.7009	2.4006
LSTM	1.2056	2.7627	1.6621	2.3321
BiLSTM	1.1774	2.6469	1.6269	2.2689
CNN-BiLSTM	1.1728	2.6049	1.6139	2.2595
GRU	1.1832	2.7228	1.6500	2.2847
BiGRU	1.1823	2.6435	1.6259	2.2781
CNN-BiGRU	1.1805	2.6429	1.6257	2.2692
GWO-CNN-BiLSTM	1.1602	2.5959	1.6111	2.2342
GWO-CNN-BiGRU	1.1439	2.4995	1.5810	2.2039
COA-CNN-BiLSTM	1.1437	2.4982	1.5805	2.2139
COA⁃CNN⁃BiGRU	1.1283	2.4313	1.5592	2.1688

表8 发电机定子U温度（℃）的预测精度对比

Tab.8 Prediction performance comparison of generator stator U temperature （℃）

	MAE	MSE	RMSE	MAPE
CNN	0.9806	5.5483	2.3554	1.7907
LSTM	0.9157	5.1731	2.2744	1.6673
BiLSTM	0.9055	5.0380	2.2445	1.6506
CNN-BiLSTM	0.8988	4.8641	2.2054	1.6417
GRU	0.9189	5.3419	2.3112	1.6709
BiGRU	0.9252	5.2135	2.2833	1.6872
CNN-BiGRU	0.8962	4.9486	2.2245	1.6421
GWO-CNN-BiLSTM	0.8909	4.8665	2.2060	1.6330
GWO-CNN-BiGRU	0.8742	4.8616	2.2049	1.5926
COA-CNN-BiLSTM	0.8864	4.8550	2.2034	1.6232
COA⁃CNN⁃BiGRU	0.8651	4.8637	2.2053	1.5776

表9 启发式算法对评价指标的优化对比

Tab.9 Comparison of evaluation metrics of heuristic algorithms for optimization

	MAE	MSE	RMSE	MAPE
GWO-CNN-BiLSTM	0.0831	0.4975	0.0979	0.0843
COA-CNN-BiLSTM	0.1843	0.9251	0.1896	0.3243
GWO-CNN-BiGRU	0.1232	0.5523	0.1598	0.2162
COA-CNN-BiGRU	0.2413	1.1317	0.2876	0.4434

图5 各模型发电机定子U温度（℃）的预测结果对比

Fig.5 Comparison of generator stator U temperature （℃） prediction results on different models

图6 状态监测效果对比

Fig.6 Comparison of condition monitoring effect

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