基于AdaBoost算法的多参数模型风电机组叶片结冰监测与预警研究

doi:10.3969/j.issn.1674-1951.2021.08.003

华电技术 ›› 2021, Vol. 43 ›› Issue (8): 20-26.doi: 10.3969/j.issn.1674-1951.2021.08.003

基于AdaBoost算法的多参数模型风电机组叶片结冰监测与预警研究

范大千(), 刘博嵩(), 郭鹏()

华北电力大学控制与计算机工程学院,北京 102206

收稿日期:2021-05-07 修回日期:2021-06-24 出版日期:2021-08-25 发布日期:2021-08-24
作者简介:范大千（1994—）,男,河北唐山人,在读硕士研究生,从事风电机组状态监测与故障诊断方面的研究工作（E-mail: fandaqian123@163.com）。
刘博嵩（1998—）,男,天津人,在读硕士研究生,从事风电机组状态监测与故障诊断方面的研究工作（E-mail: liubosong@ncepu.edu.cn）。
郭鹏（1975—）,男,河北秦皇岛人,教授,硕士生导师,博士,从事大型风电机组运行数据分析与状态监测方面的研究工作（E-mail: pengguo@ncepu.edu.cn）。
基金资助:
国家自然科学基金项目(51677067)

Wind turbine blades icing detection with multi-parameter models based on AdaBoost algorithm

FAN Daqian(), LIU Bosong(), GUO Peng()

Wind turbine blades icing detection with multi-parameter models based on AdaBoost algorithm

Received:2021-05-07 Revised:2021-06-24 Online:2021-08-25 Published:2021-08-24

摘要/Abstract

摘要：

叶片结冰是影响冬季我国部分高海拔高湿度地区风电机组安全运行的因素之一。及早检测出叶片结冰能够及时调整机组运行方式,保证机组安全。分析了叶片结冰对风电机组运行性能和运行参数的影响,将功率、叶轮转速和环境温度作为监测叶片结冰的变量。采用自适应增强（AdaBoost）算法分别建立功率模型和叶轮转速,引入指数加权移动平均（EWMA）方法分析功率和叶轮转速模型的预测残差,从而对叶片结冰时2个参数的异常变化进行监测,当风电机组输出功率和叶轮转速2个参数同时出现异常且环境温度低于0 ℃时发出叶片结冰预警。利用昆明某风场风电机组实际叶片结冰数据验证了该方法的有效性。

关键词: 可再生能源, 风电机组, 叶片结冰, 多参数模型, 自适应增强算法, 指数加权移动平均方法

Abstract:

Blade ice accretion is a factor that affects the safe operation of wind turbines in high-altitude and high-humidity areas of China in winter. Early detection of ice accretion and making adjustment on operation mode timely can guarantee the safety of wind turbines. The effects of ice accretion on the operation performance and parameters were analyzed thoroughly, and power, rotor blade speed and ambient temperature were taken as variables to monitor blade icing. Models of power and rotor blade speed were constructed by AdaBoost algorithm, and the prediction residuals of the two models were made by exponentially weighted moving average （EWMA）, in order to detect the abnormalities of power and rotor speed. If both abnormal power and rotor speed are detected and ambient temperature drops below 0 ℃ simultaneously, the blade icing alarm will be triggered. The effectiveness of the method has been proved by the icing data of a wind farm in Kunming.

Key words: renewable energy, wind turbine, blade icing, multi-parameter model, AdaBoost algorithm, EWMA

中图分类号:

TM315:TK83

范大千, 刘博嵩, 郭鹏. 基于AdaBoost算法的多参数模型风电机组叶片结冰监测与预警研究[J]. 华电技术, 2021, 43(8): 20-26.

FAN Daqian, LIU Bosong, GUO Peng. Wind turbine blades icing detection with multi-parameter models based on AdaBoost algorithm[J]. Huadian Technology, 2021, 43(8): 20-26.

图/表 7

图1

表1

图2

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参考文献 14

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变量	单位	下限	上限
风速	m/s	3	25
功率	MW	0	2
转速	r/min	8	16
偏航误差	(°)	-20	20
桨距角	(°)	0	30
发电机转矩	kN·m	0	20

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Wind turbine blades icing detection with multi-parameter models based on AdaBoost algorithm

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