基于MVMD-MIC-BiLSTM的光伏功率预测研究

1

作者 黄文广 柯超 +1 位作者 袁昌国 黄剑锋 《电力设备管理》 2024年第20期119-121,共3页

针对光伏功率序列时序变化捕捉上的困难,构建了一种Res-BiLSTM-AM光伏功率预测模型,结合时间滑动窗口与MVMD-MIC特征分解与筛选,实现特征在各频域的对齐。采用双层BiLSTM结构,结合注意力机制和残差连接,提升模型在复杂时序识别上的稳定... 针对光伏功率序列时序变化捕捉上的困难,构建了一种Res-BiLSTM-AM光伏功率预测模型,结合时间滑动窗口与MVMD-MIC特征分解与筛选,实现特征在各频域的对齐。采用双层BiLSTM结构,结合注意力机制和残差连接,提升模型在复杂时序识别上的稳定性。实验结果显示,相较于传统模型,Res-BiLSTM-AM在MAE等指标上实现显著优化,最高R~2达0.985,模型在预测精度方面表现优异。 展开更多

关键词 光伏功率 短期预测 BiLSTM MIC系数

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基于CatBoost机器学习模型的风电机组机舱温度异常预警研究 被引量：4

2

作者 张惠强 高娟娟 +3 位作者 任晓旭 陶永刚 赵禹茗 黄剑锋 《太阳能》 2023年第1期49-55,共7页

风电机组机舱内部的机械部件众多,以机舱温度为研究对象可以实现对风电机组故障的预警。首先提取风电机组正常运行状态下的机舱温度数据,综合Pearson相关系数和Spearman相关系数,以及轻型梯度增强学习器(LightGBM)和CatBoost算法的特征... 风电机组机舱内部的机械部件众多,以机舱温度为研究对象可以实现对风电机组故障的预警。首先提取风电机组正常运行状态下的机舱温度数据,综合Pearson相关系数和Spearman相关系数,以及轻型梯度增强学习器(LightGBM)和CatBoost算法的特征变量重要性,筛选出与机舱温度相关性较大的20个特征变量,作为风电机组机舱温度的特征变量集合;然后选择CatBoost、LightGBM、随机森林(Random Forest)3个算法分别建立模型,以均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、判定系数R2作为评价指标进行综合评价,最终选择评价指标最优的采用CatBoost算法建立的模型作为风电机组机舱温度异常预警模型,并采用实际的风电机组机舱温度异常的历史数据对模型的预警效果进行验证。该模型可在机舱温度预测值与真实值之间偏离程度较大时进行预警,专业检修人员可以根据模型输出的特征变量重要性排序,优先检修相关性较高的部件,实用性较强。 展开更多

关键词 风电机组 机舱温度 机器学习模型 CatBoost 故障预警

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基于机器学习算法与SCADA系统的风电机组变桨系统变频器的故障预警方法研究 被引量：12

3

作者 孟宪梁 梁伟 +3 位作者 杨志 冯文新 柯超 尹立军 《太阳能》 2021年第2期78-84,共7页

变桨系统是风电机组的关键设备,但由于风电机组长期处于复杂的工作环境,导致变桨系统故障成为风电机组故障中最常见的故障之一,而变桨系统变频器故障在变桨系统故障中的占比很高。基于此,提出了一种变桨系统变频器的故障预警方案,分析SC... 变桨系统是风电机组的关键设备,但由于风电机组长期处于复杂的工作环境,导致变桨系统故障成为风电机组故障中最常见的故障之一,而变桨系统变频器故障在变桨系统故障中的占比很高。基于此,提出了一种变桨系统变频器的故障预警方案,分析SCAdA系统数据,将机器学习算法应用于故障预警,并将模型温度残差作为故障预警的指标;然后,针对随机因素干扰模型温度残差的问题,提出采用滑动时间窗残差估计方法分析预警模型的温度残差趋势,依此判断变浆系统变频器的状态,进而评估变桨系统的运行状态;最后,以新疆维吾尔自治区某风电场的运行数据为例,对提出的变桨系统变频器的故障预警方法进行了验证,结果表明,在所建立的模型及滑动时间窗残差估计方法的基础上能及时对变浆系统变频器的潜在故障做出预警,验证了该方案的可行性和有效性。 展开更多

关键词 风电机组 SCADA 变桨系统变频器 机器学习 故障预警

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基于Stacking集成学习的风机主轴止推轴承故障预警研究 被引量：2

4

作者 宋思瑜 林正文 +2 位作者 赵薇 黄文广 刘广臣 《电力大数据》 2023年第6期68-79,共12页

主轴止推轴承是风机的关键部件,一旦发生故障,将导致机组遭受严重损失。为实现风电机组主轴止推轴承早期故障预警,及早采取维护措施从而避免故障的进一步扩大,本文以风机主轴止推轴承温度为研究对象,提出一种基于风电机组正常运行状态... 主轴止推轴承是风机的关键部件,一旦发生故障,将导致机组遭受严重损失。为实现风电机组主轴止推轴承早期故障预警,及早采取维护措施从而避免故障的进一步扩大,本文以风机主轴止推轴承温度为研究对象,提出一种基于风电机组正常运行状态下数据采集与监视控制(SCADA)的Stacking故障提前预警模型。首先,本文利用4个单一模型的拟合优度与均方误差比对特征进行综合排序,得到4组不同数量梯度特征组合的数据集。其次,通过对单一模型的预测性能以及相关性进行分析,最终确定以XGBoost、LightGBM以及随机森林作为基学习器,XGBoost作为元学习器建立Stacking集成学习预测模型。实验结果表明,基于Stacking模型对主轴止推轴承温度进行预测效果最好,预测误差相较于基学习器有明显提升。最后,计算模型温度预测的均方根误差(RMSE),并基于指数加权移动平均法(exponential weighted moving average,EWMA)设定主轴止推轴承正常状态下误差阈值。实验结果显示,本文建立的Stacking模型对风机主轴止推轴承故障至少可以提前6小时发出故障预警。 展开更多

关键词 Stacking集成学习 SCADA 风电机组 主轴止推轴承 故障预警

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XGBoost算法在风电机组发电机故障监测预警中的应用研究 被引量：8

5

作者 苏国梁 汪健冬 +3 位作者 付恩强 赵娟娟 黄文广 刘广臣 《太阳能》 2021年第9期78-84,共7页

发电机作为整个风电机组的核心部件之一,其能否正常运行将严重影响风电机组的持续发电。利用集成机器学习算法中的梯度提升算法XGBoost对风电机组发电机故障监测预警进行研究。首先,提取数据采集与监控(SCADA)系统数据库中风电机组在并... 发电机作为整个风电机组的核心部件之一,其能否正常运行将严重影响风电机组的持续发电。利用集成机器学习算法中的梯度提升算法XGBoost对风电机组发电机故障监测预警进行研究。首先,提取数据采集与监控(SCADA)系统数据库中风电机组在并网状态下的正常运行大数据,对缺失、异常数据进行预处理后,结合运维专家经验利用XGBoost算法筛选出关键特征变量;然后经过训练和参数调整,建立最优风电机组发电机故障监测预警模型;通过对照研究发现,XGBoost算法对风电机组发电机进行故障监测预警的效果优于随机森林算法和CatBoost算法;最后利用关键特征变量重要性排序作为风电机组发电机故障诊断与定位的参考。 展开更多

关键词 风电机组 发电机 XGBoost算法 监测 故障预警 故障诊断

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基于XGBoost算法模型的风电机组齿轮箱输出轴故障监测与预警系统 被引量：4

6

作者 汪健冬 刘广臣 +3 位作者 赵娟娟 杨秋莲 付恩强 黄文广 《电力大数据》 2021年第6期18-26,共9页

利用风电机组多维度历史大数据探讨齿轮箱输出轴常见故障预测性预警及故障原因分析的方法。首先,基于齿轮箱输出轴正常运作状态的SCADA运维大数据,在特征工程步骤中使用多种算法模型根据变量的重要性进行排名,保留重要性较高的变量,从... 利用风电机组多维度历史大数据探讨齿轮箱输出轴常见故障预测性预警及故障原因分析的方法。首先,基于齿轮箱输出轴正常运作状态的SCADA运维大数据,在特征工程步骤中使用多种算法模型根据变量的重要性进行排名,保留重要性较高的变量,从而达到降维效果;其次,采用XGBoost算法建立故障监测模型,选取了随机森林、CatBoost、LightGBM等多个算法模型作为对照算法,从均方误差(MSE),调整的可决系数(拟合优度)等多个评价指标进行综合评价;最后,筛选风电机组在故障状态下的数据进行多次对照实验设置残差阈值和最佳均值时间窗大小,确定故障预警方案。结果显示,XGBoost算法预测齿轮箱输出轴温度的效果最佳。本文提出的模型系统能够提前对齿轮箱输出轴故障进行预警,提升风电场能源持续输出效率。 展开更多

关键词 风电机组 极端梯度提升算法 故障监测 时间窗 预警系统

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基于LightGBM的风电机组齿轮箱油温故障预警研究 被引量：4

7

作者 赵娟娟 刘广臣 +3 位作者 王瑞桃 徐晓宇 张玫洁 黄文广 《电力大数据》 2021年第11期76-84,共9页

基于风电机组运维历史大数据,探索齿轮箱油温异常预测性预警及异常原因分析的方法。首先,基于齿轮箱油温正常状态的SCADA运维大数据,在特征工程中采用方差排序、Pearson相关系数和递归特征消除进行降维,产生三个不同特征组合的数据集,... 基于风电机组运维历史大数据,探索齿轮箱油温异常预测性预警及异常原因分析的方法。首先,基于齿轮箱油温正常状态的SCADA运维大数据,在特征工程中采用方差排序、Pearson相关系数和递归特征消除进行降维,产生三个不同特征组合的数据集,分别建立LightGBM模型并选出表现最优的数据集;其次,选取boosting另外两个流行算法XGBoost与CatBoost作为对照算法,从均方误差(MSE),拟合优度(R Squared)等多个评价指标进行综合评价;最后,通过比较齿轮箱的预测油温与真实油温的偏离程度,在偏离较大时启动预警。结果显示,LightGBM算法模型保证时效性的同时,误差值明显低于其他算法模型,预测齿轮箱油温的效果最佳。本文提出的模型系统能够提前对齿轮箱油温异常进行预警,提升风电场能源持续输出效率。 展开更多

关键词 风电机组 齿轮箱油温 轻量级梯度提升机 故障预警 参数调优

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基于XGBoost两层算法模型的风机齿轮箱输入轴故障监测与诊断方法 被引量：3

8

作者 徐芊 汪健冬 +6 位作者 王梦琳 杨秋莲 刘广臣 孙涛 王柳青 陈文 尹立军 《电力设备管理》 2020年第3期140-143,124,共5页

利用机器学习算法从SCADA运维大数据中深度挖掘齿轮箱输入轴的运行规律,建立正常状态下的故障监测和诊断模型。本文提出的XGBoost两层机器学习模型能够提前预判健康设备状态,为企业提升风电场的效益提供科学决策依据。

关键词 风电机组 齿轮箱输入轴 故障诊断 XGBoost 残差

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新能源企业以数赋能智慧发展 被引量：2

9

作者 李学峰 袁昌国 《中国信息界》 2021年第5期57-58,共2页

当前中国新能源发展日新月异,大数据人工智能等信息技术的应用越来越深入,“互联网+能源”正在促进新能源行业的信息化、数字化、智能化变革和创新。国家能源集团国电电力内蒙古新能源开发有限公司为进一步实现智能发电“设备智能感知... 当前中国新能源发展日新月异,大数据人工智能等信息技术的应用越来越深入,“互联网+能源”正在促进新能源行业的信息化、数字化、智能化变革和创新。国家能源集团国电电力内蒙古新能源开发有限公司为进一步实现智能发电“设备智能感知、业务全面认知、实时洞察决策、挖掘数据价值”目标,提高公司经营管理、生产运行、检修维护和安全应急水平,建设了以HADOOP为基础的数据中台,解决数据和应用孤岛问题,实现多类型数据全量采集和数据规范化治理,建立公司统一的融合数据中心。 展开更多

关键词 公司经营管理 新能源企业 数据规范化 新能源开发 智能感知 人工智能 数据中心 大数据

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基于贝叶斯网络的风电机组偏航系统故障诊断 被引量：2

10

作者 谢宝瑜 王清岭 +5 位作者 张尊彦 李阳 伍席文 王泽科 黎涛 黄剑峰 《电力设备管理》 2021年第2期113-114,119,共3页

针对传统的自组织映射(self-organizing map,SOM)对连续属性离散化时容易产生信息损失,提出了一种基于改进的SOM离散化方法,并结合贝叶斯网络用于风电机组偏航系统故障诊断中。

关键词 风电机组 偏航系统 SOM 贝叶斯网络 故障诊断

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基于XGBoost算法模型的风机主轴承故障监测与诊断方法 被引量：2

11

作者 苑宏利 吕明明 +7 位作者 张小东 汪健冬 杨秋莲 付恩强 刘广臣 黄文广 柯超 陈文 《电力设备管理》 2020年第7期113-115,118,共4页

采用风电机组SCADA数据库中并网下正常运行数据,利用四种算法筛选特征变量,经三种机器学习模型对比建立最优算法模型XGBoost对主轴承进行故障监测,利用特征重要性排序作为故障原因诊断与定位的参考。

关键词 风电机组 主轴承 XGBoost 故障诊断

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新疆新能源:探索“AI+能源”新路 被引量：1

12

作者 冯文新 徐荣鹏 刘光臣 《中国信息界》 2021年第6期84-85,共2页

2021年《政府工作报告》明确提出,要加快数字化发展,打造数字经济新优势,协同推进数字产业化和产业数字化转型。在此背景下,新能源行业如何把握数字经济发展机遇,提升企业创新能力,深刻认识数据这一新兴战略资源的重要价值,充分利用5G... 2021年《政府工作报告》明确提出,要加快数字化发展,打造数字经济新优势,协同推进数字产业化和产业数字化转型。在此背景下,新能源行业如何把握数字经济发展机遇,提升企业创新能力,深刻认识数据这一新兴战略资源的重要价值,充分利用5G、区块链、人工智能等新一代信息技术挖掘企业生产经营数据资源,为企业提质增效赋能是企业经营者亟待从认知到策略、再到具体实践层面都需要自我更新的重要课题。 展开更多

关键词 企业创新能力 数字化转型 企业经营者 人工智能 区块链 协同推进 新一代信息技术 新能源

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基于多层卷积神经网络的光伏组件红外热斑故障识别方法研究 被引量：1

13

作者 孟宪梁 杨志 +5 位作者 黄文广 袁昌国 饶巍 张中正 付恩强 刘广臣 《电力设备管理》 2021年第15期247-250,共4页

本文提供了一种基于多层卷积神经网络的光伏组件红外热斑故障识别方法,以解决智能识别太阳能光伏板热斑故障的问题。

关键词 光伏组件 CNN算法 故障识别 故障定位

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风电场能量管理平台冗余功能优化

14

作者 冯文新 徐荣鹏 +3 位作者 蒋凌子 王超 柯超 黄晨 《电力设备管理》 2022年第13期131-133,共3页

对能量管理平台进行冗余功能优化改造,确保能量管理平台稳定可靠与调度通讯,并按照调度指令执行控制站内有功功率,提高工作效率,减少问题的发生,提高系统有效运行时间。

关键词 能量管理 平台国产化 稳定性 冗余功能

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基于NARX的神经网络时间序列模型的风电机组主轴故障监测及预警系统

15

作者 伍席文 胡超波 +6 位作者 金钊 王泽科 于雷 赵薇 解富国 黄剑锋 饶巍 《电力设备管理》 2023年第2期97-100,共4页

针对风电机组主轴承故障预警问题,本文利用非线性自回归算法进行时间序列建模,预测主轴承温度,并提出主轴承故障预警方案可有效实现故障提前预警,提升风场效益。

关键词 风电机组 主轴故障 神经网络时间序列 监测模型

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基于集控运行的智能值班系统

16

作者 伍席文 王宇 +5 位作者 陈南海 李雄 刘和 邓泽红 柯超 廖诚 《电力设备管理》 2022年第13期93-94,共2页

研究基于集控运行的智能值班系统,将集控值班人员部分操作由计算机系统来替代,应用此技术能够显著提高新能源发电公司的运行效率和经济效益。

关键词 风电机组 智能运行 运行知识库

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基于风机叶片远程听诊的状态监测系统

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作者 韩小地 徐荣鹏 +4 位作者 李伟 黎涛 黄文广 陈文 张研祥 《电力设备管理》 2020年第7期110-112,共3页

设计了一种便携式远程听诊的风机叶片状态监测系统,集成了数据采集系统、数据传输网络和状态监控等功能,能够实现叶片的实时状态监测,效果稳定、可靠。

关键词 远程听诊 风机叶片 状态监测

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