基于XGBoost算法的光伏阵列故障诊断方法研究

针对光伏阵列故障频发,且无法及时有效在线对故障类型进行识别的问题,提出了一种基于极度梯度提升(XGBoost)算法对光伏阵列进行故障诊断的方法。首先,基于Matlab Simulink仿真技术,建立光伏阵列仿真模型,针对正常、开路、短路、老化、阴影遮挡5种光伏阵列运行状态进行仿真,获取500例有效数据;其次,分析仿真数据特征变量之间的共线性关系,提取有效的特征变量作为模型的特征变量输入;然后,基于特征变量构建XGBoost故障诊断模型,并根据10折交叉验证方法优化超参数;最后,依据模型性能度量指标对XGBoost故障诊断模型的诊断结果进行评价,并分析模型特征变量的重要性。研究结果表明：基于XGBoost算法的光伏阵列故障诊断方法能简单、高效、实时在线对样本数据进行故障诊断,可应用于光伏阵列典型故障类型的有效识别。该故障诊断方法可为光伏电站现场运维人员提供技术支持,未来将在大型光伏电站,使用更大范围的实时数据开展使用和验证工作。     

基于LMD与MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法

当滚动轴承出现早期故障时,其故障特征信号微弱,且环境噪声较大,因此其早期故障特征一般难以提取。针对上述问题,提出基于LMD与MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法。为了克服局部均值分解(LMD)在早期故障诊断中易受噪声影响的不足,该方法对其包含故障信号大部分能量的前4个乘积函数(product function,PF)分量进行最大相关峭度解卷积(MCKD),突出轴承信号中淹没在噪声信号中的周期脉冲成分,最后再对其进行包络解调,便可得到轴承故障特征频率,进而对滚动轴承早期微弱故障进行诊断。实验信号验证了该方法的有效性。     

大型风电机组的模糊增益调度PI控制器设计

当风速超出额定风速时,大型风电机组通常采用变桨距的控制方式,通过调整叶片桨距角,改变气流对叶片的攻角,从而改变风电机组获得的空气动力转矩,实现对额定功率的稳定追踪。结合模糊控制与PI（比例-积分）控制,分别设计了模糊PI与模糊增益调度PI 2种变桨距控制器,并在Simulink软件环境下,利用Fast软件提供的5 MW陆基风力发电机模型进行仿真实验。仿真表明,新的控制器能有效缩短调节时间,减小系统超调量,具有较好的控制效果。     

基于LMD与MCKD的风电机组轴承早期故障诊断方法

当滚动轴承出现早期故障时,其故障特征信号微弱,且环境噪声较大,因此其早期故障特征一般难以提取。针对上述问题,提出基于LMD与MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法。为了克服局部均值分解（LMD）在早期故障诊断中易受噪声影响的不足,该方法对其包含故障信号大部分能量的前4 个乘积函数（product function, PF）分量进行最大相关峭度解卷积（MCKD）,突出轴承信号中淹没在噪声信号中的周期脉冲成分,最后再对其进行包络解调,便可得到轴承故障特征频率,进而对滚动轴承早期微弱故障进行诊断。实验信号验证了该方法的有效性。