基于数据挖掘的风力发电设备在线故障诊断平台

王天福

摘 要：在人们的日常生活中，现代电力系统发挥着至关重要的作用，它能创造较好的社会效益和经济效益。随着信息化建设进程的加快，构建风力发电设备在线故障诊断平台成为了研究工作的重点。充分运用数据挖掘技术构建在线故障诊断平台，包括硬件和软件的结构形态，以验证其实用性和有效性。

关键词：数据挖掘；风力发电设备；在线诊断；结构形态

中图分类号：TM614 文献标识码：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.10.114

随着石化危机的日益严峻，风力发电成为了世界各国高度关注的发电方式之一。风电装机容量以每年20%～30%的速度增长。专家预测，截至2020年，风力发电设备提供的电量将占全球总电量的12%.由此可知，风力发电是非常重要的。至此，为了避免故障的发生，使风力发电设备能够正常运行，构建在线故障诊断平台是必要的。

1 硬件结构

风力发电设备在线故障诊断平台的硬件结构主要包括本地诊断中心、现场诊断中心和远程诊断中心3部分。在系统平台运行的过程中，系统下位机是由数据采集工作站和风力发电机构成，它直接提取相关数据。本地诊断中心和远程诊断中心都是由数据服务器、WEB服务器和推理诊断服务器组成的。

风力发电机设备故障诊断系统的基本工作流程是：风力发电机→数据采集→数据处理→故障诊断。当风力发电设备正常运行时，可利用各类传感器提取相关运行状态的参数，通过采集模块实现放大、滤波、补偿和A/D转换等处理，并采用小波分析和信号转换等技术进行处理。通过对风力发电设备的信号和故障诊断情况的判断，可以将数据上交给诊断中心，进而交由上位机分析、处理。

本地数据库服务器将通过诊断得出的下位机数据采集、上传到数据库中，并对风力发电机故障征兆进行备份处理。为了保证诊断信息能够真实、全面地反映服务器的实际情况，为其提供必要的支持，需要通过故障诊断获取本地数据库的服务数据。在完成对机组的诊断之后，可将结果反馈给现场用户。运用电厂内部的局域网络，可以观察、测量相关状态的变量和变化情况。远程故障诊断中心的操作与本地诊断中心服务器的操作相同。

2 软件设计

风力发电设备在线故障诊断平台的软件设计是在硬件结构的基础上形成并产生的。此次研究借助了数据挖掘技术，发挥了在线诊断平台的价值，有效避免了风力发电设备故障的发生。

2.1 平台数据挖掘结构

在平台数据挖掘结构中，知识库是其中最关键的结构体系和内容。知识库中涵盖了征兆事实库、传统专家经验诊断规则和数据挖掘诊断规则等混合系统。其中，征兆事实库中主要存放与系统推理相关的征兆事实；传统专家经验诊断实际就是一种故障诊断手段，通过参数设计和处理，准确故障说明诊断结果。在数据挖掘诊断规则中，涉及到的内容是对诊断故障的梳理，综合决策诊断结果，验证诊断结论的类型。在知识库的维护阶段，主要包括拓展、修改和删除等3项基本操作。由此可见，平台数据挖掘的本质是在数据库中探索一种全新的形态，通过相关验证挖掘变量与变量之间的关联性和数据的基本特征。

相对于风力发电设备的在线故障诊断，在大量风力发电设备运行监测中获取数据，在整理数据的过程中发现其中潜在的规律，提取有用的知识和信息，智能判断风机的运行情况，从而及时明确风机运行参数和其中存在的故障。实际上，数据挖掘是一个系统化的处理过程，它需要反复操作，利用相关算法计算具体情况，并与诊断知识库中的信息进行对比，以便深入挖掘其中存在的故障和具体的诊断规则。这项工作的具体实施过程是：①整理原始数据，挖掘与主题有关的信息。②根据主题阐述具体的算法和内容，指出数据的处理特点，进而深入挖掘其中的算法。③对数据挖掘结果进行一致性、合理性检验，以便与预期目标保持一致。如果结果与预期目标偏差较大，则需要返回到算法的设计阶段，调整并重新设计；如果偏差较小，需要返回到设计阶段调整算法；如果结果是理想的，则需要扩大数据集，重新开始挖掘。重复上述步骤可以进一步验证结果的准确性。

2.2 系统软件体系结构

在软件系统中，远程诊断软件主要采取浏览器/服务器（B/S）模式。这种模式是一种3层结构，它们分别为表示层、功能层和数据层。表示层是整个系统的用户接口，即通过客户浏览器得以应用和监测。功能层是整个应用的主体内容，由推理服务器和WEB应用架构服务器构成。其根本功能是连接用户与数据库，当用户提出请求时，根据应用程序的要求完成连接和运行，并向数据库提交处理申请，最终将数据以HTML的形式反馈到客户浏览器。数据层则是数据库管理系统，为处理数据的存取提供保障。

3 结论

综上所述，针对目前的发展情况，风力发电设备的良好运行能够为电力系统的运行奠定基础。构建在线故障诊断平台是风力发电设备可持续发展的关键，而硬件与软件的结合能够为平台的稳定运行提供保障。

参考文献

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〔编辑：白洁〕