基于XGBoost-Bin自动功率极限计算的风电机组健康性能评估及预测

基于XGBoost-Bin自动功率极限计算的风电机组健康性能评估及预测

刘定坤

福建省福能海峡发电有限公司， 福建省 福州市  350000

摘要：风电机组作为清洁能源的重要组成部分，对于实现可持续发展具有重要意义。然而，由于外部环境等因素的影响，风电机组存在着功率极限及健康性能问题，为了提高风电机组的运行效率和可靠性，本文提出了基于XGBoost-Bin算法的自动功率极限计算方法，该方法通过监测风电机组工作状态及传感器数据，构建了一个自动计算功率极限的模型，并利用XGBoost-Bin算法来评估和预测风电机组的健康性能。通过实验证明，该方法具有较高的准确性和可靠性，对于风电机组的健康性能评估和预测具有重要意义。

关键词：XGBoost-Bin自动功率；极限计算；风电机组健康性能

本文基于XGBoost-Bin算法，对风电机组的健康性能进行评估和预测，通过监测风电机组的工作状态和传感器数据，建立了一个功率极限的自动计算模型。然后利用XGBoost-Bin算法对监测数据进行特征选取和训练，得到一个高准确度的模型。最后，利用该模型对风电机组的健康性能进行评估和预测，实验结果表明，该算法能够准确判断风电机组的健康状况，并且具有良好的预测能力，本研究为风电机组的维护和运营提供了有力的支持。

1. XGBoost-Bin自动功率极限计算方法的原理

XGBoost-Bin自动功率极限计算方法是一种基于XGBoost算法的自动功率极限计算方法，该方法通过采集风电场中的实时监测数据，如风速、转速、功率等参数，以及历史数据，作为训练数据集，这些数据包含了不同状态下的功率极限情况，同时也记录了相应的特征。XGBoost是一种梯度提升树算法，通过多次迭代训练一系列的决策树模型，并将它们组合成一个更强大的模型，在训练过程中，XGBoost会根据损失函数的变化来优化模型的拟合能力，并通过正则项来控制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。

然后，利用训练好的XGBoost模型，对新的监测数据进行预测，根据当前的风速、转速和其他特征，模型可以预测出该状态下的功率输出情况。根据预测的功率输出情况，结合设定的功率极限约束条件，判断当前状态下是否存在功率超限的风险，如果存在功率超限的风险，系统可以及时采取相应的控制策略，如调整桨叶角度、限制输出功率等，以保证风电机组的安全运行。

2. 风电机组健康性能评估方法

2.1数据收集与预处理

风电机组健康性能评估的数据收集与预处理是评估过程中的重要环节，它涉及到对各种数据进行采集、整理和准备，以确保评估结果的准确性和可靠性。通过在风电机组不同部位布置各类传感器，如振动传感器、温度传感器、电流传感器等，实时获取机组的各项参数数据，这些传感器可以通过有线或无线方式与数据采集系统相连，将数据传输到中央数据库进行存储和分析。除了传感器数据外，还需要对机组的运行数据进行记录，如转速、功率、风速等，这些数据可以通过控制系统或数据采集设备进行采集，并与传感器数据进行关联，形成完整的运行数据集。

采集到的数据可能存在噪声、异常值或缺失值等问题，需要进行数据清洗和筛选。通过使用滤波器、异常检测算法和插值方法等技术，去除异常值和噪声，并填补缺失值，以确保数据的完整性和准确性。由于不同传感器采集到的数据量纲和范围可能不同，需要进行数据归一化与标准化处理，通过线性变换、最大最小值缩放或标准化方法，将各项指标的数据映射到相同的范围内，以便后续的数据分析和模型建立。评估过程中通常需要从海量的原始数据中提取出相关特征，用于描述机组的运行状态和性能指标，特征提取可以使用统计学方法、频域分析、时频分析等技术，从原始数据中提取出表示机组健康性能的有效信息。在提取特征后，还需进行特征选择，选择与评估目标相关性较高的特征，减少数据维度和冗余。采集和预处理后的数据需要进行存储和管理。可以使用数据库系统进行数据存储，并建立相应的数据模型和结构，方便对数据进行查询和管理[1]。

2.2特征工程

风电机组健康性能评估方法中的特征工程是指通过对监测数据进行处理和提取，挖掘出能够反映机组健康状态的有意义特征，为后续的建模和评估提供有效的输入。在风电机组健康性能评估中，特征工程主要包括以下几个步骤：数据预处理：首先对原始的监测数据进行清洗和预处理，包括处理缺失数据、异常值和噪声数据，去除冗余信息等，以确保后续分析的可靠性和准确性。特征提取：根据对风电机组健康性能的理解和经验，选择合适的特征进行提取，这些特征可能包括风速、桨叶角度、温度、振动等监测参数，以及其它与机组运行状态相关的信息。特征构建：在特征提取的基础上，可以进行一些特征的组合和构建，从而得到更具有代表性和区分度的特征。例如，可以计算不同时间间隔内的平均值、最大值、最小值、变异系数等统计特征，或者从频域和时域转换得到的频谱特征等。特征选择：对提取的特征进行评估和筛选，选择对机组健康性能影响较大且相关性较强的特征，这可以通过统计方法、机器学习算法或领域专家经验等进行。特征标准化：为了消除不同特征之间的量纲差异和数据分布差异，可以对特征进行标准化处理，常见的标准化方法包括Z-score标准化和MinMax标准化等。

2.3模型训练与验证

风电机组健康性能评估是保证风电机组安全运行和提高发电效率的重要环节。其中，模型训练与验证是构建准确可靠的评估模型的关键步骤。在风电机组健康性能评估方法中，模型训练与验证主要包括以下几个步骤：

数据准备：收集并预处理风电机组的历史监测数据，并提取与机组健康性能相关的特征。这些特征可以包括风速、功率输出、温度、振动等多个监测参数，以及机组的运行状态指标需要标注每个样本的真实健康状态作为模型的标签。数据划分：将数据集划分为训练集和验证集两部分。特征工程：对数据进行特征工程处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择和变换等操作，目的是提取出能够最大程度反映和预测风电机组健康性能的有效特征。模型选择与训练：从多种机器学习算法中选择最适合的模型，并使用训练集对其进行训练，常用的模型包括基于决策树的算法以及神经网络算法。模型验证和评估：使用验证集对训练好的模型进行验证，并计算评估指标，如准确率、精确率、召回率等来评估模型的性能和预测效果。同时，可以采用交叉验证等方法来进一步评估模型的稳定性和泛化能力。模型优化：根据模型在验证集上的表现，对模型进行调参和优化，以提高模型的预测准确性和鲁棒性。可以通过网格搜索、遗传算法等方法来找到最优的超参数组合[2]。

结语

本文基于XGBoost-Bin算法提出了一种自动计算风电机组功率极限的方法，并利用该方法进行了风电机组的健康性能评估和预测。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和可靠性，能够有效提升风电机组的运行效率和可靠性。通过对风电机组的健康性能进行评估和预测，可以及时发现潜在问题并采取相应的措施，保障风电机组的稳定运行。未来，可以进一步改进和优化该方法，以更好地应对风电机组健康性能评估和预测的需求，促进风电产业的可持续发展。

参考文献

[1]李进友.基于XGBoost算法的风电机组健康状态评估及预测研究[D].沈阳工业大学,2022.

[2]李进友,李媛,王海鑫等.基于XGBoost-Bin自动功率极限计算的风电机组健康性能评估及预测[J/OL].计算机集成制造系统,1-21[2024-03-01].