基于场景判别的风电齿轮箱温度预测及趋势异常预警方法

赵宇; 王晓东; 吕海华; 刘颖明; 董福杰; 王宇

电力科学与工程 ›› 2024, Vol. 40 ›› Issue (02) : 61 -70.

赵宇, 王晓东, 吕海华, 刘颖明, 董福杰, 王宇

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摘要

将齿轮箱温度划分为正常、温升异常和温度异常3种场景，并利用所构建的卷积神经网络（Conventional neural network,CNN）结合双向长短期记忆（Bidirectional long short term memory,Bi LSTM）网络模型对场景进行判别。在此基础上，采用分位数回归（Quantile regression,QR）结合门控循环单元（Gaterecurrentunit,GRU）方法，分别预测不同温度场景下的油温及轴承点预测及温度区间，并根据GRU温度异常诊断模型对2种预测温度进行诊断。算例分析结果表明，用该方法能准确预测各状态下齿轮箱温度，且预测区间可靠，可实现齿轮箱温度异常的高效诊断。依托某风场实测数据对所提方案进行验证，验证结果表明所提方法有效且性能优越。