基于工況細化條件下數據統計分析的風電機組齒輪箱油溫故障預警方法

董 健,柳亦兵,滕 偉,馬志勇

（1.國電聯合動力技術有限公司，北京100039；2.華北電力大學 電站能量傳遞轉化與系統教育部重點實驗室，北京102206）

0 引言

齒輪箱作為兆瓦級雙饋風力發電機組的核心大部件之一，其工作穩定性和可靠性對整機發電量的提升和運維成本的降低起到重要作用。隨著運行年限的增加，受材料特性、部件質量、油品狀態、冷卻性能等因素的影響，風機齒輪箱油溫超限的故障隱患也不斷增大。如何在不添加額外測量設備的前提下，利用機組SCADA時序運行數據并結合針對性的數據分析方法，準確識別齒輪箱油溫異常變化特征及實現故障早期預警，就成了亟待解決的問題。

風電場常見的固定閾值預警方法與風機主控的故障報警邏輯相類似，這種方法不能有效適應風機工況的復雜變化，無法準確識別齒輪箱油溫的劣化特征。對此，文獻[1]，[2]運用非線性狀態評估（NSET）和多變量狀態評估（MSET）算法，構建風機正常運行時的多參數時序記憶矩陣模型，通過監測預測結果殘差的異常變化來達到齒輪箱溫度異常預警的目的。這兩種算法對正常運行片段劃分精度的要求較高，同時算法構造的記憶矩陣往往較大，這對模型算力和部署成本的需求較高。文獻[3]，[4]提出基于風速、功率和環境溫度等參數的多維風機工況劃分方法，通過關注工況細化區間內齒輪箱油溫數據均值、標準差、偏度和峰度等統計指標的異常變化來實現故障預警功能。這兩種方法建模效率高、工程化難度低、現場泛化能力強，但基于統計分析算法的準確性對樣本數據的體量和完整性尤為依賴，其預警結果的可靠性也易受檢測樣本分布的影響。

本文吸取文獻[3]，[4]所述風機工況細化的有效經驗，首先選擇風機葉輪轉速作為單一工況細化參數，將大量機組并網段運行數據按轉速進行劃分；然后運用正態分布拉依達準則及四分位數異常檢驗法則[5]，在每個轉速倉內建立齒輪箱油溫分布和溫升變化的正常行為模型，并確定潤滑油溫度分布和變化率的異常限值；最后通過時序滑動窗口的手段實現齒輪箱油溫異常檢測和故障預警評估。

1 風機齒輪箱油溫超限故障機理及SCADA數據

本文研究的風電機組為某現場混排1.5 MW容量雙饋機型，切入風速統一為3 m/s，額定風速為9.8～11.1 m/s，發電機額定轉速均為1 750 r/min，齒輪箱變速比為1∶100.48和1∶108兩種，葉輪額定轉速對應為17.42 r/min和16.2 r/min。該系列機型的齒輪箱正常運行時，其油槽潤滑油溫度處于一個相對低的水平，當油溫超過75℃并持續10 min時，風機主控報出齒輪箱油溫高警告，再當油溫超過80℃并持續1 min時，風機主控將執行齒輪箱油溫超限故障停機操作。

本文根據現場機組齒輪箱油溫超限故障記錄，抽取多臺次故障機組在故障當日前30 d內的SCADA運行數據，同時提取對應時段內與故障機組地理位置相鄰的非故障機組的運行數據，將其以自然天為單位生成齒輪箱油溫超限故障的正反例數據集。在結合專家意見基礎上，選取風速、葉輪轉速、有功功率、齒輪箱油溫、齒輪箱入/出口油溫、齒輪箱輸入/輸出軸溫、齒輪箱潤滑油濾網出/入口壓力、環境溫度、機艙溫度、風機運行狀態標志位、風機限功率標志位和風機故障標志位15個與齒輪箱油溫變化相關的參數及表征風機運行狀態的變量參與算法建模。

已知現場SCADA系統提供機組1 s級時序運行數據，本文采用1 min滑動平均的方式對原始數據進行濾波降噪處理，以便削弱秒級數據的隨機波動和散布方差對數據分布產生的不利影響。

2 齒輪箱油溫故障預警建模

2.1 風機工況細化原理

2.1.1工況細化變量選取

以正反例數據集中WT36機組齒輪箱正常運行時的某日數據為例，采用皮爾遜積矩相關系數對齒輪箱油溫與其它14個參數變量之間的相關性進行分析，并以此作為工況細化變量選取的依據。皮爾遜積矩相關系數定義為兩個變量之間的協方差與標準差的比值，其經驗表達式為

式中：r為樣本點（Xi，Yi）的相關系數；Xˉ，Yˉ分別為樣本向量X和Y的均值。

相關系數的取值為[-1，1]，兩個極值顯示X與Y擁有完美的線性相關性，0則說明它們不相關。如果X與Y有同時變大或減小的趨勢，那么相關系數為正，反之為負[6]。

齒輪箱油溫數據相關性分析結果如表1所示，這里忽略了與齒輪箱油溫聯動變化的強相關變量及相關系數絕對值小于0.15的微相關變量的結果。

表1 齒輪箱油溫相關性分析Table 1 Data correlation analysis of gearbox oil temperature

由表1可知，風機齒輪箱油溫與風速、葉輪轉速、有功功率有著相對顯著的正向相關性，可考慮將其全部作為風機運行工況細化的輔助變量。但鑒于在實際異常特征提取和數據建模過程中遇到的困難，即多維度工況劃分會導致有限體量運行數據的歸類過于分散，造成齒輪箱油溫分布及溫升變化的異常特征不明顯，因此本文只從葉輪轉速一個維度上對風機運行工況進行細化。

2.1.2工況細化實現方法

在風機并網狀態下葉輪轉速數值主要分布在機組最小并網轉速nmin和額定轉速nr之間。本文采用樣本數據中葉輪轉速數值的整數部分作為細化分段標準，從nmin的整數值nmin_int到nr的整數值nr_int，以轉速間隔nstep為1 r/min將樣本數據按照轉速分段進行逐倉歸類。對于小于nmin_int的樣本數據將其劃歸到nmin_int倉內，而大于nr_int的部分可以定義到nr_int倉內。以現場WT36機組齒輪箱正常運行狀態下的某日數據為例，其并網階段的齒輪箱油溫按轉速分倉，結果如圖1所示。

圖1 齒輪箱油溫按葉輪轉速分倉Fig.1 Gearbox oil temperature in the rotor speed bins

已知該機組設計的最小并網轉速為10.4 r/min，額定轉速為17.42 r/min，葉輪轉速可從10 r/min到17 r/min細分為8個等間距的倉位。針對少數轉速外溢的情況，將小于10.4 r/min和大于17.42 r/min的齒輪箱油溫數據分別歸類到10 r/min和17 r/min轉速倉內。

2.2 齒輪箱油溫異常特征分析

2.2.1齒輪箱油溫分布異常特征

當風機齒輪箱正常運行時，各葉輪轉速倉內的齒輪箱油溫數據均分布在一個相對合理的溫度區間內，但是，當風機齒輪箱的運行出現異常時，其分布會發生不同程度的異常偏移。圖2所示為WT36機組齒輪箱正常運行狀態下的某日數據與之后某日發生齒輪箱冷卻系統故障前的數據對比圖。

圖2 齒輪箱油溫分布對比Fig.2 Comparison of the gearbox oil temperature distributions

由圖2可知，異常數據中的齒輪箱油溫分布更廣，溫升變化跨度更大。各轉速倉內齒輪箱油溫的高分位數均向上偏移，轉速越高偏移越顯著，且齒輪箱油溫的劣化特征明顯，最大值已非常接近故障限值。

2.2.2齒輪箱油溫變化率異常特征

對于齒輪箱油溫超限故障還須關注油溫長時間持續上升變化情況，圖3所示為WT38機組齒輪箱正常運行狀態下的某日數據與其之后某日齒輪箱發生異常時的數據對比圖。

圖3 齒輪箱油溫變化對比Fig.3 Comparison of the gearbox oil temperature trends

已知該機組機型與WT36機組一致，正常情況下風機齒輪箱油溫時序連續上升的增速和增幅會逐漸趨緩，這符合齒輪箱發熱升溫與冷卻散熱過程之間的動態平衡。但當機組齒輪箱的運行狀態出現異常時，如齒輪箱冷卻系統失效，其油槽潤滑油的升溫將失去有效抑制，溫度上升和超限劣化趨勢會較為明顯。

2.3 齒輪箱油溫正常行為模型

2.3.1齒輪箱油溫正常分布模型

針對現場不同混排機型，選取正反例數據集中風機并網段齒輪箱工作正常時的SCADA歷史運行數據作為齒輪箱正常行為模型的標準樣本數據，使用分位數-分位數圖（Q-Q圖）方法對各個葉輪轉速倉內的齒輪箱油溫標準樣本數據進行正態性檢驗。以WT36機組所屬機型為例，如果樣本數據的正態性越顯著，那么Q-Q圖上的分位點就越集中在對角直線上。圖4為WT36機組所屬機型各齒輪箱油溫分布Q-Q圖。由圖4可知，該機型8個轉速倉內的齒輪箱油溫數據均具有明顯的正態性。

圖4 各倉齒輪箱油溫分布Q-Q圖Fig.4 Q-Q plot of the gearbox oil temperature distributions in the rotor speed bins

為了保證標準樣本數據統計結果的應用合理性與齒輪箱油溫正常分布模型的現場泛化可靠性，本文采用拉依達準則與四分位數異常檢驗法則相結合的方法來確定目標機型各個轉速倉齒輪箱油溫的異常分布限值。

首先，對目標機型齒輪箱正常運行時標準樣本數據中各個轉速倉內齒輪箱油溫數據的均值μ和標準差σ進行計算。依據正態分布拉依達準則，各倉齒輪箱油溫分布的正常區間應該位于其均值上下3倍標準差的范圍之內，并以此定義該機型齒輪箱油溫異常分布限值向量TD_norm。

其次，對各轉速倉內齒輪箱油溫數據的四分位數進行統計。按照四分位數異常檢驗法則，各倉齒輪箱油溫數據的異常點位于其小于1/4分位數和大于3/4分位數各1.5倍四分位距的區域內，由此定義該機型齒輪箱油溫異常分布的另一個限值向量TD_box。

式中：Q1i，Q3i分別為第i個轉速倉內齒輪箱油溫數據的1/4和3/4分位數，兩者差的絕對值用其四分位距表示。

然后，將兩個齒輪箱油溫異常分布限值向量合并生成一個新的異常分布限值向量TD。

對于齒輪箱油溫超限故障而言，須要關注的是潤滑油溫度最大值的異常變化，所以TD的定義中只包含了異常分布的上限。如式（5）中第i個轉速倉的異常分布上限值選取向量TD_norm和TD_box中第i個倉位上限結果的最小值。

2.3.2齒輪箱油溫正常變化模型

參照上述建模方法統計現場不同機型各葉輪轉速倉內齒輪箱潤滑油連續升溫片段的溫度極值變化率，以WT36機組所屬機型為例，使用Q-Q圖方法對其連續升溫片段的溫度極值變化率數據進行正態性檢驗，結果如圖5所示。

由圖5可知：圖5（c），（d），（e），（f）和（h）倉內的齒輪箱油溫極值變化率近似符合正態分布，但伴隨明顯的重尾特征；圖5（a），（b）和（g）倉內并未表現出明顯的正態特性，這與倉內齒輪箱潤滑油連續升溫片段的數量較少有關。

鑒于此，仍可采用拉依達準則與四分位數異常檢驗法則相結合的方法來確定目標機型各個轉速分倉齒輪箱潤滑油連續升溫片段極值變化率的異常分布限值，但針對樣本數據正態特性不明顯的分倉應當以四分位數異常檢驗法則為準。異常分布限值向量TS定義為

圖5 各倉齒輪箱油溫變化率分布Q-Q圖Fig.5 Q-Q plot of the gearbox oil temperature trends in the rotor speed bins

式中：k為第k個存在齒輪箱潤滑油連續升溫片段的轉速倉，k的最大值為Nn；μk，σk，Q3k和IQRk分別為轉速倉內齒輪箱潤滑油連續升溫片段的溫度極值變化率分布均值、標準差、3/4分位數和四分位距。

2.4 齒輪箱油溫故障預警評估

首先，統計檢測時段內機組運行數據中各葉輪轉速倉齒輪箱油溫數據的實際分布限值向量TD_real，TD_real與各倉齒輪箱油溫最大值相對應；然后統計其大于標準異常分布限值向量TD的轉速倉總個數。如果異常倉位的總個數超過葉輪轉速倉總數的一半即可判定機組齒輪箱油溫分布為異常；其次，確定各轉速倉內齒輪箱潤滑油連續升溫片段的溫度極值變化率實際分布限值向量TS_real，TS_real由各倉齒輪箱油溫極值變化率的最大值組成；然后將其與標準TS進行對比，如果異常倉位占比大于50%則判定齒輪箱油溫變化率為異常；之后，匯總異常檢測結果，若二者中有一個檢測結果為異常，則定義該檢測時段內的機組齒輪箱油溫狀態為異常，并將結果存入預警模型運行日志；最后，使用滑窗對歷史檢測結果進行評估，如果滑窗內的異常結果總數超過檢測次數的半數即可觸發齒輪箱油溫超限故障預警。

3 齒輪箱油溫故障預警驗證

3.1 預警驗證實例

本文以WT39機組2016年10月4日發生的齒輪箱油溫超限故障為例，選取該機組故障當日前30 d內的SCADA歷史運行數據，對上述異常識別和故障預警方法的有效性進行驗證。該機型設計最小并網轉速為9.7 r/min，額定轉速為16.2 r/min，可將葉輪轉速從9 r/min到16 r/min劃分為8個倉，對機組運行數據進行工況細化處理。這里設置故障預警模型定時運行，即每日零點整對前一天內齒輪箱油溫數據執行異常檢測，選用時間跨度為3 d的滑動窗口進行基于異常檢測結果的故障預警評估。

3.2 驗證結果分析

圖6所示為齒輪箱油溫故障預警結果。由圖6可知，WT39機組在30 d次的異常檢測中共報出4次齒輪箱油溫分布異常和7次齒輪箱油溫變化率異常。

圖6 齒輪箱油溫故障預警結果Fig.6 Early warning of the gearbox oil temperature faults

圖7所示為預警實例結果分析。

圖7 預警實例結果分析Fig.7 Results analysis of the early warning cases

由圖7（a）可知，齒輪箱油溫分布整體顯著上移，全部8個倉內的實際分布限值均已超過各倉標準異常分布限值。由圖7（b）可知，9～10 r/min和12～14 r/min共5個倉內的溫度極值變化率實際分布限值均超過其標準異常分布限值。根據故障預警評估邏輯，故障前9月12日、23日和25日所在滑窗內出現2次異常檢測結果，遂對這3 d發布故障預警信息，以此實現先于故障8 d及以上的早期預警效果。

4 結論

本文基于工況細化的風電機組齒輪箱油溫故障的預警方法，針對風機并網段的不同葉輪轉速分倉，建立齒輪箱油溫正常行為模型并劃定油溫分布和變化率異常限值，采用定時執行、定量分析、定窗評估的手段實現齒輪箱油溫異常檢測和故障預警的功能。通過故障實例驗證，表明該方法有效地克服了單一溫度閾值無法適應機組工況復雜變化的不足，準確地識別故障前期齒輪箱油溫的異常特征，能夠達到故障早期預警的目的。