摘要
风能，作为一种清洁、低成本的可再生能源越来越受到世界各国风电企业关注。风电机组的装机数量和装机容量与日俱增，机组结构更加复杂，风电机组故障频发。因此，亟需研究风电机组的故障诊断方法。数据采集与监测控制系统(SupervisoryControlandDataAcquisition,SCADA)数据凭借其数据量大、易获取、无需额外传感器的特点，成为研究风电机组故障诊断方法的重要数据支撑。风电机组SCADA数据变量繁多，且变量之间存在复杂的耦合关系，另外SCADA数据在时间上也存在前后相关性。本文根据SCADA数据多变量时间序列的特点，考虑到故障样本少、正常样本多的数据不平衡情况，针对风电机组SCADA数据中蕴含的故障特征难以有效提取的问题，分别提出了多核融合卷积神经网络模型(MKFCNN)，时空融合神经网络模型(STFNN)，时空多尺度神经网络模型(STMNN)，解决了SCADA数据故障特征难以有效提取的难题，为风电机组故障诊断提供了新技术。所提网络模型均通过多组实验进行验证，说明方法的有效性和可靠性，使用的数据有Benchmark仿真数据集和风电场SCADA数据集。论文的主要工作总结如下： (1)对直驱风电机组的结构组成，运行原理和故障类型及其诱发因素进行讨论分析；并综合考虑经济，实用，便捷等因素，确定使用SCADA数据作为模型开发的数据基础，并对SCADA数据的特点进行深入探讨分析，为后续故障诊断模型的开发奠定基础。 (2)基于一维卷积神经网络的MKFCNN的空间多尺度特征提取方法的研究。受GoogLeNet启发，针对风电机组故障特征难以提取，充分利用计算机资源，设计了MKFCNN模型。该模型增加了网络深度的同时并没有增加对资源的消耗，而且可以从多个尺度提取数据中隐含的故障特征，在Benchmark仿真数据和风电场数据集上验证了该模型的有效性。 (3)基于STFNN网络模型的时空两维度，空间多尺度的特征提取方法的研究。针对风电机组SCADA数据变量繁多并且变量间存在的复杂耦合关系，在时间前后上也存在关联性的特点，提出了STFNN网络模型，该模型采用MKFCNN网络模块和长短期记忆网络模块(LSTM)分别提取SCADA数据的空间多尺度特征和时间上存在的关联性特征，最后将时空特征融合在一起送入分类器进行最终的故障诊断。该方法分别在Benchmark仿真数据和风电场数据集上进行了验证，证明了该方法的有效性和可靠性。 (4)基于STMNN网络模型的时空两维多尺度特征提取方法的研究。针对SCADA数据数据量大，变量繁杂，时间序列的特点以及故障特征难以充分提取的问题，提出了STMNN网络模型，设计了多尺度深度回声状态网络模块(MSDeepESN)和多尺度残差神经网络模块(MSResNet)分别提取隐藏在SCADA数据中的时间多尺度故障特征和空间多尺度故障特征，并且考虑到SCADA数据存在严重数据不平衡的问题，采用代价函数focal-loss作为损失函数以减少数据不平衡问题对模型训练过程的影响。该模型在风电场SCADA数据集上进行了验证。
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