風機在惡劣運行環(huán)境下常見葉片結冰故障,導致葉片變形,降低風力渦輪機效率,并影響電網(wǎng)的穩(wěn)定性。由于風機的工作狀態(tài)在不同的風速下非平穩(wěn)動態(tài)變化,難以建立葉片結冰檢測的全局模型,針對這種大范圍非平穩(wěn)變工況特性,我們提出了一種細粒度的狀態(tài)分區(qū)算法。該方法將時間軸轉(zhuǎn)變?yōu)轱L速軸,通過慢特征分析(Slow Feature Analysis, SFA)將整個樣本劃分為不同運行狀態(tài),然后為每個狀態(tài)建立不同的子模型。建立子模型后,考慮到風電的動態(tài)特性,我們提出動態(tài)和靜態(tài)指標相結合的監(jiān)測方法。在線應用時,該方法可以通過風速快速地將每個新樣本分配到不同的子狀態(tài)模型進行精細監(jiān)測。這種多模型劃分與監(jiān)測方法在風力機葉片結冰方面的實際應用中被證明快速有效。

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