基于PSO优化核主元分析海上风电机组运行工况分类.pdfVIP

第44卷 第 16期 电力 系统保护 与控制 v01．44No．16 2016年 8月16日 PowerSystem ProtectionandContro Aug．16，2016 DOI：10．7667／PSPC151450 基于PSO优化核主元分析的海上风电机组运行工况分类 郑小霞 ，李美娜 ，王 靖 ，任浩翰 ，符 杨 (1．上海电力学院 自动化工程学院，上海 200090；2．上海东海风力发电有限公司，上海 200090) 摘要：海上风电机组运行环境复杂多变，对其工况进行分类可以提高机组运行健康状态评价的准确性，为制定合 理的运行维护策略提供可靠依据。提出～种基于 PSO优化核主元分析(KPcA)的多参数工况分类方法。针对核函 数参数难以确定的问题，综合考虑类内散度和类问散度构建优化核参数的适应度函数，应用PSO算法对其进行寻 优，将优化后的KPCA用于数据的特征提取，在此基础上采用模糊C．均值聚类 (FCM)建立分类模型。通过对UCI 数据库中的三组实验数据进行分类验证了该方法的有效性。最后，应用该方法对某海上风电场实测数据进行工况 分类，并与PCA+FCM、KPCA+FCM 两种方法进行比较。结果表明，提出方法的分类结果优于其他两种，能够得 到清晰准确的分类结果，利于分工况建立准确的机组运行健康状态评价模型。 关键词：海上风电机组；工况分类；PSO；核主元分析；类别可分性；模糊 C-均值聚类 Operationalconditionsclassificationofoffshorewindturbinesbasedon kernelprincipalanalysisoptimizedbyPSO ZHENG Xiaoxia，LIMeina，WANGJing，REN Haohan，FU Yang (1．SchoolofAutomationEngineering，ShanghaiUniversityofElectricPower,Shnaghai200090，China； 2．ShnaghaiDonhgaiWindPowerCo．，Ltd．，Shnaghai200090，China) Abstract：Asconsidering thecomplex operationalconditionsofoffshorewind turbines，classifyingtheoperational conditionscanimprovetheaccuracyofhealthconditionevaluationofwindturbinesnadprovideareliablebasisforthe reasonableoperationmaintennacestrategies．Anoperationalconditionsclassificationmethodbasedonkernelprincipal naalysis(KPCA)optimizedbyparticleswarlTloptimizationalgorithm (PSO)isproposed．Thefitnessfunctionofkernel functionparameteroptimizationsisconstructedby consideringwithinclassscatternadbetween-classscatterofdatato avoidtheproblem htatchoosingaproperkernelfunctionparameterisdifficult．TheKPCAoptimizedbyPSO isappliedto daat featureexrtactionandaclassificationmodelisbuiltbyusingfuzzyC—meansrFCM)clusteringalgoritmh ．The simul