引言
风电作为一种绿色的、可再生的能源，在我国电力供应过程当中发挥着十分重要的作用。风电自身具有运行成本较低、绿色可再生、环保绿色等优点，因为其独特的优势被广泛应用与电力系统当中。但是由于风电机组的结构相对复杂，同时运行环境较为恶劣，所以在运行工程当中也十分容易出现故障。因此，为了降低风电机组运行成本，保证其安全稳定运行，需要对风力发电机组的故障预警技术进行研究。
一、数据预处理的目的及方法
（一）数据预处理的目的
数据预处理是对原始数据进行处理，使其符合实际情况的过程。其主要目的是消除原始数据中的噪声，提取有用的特征信息，为数据分析和挖掘奠定基础。风力发电机组运行过程中会产生大量的数据，这些数据有噪声、异常值、缺失值等。因此，为了更好地分析和处理这些数据，需要对原始数据进行预处理，即去除异常值和缺失值，并对噪声和异常值进行识别[1]。在进行数据预处理时，首先需要对原始数据进行筛选，剔除明显不合理的信息。其次可以采用相关性分析法，通过对原始数据进行相关性分析，确定原始数据之间的相关性并剔除相关性较强的变量。
（二）异常值去除
异常值是指在正常情况下不会发生的数值，通常认为异常值的产生会对数据分析和挖掘造成很大影响，因此需要对异常值进行识别和剔除。对于风力发电机组，根据其工作原理，需要通过采集相应的数据来监测其运行状态。在进行数据采集时，一般都会有一定数量的异常值存在，这些异常值会影响数据分析和挖掘的准确性[2]。根据异常值与正常值间距离的大小可以将其分为三种类型：第一种是距离较近的正常值；第二种是距离较远的异常值；第三种是距离较近且与正常值接近的异常值。对于第二种和第三种类型的异常值，可以通过历史数据统计来确定其是否符合标准。
（三）缺失值填补
在风力发电机组运行过程中，由于各种原因可能会产生数据缺失的情况，如风场故障、维护检修等。在实际数据处理过程中，缺失值填补算法采用两种方法。
第一种是直接填补法，该方法可以通过建立回归模型来实现数据的缺失填补，但是这种方法需要大量的时间和精力用于建立回归模型，而且由于需要人为的判断回归模型的准确性，所以不适用于大批量数据。
第二种是基于概率的填补方法，该方法可以通过假设数据缺失情况下的概率值来填补缺失值。如可以通过假设一台风机有3个不同的故障数据，其中有2个正常值，1个异常值，那么这3个正常值对应的概率为0.5,1,0.5，当这3个正常值中有一个或两个发生异常时，则可认为该风机存在缺失值。
二、风力发电机组故障预警中应用的关键技术
由于风电机组的故障具有多样性，传统的故障诊断方法存在很多弊端，如传统诊断方法对于某些故障可能无能为力，而且需要大量的人力和物力去进行故障定位等[3]。根据风电机组出现故障时的状态信号，结合模糊数学原理对信号进行分析和处理，最终确定风电机组故障类型。在实际应用中，由于风电机组运行环境复杂，导致其出现的故障类型也较多。最后根据实际情况，确定该风电机组是否存在故障以及故障发生的位置等信息。风电机组故障预警技术主要包括以下几个关键技术：
（1）故障预测技术：风电机组故障预测主要是对机组运行过程中的振动、温度等数据进行实时监测，通过分析数据，发现机组是否发生故障，并对其进行预测。本研究采用振动传感器进行采集信号，通过对采集信号的分析和处理，得出风电机组运行的状态数据。
（2）状态监测技术：状态监测是对风电机组运行过程中的温度、压力、转速等参数进行实时监测，并将监测到的参数实时传输到故障预警系统中。通过分析处理这些监测到的数据，实现对机组故障的预测。
（3）故障诊断技术：风电机组出现故障后，为了防止发生事故，需要及时找到故障原因并对其进行维修处理。本研究采用了基于人工智能技术的智能诊断方法对风电机组出现的故障进行诊断和分析。
（4）数据融合技术：风电机组的运行状态是由多个参数综合决定的，不同参数之间可能存在一定的关联关系。因此，可以采用数据挖掘、大数据分析等技术将不同数据信息进行融合，从而对风电机组运行状态进行判断，实现对机组运行状态进行预警。
三、风力发电机组故障预警方法
预警方法是基于某种算法或模型，在系统中对预警对象的状态变化进行分析和预测。预警方法主要分为基于数学模型的方法、基于智能算法的方法和基于机理分析的方法[4]。其中，基于机理分析的预警方法是指通过对被预警对象运行机理的分析，实现对预警对象的状态变化进行预测。在预警系统中，运用神经网络、专家系统和模糊推理等智能算法对被预警对象进行故障诊断。常见的风力发电机组故障预警系统可以分为两类：一是状态监测型；二是故障诊断型。状态监测型预警系统主要是利用传感器对风力发电机组的运行状态进行实时监测，并通过分析运行数据，判断故障发生的可能性和故障类型。目前，常见的风力发电机组状态监测系统包括振动监测、温度监测、电压/电流监测、油液/液位监测、红外热像监测、声发射监测等。状态检测型预警系统通过对机组运行数据进行采集和分析，可以及时发现故障的发生[5]。
故障诊断型预警系统通过对机组运行数据进行分析，判断机组是否出现了故障，并根据不同的故障类型采用不同的诊断方法。常见的故障诊断方法包括：
（1）经验知识法：通过大量的案例积累和分析，积累丰富的经验和知识，利用这些知识对故障进行预测和诊断。
（2）智能专家系统法：运用专家系统对机组运行数据进行分析，从中提取有用信息，利用这些有用信息来判断机组是否出现了故障。
（3）模糊理论法：该方法根据模糊逻辑推理和模糊数学原理对风电机组进行故障预测与诊断。
（4）小波分析法：该方法是一种能够将振动信号、温度信号、电压/电流信号、油液/液位信号等进行处理和分析的信号处理技术。其优点是能够有效提取机组运行数据中的有用信息，具有较强的诊断能力。
（5）神经网络法：该方法是通过建立一种神经网络模型来实现对机组运行数据的预测。其优点是可以充分利用历史数据进行学习和训练，提高预测的准确性和可靠性；缺点是网络结构较为复杂，不易实现大规模的训练与学习。
结论
综上，可以发现，风力发电迅猛发展的同时，也在不断出现新的问题，就我国而言，我国风力发电机组出现故障的频率相对较高，如果不能及早的发现存在的故障，并且在出现故障中的时候及时的对其进行排除，那么必然会对风力发电机的发电量和使用寿命造成直接的影响。因此，在这种情况下，对风力发电机的故障进行诊断就显得尤为重要。虽然说现阶段国内在检测及故障诊断方面已经有了一定的进步，但是相比于国外先进水平仍然具有一定的差别，需要不断对其进行完善，提高风力发电机组故障预警质量。
参考文献：
[1]杜昊,刘彦攀,李伟强,赵嘉伟.风力发电机组故障预警技术研究[J].装备制造技术,2023,(06):295-298.
[2]李琰.风力发电机组故障预警策略探讨[J].机电信息,2022,(05):48-51.
[3]李立国.风力发电机故障预警方法研究[J].产业科技创新,2022,4(01):47-49.
[4]尹诗,侯国莲,胡晓东,周继威,弓林娟.风力发电机组发电机前轴承故障预警及辨识[J].仪器仪表学报,2020,41(05):242-251.
[5]夏博,李春杨,万露露,王宇,陈锋. 基于深度学习的风力发电机组故障预警方法研究综述[J]. 科学技术与工程,2023,23(09):3577-3587.
