基于风电机组数据采集与监控系统(SCADA)的大量时序数据分析,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的风电机组在线状态监测方法.首先,通过GAN模型中的生成器获得一组与SCADA数据相同维度的生成数据;其次,利用生成的和真实的SCADA数据对GAN模型进行优化训练进而得到用于区分机组健康状态的判别器模型.利用所提方法分别对一台故障风电机组和一台健康风电机组的SCADA数据分析后发现:GAN方法能够有效监测风电机组的在线运行状态,比SCADA系统提早5d发现故障机组的异常;当风电机组正常工作时,GAN方法比其他方法(如马氏距离、主成分分析、深度神经网络、支持向量机等)误报的次数更少;当机组发生故障后,GAN方法比上述其他方法能检测出更多的异常样本.
风电机组 数据采集与监控系统 生成对抗网络 状态监测