海上风电结构安全监测数据异常识别.pdf
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1、 年第 期 水电与新能源 第 卷.:././.收稿日期:作者简介:杨万伦男工程师主要从事结构安全监测设计及数据分析工作海上风电结构安全监测数据异常识别杨万伦彭 潜李逸聪(上海勘测设计研究院有限公司上海)摘要:海上风电结构安全监测数据的可靠性和完整性是分析海上建筑物结构安全评估其运行状态的基础也是开发预警模型的前提 对原始监测数据进行异常值识别和过滤提高数据有效性具有重要的意义 通过比较 种基于距离和密度的算法在监测数据异常识别中的准确率和误差发现 聚类算法在识别海上风电结构安全监测数据的异常值中表现更优 剔除异常值后的监测数据质量较好既能反映正常观测期间的变化规律也可为后续开发预警模型提供数据
2、支撑关键词:海上风电监测数据异常识别聚类算法中图分类号:文献标志码:文章编号:()(.):.:我国海上风能资源丰富自上海东海大桥海上风电场建成以来江苏、浙江、福建、广东等地区已建成或在建诸多风电场 针对海上风电投资成本大施工难度高维护条件差等特点海上风电场的运行安全得到极大重视为了解其整个生命周期的安全性和稳定性同时降低运维成本在线安全监测技术显得尤为重要 目前海上风电场对于支撑结构的安全监测主要包括不均匀沉降、土压力、应力应变、倾斜振动等观测其观测数据采集频次较高且易受电压、船舶撞击等瞬时因素影响出现异常值的概率较大 随着时间的延长监测自动化数据不断累积如何从大数据中提取出有效、可靠的数据成
3、为了风电场运维的难点 可见对海上风电场运行观测数据中异常值的识别和剔除的研究具有十分重要的意义为海上风电场运行期监测开发预警模型提供可靠支撑目前常用的异常值识别方法有基于距离和密度的方法和基于模型的方法 被广泛应用于大数据的异常值检测 本文通过基于距离的算法拉依达准则与聚类算法 的对比分析探讨基于距离、密度的方法在海上风电结构安全监测数据异常识别中的优劣得到可靠的算法模型有效进行海上风电结构安全监测数据清洗为后续开发预警模型做铺垫杨万伦等:海上风电结构安全监测数据异常识别 年 月 拉依达算法拉依达准则是基于距离的异常值识别方法先假设一组数据独立且连续按一定计算方法确定一个区间认为凡超过这个区间
4、的误差就不属于随机误差而是粗大误差含有该误差的数据应予以剔除 主要步骤如下各步骤流程见图)假设进行等精度测量独立得到连续时间序列测值 为沉降数据)计算采样数据的算术平均值 并按贝塞尔公式计算出标准偏差:()/()对采样集进行识别若采集数据中某个测量值 的剩余误差()满足:则认为 为异常值应予剔除图 拉依达算法流程 四分位数算法四分位数算法是基于距离的异常值识别方法 主要步骤如下:)四分位数是把所有沉降数据由小到大排列并等分成四等份)处于三个分割点位置的数值其中 位置上的值 为下四分位数 位置上的值 为中四分位数位置上的值 上四分位数)四分位距 .()区间 为正常值区间之外为异常值各步骤流程见图
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