Transfer Entropiyasına Əsaslanan İstiqamətli Şəbəkə (Transfer-Entropy-Based Directed Network, TEDN), külək turbininin SCADA dəyişənləri arasında istiqamətli proqnozlaşdırıcı informasiya ötürülməsini hər sürüşən zaman pəncərəsində transfer entropiyası ilə təmsil edən şəbəkə modelidir. Tədqiqat ayrı-ayrı temperatur, güc və ya cərəyan qiymətlərində aydın hədd aşımını gözləmək əvəzinə, nasazlıqdan əvvəl çoxdəyişənli sistemin qarşılıqlı təsir strukturunda baş verən yenidən təşkilatlanmanı izləyir. Ardıcıl TEDN şəbəkələri arasındakı istiqamətli əlaqə dəyişiklikləri; düyün dalğalanması, birinci dərəcəli qonşuluq daxilində dəyişiklik və birinci/ikinci dərəcəli qonşuluqlar arasındakı dəyişikliklə birləşdirilərək düyün səviyyəsində Transfer Entropy Dynamic Network Marker (TE-DNM) balı hesablanır. Düyün ballarının cəmi isə turbin üçün Comprehensive Warning Indicator (CWI), yəni Əhatəli Xəbərdarlıq Göstəricisini yaradır.

Metod EDP Renewables tərəfindən təqdim edilmiş, 2017-ci ilə aid 10 dəqiqəlik SCADA qeydləri üzərində qiymətləndirilmişdir. Eyni modeldən olan üç turbindən istifadə edilmişdir: T01, T06 və T07. Normal vəziyyət kalibrlənməsində T01-in 8–12 yanvar 2017 tarixləri arasındakı 500 ardıcıl nümunəsi istifadə edilmiş; 100 nümunəlik, yəni 1000 dəqiqəlik pəncərələr və bir nümunəlik sürüşmə addımı tətbiq olunmuşdur. Normal vəziyyətdə CWI əsasən 0–3 intervalında qaldığı üçün 3 qiyməti hadisə tədqiqatlarında həyəcan həddi kimi istifadə edilmişdir. Tək bir hədd aşımı kifayət hesab edilməmiş; istənilən beş ardıcıl pəncərənin ən azı ikisində CWI həddi aşdıqda erkən xəbərdarlıq yaradılmışdır.

T01 transformator nasazlığında səs-küysüz əsas vəziyyətdə ilk etibarlı qabaqlayıcı pəncərə 199, qeydə alınmış nasazlıq pəncərəsi 281 kimi müəyyən edilmiş; bu fərq 82 pəncərəyə və ya təxminən 13,67 saata uyğun gəlmişdir. Gaussian səs-küyünün əlavə edildiyi 15 təkrar təcrübədə ilk xəbərdarlıq pəncərələri 183 ilə 206 arasında qalmış və mənbə sınaqdan keçirilən səs-küy intervalında xəbərdarlıq vaxtının ümumilikdə sabit qaldığını bildirmişdir. T06 reduktor podşipniki nasazlığında TE-DNM qeydə alınmış nasazlıqdan 17 pəncərə, yəni təxminən 2,83 saat əvvəl; T07 hidravlik komponentdə yağ sızması halında isə 141 pəncərə, yəni təxminən 23,5 saat əvvəl etibarlı xəbərdarlıq yaratmışdır.

Müqayisədə 3DV-DNM metodu T06 üçün 193-cü pəncərədə, TE-DNM isə 189-cu pəncərədə; T07 üçün 3DV-DNM 260-cı pəncərədə, TE-DNM isə 241-ci pəncərədə xəbərdarlıq vermişdir. Bununla belə, bu nəticələr yalnız araşdırılan iki real nasazlıq hadisəsi və üç turbin üçün keçərlidir. Transfer entropiyası əlaqələri fiziki nasazlıq səbəbliliyini sübut etmir; istiqamətli proqnozlaşdırıcı informasiya ötürülməsindəki statistik dəyişiklikləri göstərir. Yüksək ballı düyünlər texniki xidmət personalına hansı ölçmələrin və komponentlərin əvvəlcə yoxlanıla biləcəyinə dair namizəd sübut təqdim edə bilər, lakin real nasazlıq mexanizminin müəyyənləşdirilməsi üçün texniki xidmət qeydləri və birbaşa fiziki yoxlama tələb olunur.

Külək turbinlərində erkən xəbərdarlıq problemi niyə çoxdəyişənlidir?

Külək turbinləri dəyişkən külək yükləri, ətraf mühit şəraiti, mexaniki köhnəlmə, elektrik yük dəyişiklikləri və idarəetmə sistemi müdaxilələri altında işləyən mürəkkəb sistemlərdir. Erkən mərhələdəki pisləşmə tək bir SCADA dəyişənini dərhal klassik həyəcan həddindən kənara çıxarmaya bilər. Temperaturlar, cərəyanlar və ya fırlanma sürətləri ayrı-ayrılıqda normal hesab edilən intervalda qalarkən bu dəyişənlər arasındakı dinamik əlaqələr dəyişməyə başlaya bilər.

Tədqiqatın əsas yanaşması buna görə “hansı sensor qiyməti anormaldır?” sualından əvvəl “sistemin dəyişənləri arasındakı qarşılıqlı təsir strukturu dəyişirmi?” sualını verir. Bu yanaşma kritik yavaşıma kimi tanınan dinamik sistem anlayışı ilə əlaqəlidir. Sistem kritik keçidə yaxınlaşdıqda pozucu təsirlərdən bərpa sürətinin azalması, dalğalanmaların davamlı hala gəlməsi və dəyişənlər arasındakı qarşılıqlı təsir strukturunun güclənməsi və ya yenidən təşkil olunması gözlənilə bilər.

Ənənəvi dinamik şəbəkə markerlərinin məhdudiyyəti

Dinamik şəbəkə markerləri kritik keçiddən əvvəl dalğalanması və birgə hərəkəti güclənən dəyişənlərdən keçidə həssas alt şəbəkə yarada bilər. Lakin bir çox ənənəvi DNM yanaşmasında şəbəkə kənarları Pearson korrelyasiyası kimi simmetrik əlaqə ölçülərinə əsaslanır. Belə şəbəkə A ilə B-nin birlikdə dəyişdiyini göstərə bilər, lakin A-nın keçmişinin B-nin gələcəyi haqqında əlavə proqnozlaşdırıcı informasiya verib-vermədiyini və əlaqənin istiqamətini ayırd edə bilməz.

Bu tədqiqatın əsas yeniliyi simmetrik korrelyasiya kənarı əvəzinə transfer entropiyasına əsaslanan istiqamətli şəbəkədən istifadə etməsidir. Beləliklə, yalnız əlaqənin gücü deyil, proqnoza töhfə verən informasiya axınının istiqaməti də modelə daxil edilir.

Transfer Entropiyasına Əsaslanan İstiqamətli Şəbəkə (TEDN) Nədir?

TEDN, hər sürüşən SCADA zaman pəncərəsində izlənən dəyişənləri düyün, dəyişənlər arasındakı əhəmiyyətli transfer entropiyası qiymətlərini isə istiqamətli və çəkili kənar kimi istifadə edən şəbəkədir; beləliklə sistemin yalnız birgə dəyişməsini deyil, hansı dəyişənin keçmiş məlumatının başqa bir dəyişənin gələcəyinə əlavə proqnozlaşdırıcı informasiya daşıdığını təmsil edir.

Transfer entropiyasının riyazi mənası

Mənbə A dəyişənindən B dəyişəninə istiqamətli transfer entropiyasını şərti qarşılıqlı informasiya formasında müəyyən edir:

\[ TE_{A\rightarrow B}^{(w)} = I\left(X_t^{(A)};X_{t+\mathrm{lag}}^{(B)}\mid X_t^{(B)}\right) \]

Burada \(TE_{A\rightarrow B}^{(w)}\), \(w\) zaman pəncərəsində A-dan B-yə istiqamətli transfer entropiyasıdır. \(X_t^{(A)}\), A-nın cari/keçmiş vəziyyətini; \(X_t^{(B)}\), B-nin cari vəziyyətini; \(X_{t+\mathrm{lag}}^{(B)}\) isə B-nin gecikmə müddəti qədər sonrakı qiymətini təmsil edir. Şərti qarşılıqlı informasiya \(I(X;Y\mid Z)\), B-nin öz keçmişi məlum olduqda A-nın keçmişinin B-nin gələcəyi haqqında nə qədər əlavə informasiya verdiyini ölçür.

Tədqiqat transfer entropiyasını parametrik xətti model əvəzinə KSG-kNN əsaslı şərti qarşılıqlı informasiya qiymətləndiricisi ilə hesablayır. Hər nümunə üçün istifadə edilən üçlük quruluş belədir:

\[ (x_n,y_n,z_n) = \left( X_n^{(A)}, X_{n+\mathrm{lag}}^{(B)}, X_n^{(B)} \right) \]

Qonşuluq məsafəsi birgə \((X,Y,Z)\) fəzasında Chebyshev, yəni maksimum norma ilə hesablanır:

\[ L_\infty(u_a,u_b) = \max_r |u_{a,r}-u_{b,r}| \]

Mənbədə verilən KSG əsaslı şərti qarşılıqlı informasiya qiymətləndiricisi aşağıdakı quruluşa malikdir:

\[ I_{KSG}(X;Y\mid Z) = \psi(k)+\psi(N) - \frac{1}{N} \sum_{a=1}^{N} \left[ \psi(n_{xz}(a)+1) + \psi(n_{yz}(a)+1) - \psi(n_z(a)+1) \right] \]

\(\psi\) digamma funksiyasını; \(k\) ən yaxın qonşu dərəcəsini; \(N\) pəncərə daxilində istifadə edilə bilən nümunə sayını; \(n_{xz}\), \(n_{yz}\) və \(n_z\) isə müəyyən edilmiş qonşuluq radiusu daxilində müvafiq alt fəzalarda olan nümunə saylarını göstərir.

SCADA məlumatı zaman pəncərələrinə necə bölünür?

Əvvəlcədən işlənmiş məlumat uzunluğu \(l\), sürüşmə addımı \(h\) olan pəncərələrə bölünür. Ümumi \(T\) zaman nöqtəsi üçün mənbədə pəncərə sayı:

\[ K=\left(\frac{T-l}{h}\right)+1 \]

şəklində verilir. Hər pəncərə \(l\) zaman nöqtəsi və \(m\) monitorinq dəyişənindən ibarət \(l\times m\) ölçülü məlumat matrisi daşıyır. Hər dəyişən cütü üçün transfer entropiyası hesablandıqdan sonra pəncərəyə məxsus istiqamətli qonşuluq matrisi əldə edilir:

\[ TE^{(w)} = \left[ TE_{A\rightarrow B}^{(w)} \right]_{m\times m} \]

Hesablanan hər transfer entropiyası kənar kimi saxlanılırmı?

Xeyr. Tədqiqat əvvəlcə hər pəncərə daxilində transfer entropiyası əlaqələrinin əhəmiyyətliliyini permutasiya testi ilə qiymətləndirir. Hər cüt üçün 50 permutasiya istifadə edilmiş, çoxsaylı test problemi üçün False Discovery Rate (FDR) nəzarəti tətbiq edilmiş və FDR həddi 0,2 olaraq təyin edilmişdir.

Ən güclü %5-lik kənarın seçilməsi düyün qonşuluqlarını daha güclü proqnozlaşdırıcı asılılıqlar üzərində cəmləşdirmək üçün istifadə edilən tədqiqat parametridir. Mənbə bunun başqa turbinlər və ya məlumat dəstləri üçün optimal olduğunun göstərilmədiyini açıq şəkildə bildirir.

TE-DNM və CWI Erkən Xəbərdarlığı Necə Yaradır?

TE-DNM ardıcıl TEDN pəncərələrindəki istiqamətli əlaqə dəyişimini düyün və qonşuluq dalğalanması ilə birləşdirir; hər düyünün TE-DNM balları toplandıqda CWI əldə edilir və CWI normal vəziyyətdən öyrənilən həddi təkrar şəkildə aşdıqda nasazlıq öncülü xəbərdarlığı yaradılır.

1. Ardıcıl pəncərələrdə istiqamətli əlaqə dəyişimi: STEC

A ilə B arasındakı transfer entropiyasının ardıcıl iki pəncərə arasındakı dəyişimi mənbədə Specific Transfer Entropy Coefficient (STEC) strukturu ilə təmsil edilir:

\[ STE_{A\rightarrow B}^{(w)} = TE_{A\rightarrow B}^{(w)} - TE_{A\rightarrow B}^{(w-1)} \]

İşarə istiqamətli əlaqənin güclənib-zəiflədiyini; mütləq qiymət isə dəyişikliyin böyüklüyünü göstərir:

\[ \left|STE_{A\rightarrow B}^{(w)}\right| = \left| TE_{A\rightarrow B}^{(w)} - TE_{A\rightarrow B}^{(w-1)} \right| \]

2. Düyün və birinci dərəcəli qonşuluq dalğalanması: DCVI

Dynamic Directed Volatility Intensity (DCVI), mərkəzi düyün ilə birbaşa istiqamətli bağlı birinci dərəcəli qonşularının nisbi dəyişkənliyini bir araya gətirir. Mənbə standart sapmanın orta qiymətə görə normallaşdırıldığı əmsallardan və sıfıra bölünmənin qarşısını almaq üçün kiçik müsbət \(\varepsilon\) sabitindən istifadə edir:

\[ DCVI_A(w) = \frac{ \frac{\sigma_A(w)}{\mu_A(w)+\varepsilon} + \sum_{B\in N_1(A,w)} \frac{\sigma_B(w)}{\mu_B(w)+\varepsilon} }{ n_1(A,w)+1 } \]

\(N_1(A,w)\), A düyününün birinci dərəcəli istiqamətli qonşuluq çoxluğu; \(n_1(A,w)\) isə bu çoxluqdakı düyünlərin sayıdır. DCVI-nin vəzifəsi yalnız şəbəkə kənarındakı dəyişikliyə deyil, düyün və yaxın qonşularındakı ölçmə dalğalanmasına da həssaslıq qazandırmaqdır.

3. Birinci dərəcəli qonşuluq daxilində dəyişiklik: TEin

Birinci dərəcəli qonşularla istiqamətli transfer entropiyası dəyişikliklərinin orta qiyməti:

\[ TEin_A(w) = \frac{1}{n_1(A,w)} \sum_{B\in N_1(A,w)} \left| TE_{A\rightarrow B}^{(w)} - TE_{A\rightarrow B}^{(w-1)} \right| \]

şəklində hesablanır. TEin A düyününün birbaşa istiqamətli ətrafındakı əlaqə yenidən qurulmasını ölçür.

4. Birinci və ikinci dərəcəli qonşuluqlar arasındakı dəyişiklik: TEout

İkinci dərəcəli qonşuluq \(N_2(A,w)\), A-nın birinci dərəcəli qonşularına bağlı, lakin A və birinci dərəcəli qonşuluq çoxluğu daxilində olmayan düyünləri əhatə edir. Mənbə birinci və ikinci dərəcəli qonşuluqlar arasındakı orta istiqamətli əlaqə dəyişimini:

\[ TEout_A(w) = \frac{1}{n_1(A,w)n_2(A,w)} \sum_{B\in N_1(A,w)} \sum_{C\in N_2(A,w)} \left| TE_{B\rightarrow C}^{(w)} - TE_{B\rightarrow C}^{(w-1)} \right| \]

ilə müəyyən edir.

Bir düyün üçün birinci və ya ikinci dərəcəli qonşuluq boşdursa, müvafiq TE-DNM düyün balı sıfır qəbul edilir. Mənbə bu sıfırın “normal iş” mənasına gəlmədiyini; kifayət qədər şəbəkə-qonşuluq məlumatının olmadığını ifadə etdiyini xüsusilə vurğulayır. Bir pəncərədə heç bir etibarlı düyün yoxdursa, etibarlı CWI hesablanmır və pəncərə xəbərdarlıq qiymətləndirilməsindən çıxarılır.

5. Düyün səviyyəsində TE-DNM balı

Üç struktur aşağıdakı kimi birləşdirilir:

\[ TE\text{-}DNM_A(w) = \frac{ DCVI_A(w)\times TEin_A(w) }{ TEout_A(w)+\varepsilon } \]

Bu nisbət mərkəzi düyün və yaxın qonşulardakı dalğalanma ilə yaxın ətrafdakı istiqamətli əlaqə yenidən təşkilini birlikdə yüksəldərkən, daha geniş qonşuluq ətrafı ilə müqayisə/normallaşdırma təmin edir.

6. Sistem səviyyəsində Əhatəli Xəbərdarlıq Göstəricisi

Turbinin bütün etibarlı düyün balları toplanaraq:

\[ CWI(w) = \sum_{A=1}^{m} TE\text{-}DNM_A(w) \]

əldə edilir. CWI tək bir dəyişənin amplitudasını deyil, şəbəkənin müxtəlif bölgələrində yaranan istiqamətli dinamik yenidən təşkilin ümumi siqnalını təmsil edir.

Metodun Verianla proses görünüşü

Transfer Entropiyası Fiziki Səbəbliliyi Sübut Edirmi?

Xeyr. Bu tədqiqatda transfer entropiyası “səbəbli” sözünü informasiya nəzəriyyəsi baxımından, istiqamətli proqnozlaşdırıcı asılılıq mənasında istifadə edir; A-dan B-yə yüksək və ya dəyişən TE əlaqəsi A-nın fiziki olaraq B-dəki nasazlığa səbəb olduğunu sübut etmir və real nasazlıq mexanizminin təsdiqi üçün iş qeydləri, texniki xidmət tapıntıları və birbaşa komponent yoxlanışı tələb olunur.

Bu fərq metodun şərh edilə bilmə iddiası baxımından kritikdir. Yüksək düyün balı texniki xidmət personalına hansı dəyişənlərin və ya əlaqələrin diqqətəlayiq şəkildə yenidən təşkil olunduğunu göstərir. Lakin “yüksək bal alan dəyişən nasazlığın səbəbidir” nəticəsi çıxarıla bilməz.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

İstifadə olunan SCADA məlumat dəsti

Tədqiqat EDP Renewables tərəfindən yayımlanan Wind farm 1 - Wind turbine SCADA signals 2017 məlumat dəstindən istifadə edir. Ölçmələr 10 dəqiqəlik intervallarla qeydə alınmışdır. Eyni model T01, T06 və T07 turbinləri seçilmişdir. Turbinlərin nominal gücü 2 MW, nominal külək sürəti 12 m/s, işə düşmə sürəti 4 m/s və dayandırılma sürəti 25 m/s kimi bildirilmişdir.

İzlənən 24 fasiləsiz SCADA dəyişəni

Məlumatların əvvəlcədən işlənməsi və normal vəziyyət kalibrlənməsi

Əvvəlcədən işləmə mərhələsində Local Outlier Factor (LOF) metodu kənar nümunələri müəyyənləşdirmək üçün istifadə edilmiş, çıxarılan qiymətlər KNN imputasiyası ilə tamamlanmış və sonra dəyişənlər standartlaşdırılmışdır.

Normal vəziyyət referansı üçün T01 turbininin 8–12 yanvar 2017 arasındakı 500 ardıcıl nümunəsi seçilmişdir. Hər pəncərə 100 nümunə ehtiva etdiyinə görə bir pəncərə 1000 dəqiqəlik iş müddətini əhatə edir. Sürüşmə addımı \(h=1\)-dir. 500 nümunədən 401 şəbəkə pəncərəsi yaradılmış; şəbəkə dəyişimi hesabı ardıcıl şəbəkə cütləri tələb etdiyinə görə 400 etibarlı CWI qiyməti əldə edilmişdir.

Mənbə 3 həddinin fərqli turbin modellərinə və ya fərqli iş şəraitlərinə birbaşa daşınmamalı olduğunu xüsusi vurğulayır. Yeni turbin və ya istismar şəraitində hədd həmin vahidin öz normal vəziyyət paylanmasından faiz göstəricisi və ya ekstremal qiymət meyarı kimi üsullarla yenidən kalibrlənməlidir. Beş pəncərə daxilində iki aşım qaydasının da universal optimal olduğu sınaqdan keçirilməmişdir.

T01 transformator nasazlığı: əsas erkən xəbərdarlıq nəticəsi

T01 transformator nasazlığı 11 avqust 2017 saat 13:10-da qeydə alınmışdır. Təhlil edilən ardıcıllıqda qeydə alınmış nasazlıq 281-ci pəncərəyə uyğun gəlir. Səs-küy əlavə olunmayan vəziyyətdə ilk etibarlı qabaqlayıcı hədd aşımı 199-cu pəncərədə müəyyən edilmişdir. Beləliklə nasazlıqla ilk qabaqlayıcı arasında 82 pəncərə, 10 dəqiqəlik nümunələmə intervalında təxminən 13,67 saat olmuşdur.

Mənbə burada mühüm zamanlama fərqi qoyur: retrospektiv “qabaqlayıcı başlanğıc” vaxtı, iki-of-beş təsdiqləmə meyarının daha sonra tamamlanmasına səbəb olan ən erkən hədd aşımıdır. Buna görə 13,67 saatlıq qiymət real vaxt sisteminin həyəcanı operatora qəti şəkildə verdiyi andan hesablanan onlayn həyəcan müddəti kimi şərh edilməməlidir.

Gaussian səs-küyünə davamlılıq

T01 hadisəsində orijinal məlumatlara \(\sigma=0{,}1\), \(0{,}2\) və \(0{,}5\) olmaqla üç Gaussian səs-küy səviyyəsi əlavə edilmiş və hər səviyyə üçün beş müstəqil reallaşdırma yaradılmışdır. Beləliklə səs-küysüz əsas vəziyyətdən əlavə ümumilikdə 15 səs-küylü təkrar qiymətləndirilmişdir.

On beş səs-küylü sınaqda ilk xəbərdarlıq pəncərəsi 183–206 intervalında qalmışdır. Mənbə bu nəticəni sınaqdan keçirilən səs-küy intervalı və T01 transformator hadisəsi üçün göstərici sabitliyinə dəstək kimi şərh edir; bunu bütün sensor səs-küyü növləri, bütün iş şəraitləri və ya bütün turbinlər üçün ümumi davamlılıq sübutu kimi təqdim etmir.

Ablasiya: DCVI çıxarıldıqda nə baş verir?

DCVI-nin töhfəsini yoxlamaq üçün TEDN saxlanılmış, lakin \(DCVI=1\) sabitlənərək düyün dalğalanması modulyasiyası aradan qaldırılmışdır. Bu konfiqurasiyanın öz normal vəziyyət miqyasında CWI qiymətləri [0,1] intervalında qalmış və 1 qiyməti həyəcan həddi kimi istifadə edilmişdir. T01 nasazlıq məlumatında CWI heç bir etibarlı pəncərədə bu həddə çatmamış və təsdiqlənmiş həyəcan yaradıla bilməmişdir.

Bu nəticə araşdırılan T01 hadisəsində düyün və birinci dərəcəli qonşuluq dalğalanmasını daşıyan DCVI komponentinin erkən xəbərdarlıq həssaslığına töhfə verdiyini göstərir. Lakin müxtəlif ablasiyaların CWI miqyası və həyəcan hədləri eyni olmadığından yalnız mütləq CWI böyüklüklərinə baxaraq metod üstünlüyü nəticəsi çıxarmaq olmaz.

Ablasiya: Transfer entropiyası əvəzinə Pearson korrelyasiyası istifadə edildikdə nə baş verir?

İkinci ablasiyada istiqamətli transfer entropiyası kənarları Pearson correlation coefficient (PCC) ilə əvəz edilmişdir. PCC əsaslı normal vəziyyət üçün [0, 0,25] referans intervalı və 0,25 hədd qiyməti müəyyən edilmişdir.

T01 nasazlıq məlumatında PCC əsaslı CWI yalnız 49-cu və 56-cı pəncərələrdə həddə çatmışdır. Bu iki pəncərə eyni beş pəncərəlik intervalda olmadığından iki-of-beş xəbərdarlıq qaydası ödənməmiş və təsdiqlənmiş həyəcan yaranmamışdır. Mənbə bu hadisədə TE əsaslı istiqamətli şəbəkənin başlanğıc nasazlıq siqnallarına PCC əsaslı istiqamətsiz əlaqə şəbəkəsindən daha həssas olduğunu qiymətləndirir.

T06 reduktor podşipniki nasazlığı

T06 üçün qeydə alınmış hadisə 17 oktyabr 2017 saat 08:38-də baş vermiş reduktor podşipniki nasazlığıdır. CWI hədd aşımı 189, 190, 198 və 201-ci pəncərələrdə baş vermişdir. Qeydə alınmış nasazlıq 206-cı pəncərədədir.

Müqayisədə 3DV-DNM də nasazlıqdan əvvəl xəbərdarlıq vermiş, lakin TE-DNM-nin ilk etibarlı xəbərdarlığı dörd pəncərə daha əvvəl baş vermişdir. Bununla belə, iki metodun həyəcan təsdiqləmə qaydaları eyni deyil: TE-DNM iki-of-beş, 3DV-DNM isə öz metod tərifinə görə üç-of-beş hədd aşımından istifadə edir. Buna görə nəticə “hər şəraitdə mütləq üstünlük” deyil, mənbədə tətbiq olunan metoda xas qaydalar altındakı müqayisədir.

T07 hidravlik komponentdə yağ sızması

T07-də 17 iyun 2017 saat 11:35-də hidravlik komponentdə yağ sızması qeydə alınmışdır. İlk CWI hədd aşımı 241-ci pəncərədə baş vermiş; 245, 259, 260, 307, 308, 329 və 330-cu pəncərələrdə əlavə aşım hadisələri müşahidə edilmişdir. Qeydə alınmış nasazlıq 382-ci pəncərədədir.

İki real nasazlıq hadisəsinin hər ikisində TE-DNM mənbədə istifadə edilən 3DV-DNM müqayisəsindən daha erkən ilk xəbərdarlıq yaratmışdır. Lakin müqayisə yalnız bir benchmark metodu və iki real nasazlıq növü ilə məhduddur.

Üç əsas hadisə bir cədvəldə

Vacib şərh sərhədi: T01, T06 və T07 üçün verilən bu müddətlər retrospektiv hadisə təhlillərində əldə edilmişdir. Mənbədə xüsusilə T01 üçün erkən “qabaqlayıcı başlanğıc” vaxtının onlayn sistemin həyəcan meyarını faktiki tamamladığı andan daha erkən ola biləcəyi qeyd olunur. Buna görə qiymətlər real sahə həyəcan sistemində zəmanətli əməliyyat reaksiya müddətləri kimi istifadə edilməməlidir.

Düyün balları metodu necə şərh edilə bilən edir?

Sistem səviyyəsindəki CWI yalnız “xəbərdarlıq var/yoxdur” məlumatı yaratmır. Düyün TE-DNM balları hansı SCADA dəyişənlərinin şəbəkə yenidən təşkilinə daha çox töhfə verdiyini də göstərir. Mənbə bu sıralamanı texniki xidmət yoxlamasını prioritetləşdirmək üçün namizəd sübut kimi qiymətləndirir.

T07 üçün mənbə xüsusilə təzyiq, yağ səviyyəsi və ya birbaşa sızma axını kimi ölçmələrin daha birbaşa hidravlik nasazlıq şərhi verəcəyini bildirir. İstifadə olunan açıq SCADA məlumat dəstində ətraflı texniki xidmət hesabatları və komponent yoxlama tapıntıları olmadığından düyün ballarından fiziki nasazlıq yayılma yolu çıxarılmamışdır.

Xəbərdarlıqdan sonra təklif olunan mühəndislik yanaşması

Tədqiqat CWI artımının avtomatik olaraq “hissəni dəyişdir” əmri olması gərəkdiyini müdafiə etmir. Mənbədə təklif olunan yanaşma mərhələlidir:

1. Əvvəlcə sensorun etibarlılığı və məlumat keyfiyyəti yoxlanılır.
2. Ən yüksək ballı düyünlər və istiqamətli əlaqələr araşdırılır.
3. Mövcud nümunə əvvəlki normal iş dövrü ilə müqayisə edilir.
4. Güc, cərəyan, fırlanma sürəti və əlaqəli temperatur qeydləri birlikdə qiymətləndirilir.
5. Siqnal davamlıdırsa, aidiyyəti komponentlərin hədəfli fiziki müayinəsi planlaşdırılır.
6. Texniki xidmət, yükün azaldılması və ya derating qərarı mövcud əməliyyat sübutları ilə birlikdə verilir.
7. Yanlış həyəcan sayları və sonrakı fiziki müayinə nəticələri qeydə alınaraq metodun real mühəndislik dəyəri izlənilir.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• İstiqamətli transfer entropiyası sınaqdan keçirilən SCADA məlumatlarında nasazlıqdan əvvəl çoxdəyişənli əlaqə yenidən təşkilini təmsil etmək üçün istifadə oluna bilmişdir.
• Normal T01 referans dövründə CWI əsasən [0,3] intervalında qalmışdır.
• T01 transformator hadisəsində sınaqdan keçirilən Gaussian səs-küy səviyyələri altında ilk xəbərdarlıq pəncərəsi ümumilikdə sabit qalmışdır.
• DCVI-nin çıxarıldığı ablasiyada T01 üçün təsdiqlənmiş xəbərdarlıq yaradıla bilməmişdir.
• PCC əsaslı istiqamətsiz şəbəkə ablasiyasında T01 üçün iki-of-beş həyəcan meyarı ödənməmişdir.
• T06 və T07 real nasazlıq hadisələrində TE-DNM qeydə alınmış hadisələrdən müvafiq olaraq təxminən 2,83 və 23,5 saat əvvəl qabaqlayıcı siqnal yaratmışdır.
• T06 və T07-də TE-DNM mənbədə istifadə olunan 3DV-DNM benchmark-ından daha erkən ilk xəbərdarlıq vermişdir.
• Düyün balları hansı ölçmələrin xəbərdarlığa daha çox töhfə verdiyini görünən edərək texniki xidmət yoxlamasını istiqamətləndirə biləcək namizəd sübut təmin edir.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi nəticələr

• TE əlaqələri fiziki səbəbliliyi və ya nasazlıq yayılma yolunu sübut etmir.
• CWI=3 həddinin bütün külək turbinlərinə birbaşa tətbiq oluna biləcəyi göstərilməmişdir.
• 100 nümunəlik pəncərənin, %5 əlaqə seçiminin, FDR=0,2 və ya iki-of-beş təsdiqləmə qaydasının bütün məlumat dəstləri üçün optimal olduğu göstərilməmişdir.
• Üç turbin və iki real nasazlıq növü əsasında bütün nasazlıq növlərinin əhatə olunduğu nəticəsi çıxarıla bilməz.
• Sınaqdan keçirilən Gaussian səs-küy səviyyələri bütün sensor xətaları və ya səs-küy paylanmaları üçün ümumi davamlılıq sübutu deyil.
• Yüksək düyün balı təkbaşına müvafiq fiziki komponentin nasazlığın səbəbi olduğunu göstərmir.
• Retrospektiv qabaqlayıcı vaxt onlayn sahədə operatora veriləcək təsdiqlənmiş həyəcan müddəti ilə avtomatik olaraq eyni deyil.
• Yanlış həyəcan nisbəti uzun normal iş dövrlərində hələ geniş şəkildə kəmiyyətləşdirilməmişdir.
• 3DV-DNM-dən başqa erkən xəbərdarlıq metodlarına nisbətən ümumi üstünlük göstərilməmişdir.

Əsas məhdudiyyətlər və gələcək doğrulama tələbləri

Mənbə mövcud doğrulamanın bir normal referans dövrü, üç turbin və iki real nasazlıq növü ilə məhdud olduğunu bildirir. Yük dəyişiklikləri, start-stop keçidləri və idarəetmə sistemi hərəkətləri həm ölçmə dəyişkənliyinə, həm də istiqamətli proqnozlaşdırıcı asılılıqlara təsir edə bilər. Buna görə CWI artımı yalnız göstərici qiymətinə baxılaraq nasazlıq öncülü qəbul edilməməli; güc, cərəyan, fırlanma sürəti və istismar qeydləri ilə birlikdə qiymətləndirilməlidir.

Gələcək tədqiqatlar üçün uzun normal iş dövrlərində yanlış həyəcan nisbətlərinin ölçülməsi, daha çox turbin və nasazlıq növündə doğrulama, TE və qonşuluq parametrlərinə həssaslıq analizi, güc səviyyəsi/yük dəyişimi/iş vəziyyətinə görə təbəqəli qiymətləndirmə və yüksək töhfəli kənarların texniki xidmət qeydləri ilə müqayisəsi təklif olunur.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal tədqiqat: Transfer-Entropy-Based Dynamic Network Markers for Interpretable Early Warning of Wind Turbine Failures.

Müəlliflər: Tongding Yu, Ruiming Fang, Nan Ying və Yihan Huang.

Məsul müəllif: Ruiming Fang.

Qurum: College of Information Science and Engineering, Huaqiao University, Xiamen 361021, China.

Mənbə növü: Tədqiqat preprinti / working-paper xarakterli texniki iş.

Rəyçilik vəziyyəti: PDF hər səhifədə tədqiqatın hələ ekspert rəyindən keçmədiyini bildirir.

Platforma: SSRN.

SSRN identifikatoru: abstract=7625808.

DOI: Yüklənmiş preprintdə tədqiqat üçün doğrulana bilən DOI verilməmişdir; biblioqrafik boşluq mənbədən kənar təxminlə doldurulmamışdır.

Məlumat mənbəyi: EDP Open Data, Wind farm 1 - Wind turbine SCADA signals 2017. Mənbə tədqiqat məlumat dəstinə 7 iyul 2025 giriş tarixini verir.

Əsas metod: Sürüşən pəncərə daxilində KSG-kNN ilə şərti qarşılıqlı informasiya əsaslı transfer entropiyası qiymətləndirilməsi; permutasiya testi və FDR; istiqamətli TEDN qurulması; STEC, DCVI, TEin və TEout ilə düyün səviyyəsində TE-DNM balı; düyün ballarının CWI daxilində toplanması; normal vəziyyət məlumatından hədd kalibrlənməsi.

Metod sinfi: Nəzarətsiz normal vəziyyət kalibrlənməli, çoxdəyişənli SCADA əsaslı nasazlıq öncülü aşkarlama yanaşması. Tədqiqat böyük etiketlənmiş nasazlıq kitabxanası üzərində nəzarətli klassifikator öyrətmir.

Maliyyələşdirmə: National Natural Science Foundation of China, qrant 52477048; Xiamen Key Innovation Platforms Major Science and Technology Projects, qrant 3502Z20261010; Zhangzhou Municipal Science and Technology Program, Open Competition Project, qrant ZZ2025JB02.

Maraqların toqquşması: Müəlliflər tədqiqata təsir edə biləcək məlum rəqabət aparan maliyyə maraqları və ya şəxsi əlaqələrin olmadığını bəyan edirlər.

Məlumatların əlçatanlığı: Mənbə SCADA məlumat dəsti EDP Open Data üzərində açıq kimi göstərilmişdir. İşlənmiş məlumat alt dəstlərinin və analiz kodunun isə məsul müəllifdən əsaslandırılmış sorğu əsasında əldə edilə biləcəyi bildirilmişdir.

Müəllif töhfələri: Tongding Yu: konseptuallaşdırma, məlumat kurasiyası, formal analiz, tədqiqat, metodologiya, proqram təminatı, doğrulama, vizuallaşdırma və ilkin qaralama. Ruiming Fang: konseptuallaşdırma, maliyyələşdirmənin əldə edilməsi, metodologiya, layihənin idarə olunması, resurslar, rəhbərlik və nəzərdən keçirmə/redaktə. Nan Ying: doğrulama. Yihan Huang: tədqiqat.