一种新颖的多特征融合高斯图网络，用于风力涡轮机的早期异常检测

《Ocean Engineering》：A novel multi-feature fusion Gaussian graph network for early anomaly detection of wind turbine

风电叶片异常监测中SCADA数据多特征融合高斯图神经网络方法研究，提出MFGGN模型通过高斯径向基函数量化变量间非线性关系构建图结构，结合图注意力网络融合时空特征，利用CUSUM方法跟踪预测与实际值的系统性偏离，在两风电场实测数据验证中优于传统GCN、GAT模型，为叶片健康状态评估提供新方法。

　　
该研究针对风电叶片在SCADA数据监测中存在的核心问题，提出了一套融合时空关联特征的新型异常检测框架。论文首先系统梳理了现有监测技术体系的局限性：传统信号趋势分析法虽能实现故障诊断，但存在硬件部署成本高、监测维度受限等固有缺陷；而基于SCADA数据的深度学习方法虽取得显著进展，但在变量间非线性关联建模、时空特征融合等方面仍存在不足。具体而言，现有研究多采用静态邻接矩阵构建图结构，难以动态捕捉SCADA数据中复杂的非线性关联；同时，时空特征的分离处理方式导致模型对多维度参数的耦合依赖捕捉不足。

研究创新性地构建了"高斯核关联建模-多特征时空融合-动态阈值累积"的三阶段监测体系。在数据建模阶段，突破性地采用高斯径基函数替代传统线性相关系数，通过核函数参数自适应调节实现复杂非线性关联的精确量化。这种建模方式既克服了传统邻接矩阵仅能捕捉线性关系的局限，又避免了互信息等计算复杂度高的问题。在特征融合阶段，设计双通道特征提取机制：通过图注意力网络动态加权融合SCADA数据的多源时空特征，同时利用LSTM时序网络和CNN空间网络形成互补特征表达，有效解决了传统方法在特征维度上的信息孤岛问题。

动态阈值设定机制是研究的另一突破点。传统方法多采用固定阈值或单一统计量，而本研究的CUSUM改进算法创新性地引入"双参数阈值校准"机制：首先基于历史数据建立均值-标准差联合分布模型，通过蒙特卡洛模拟生成2000+个历史样本的残差分布特征；其次设计自适应滑动窗口，当累计残差超过动态调整阈值时触发预警。这种设计不仅提高了异常检测的灵敏度，还通过统计学的概率分布特性有效降低了误报率。

实验验证部分采用两个不同风场（装机容量分别为50MW和120MW）的实测SCADA数据集进行对比测试。数据集包含振动、温度、电流等12类核心参数，时间分辨率30秒，覆盖从2019年4月到2020年4月的完整运行周期。研究结果显示，在叶片主轴承故障等典型场景中，MFGGN模型较传统GCN、GAT等图神经网络模型提前1.8-2.3个故障周期发出预警，异常识别准确率提升至98.7%，显著优于基准模型的89.2%-92.5%。特别是在多变量耦合故障场景（如振动异常伴随温度波动），模型表现出更强的特征关联捕捉能力。

研究还特别关注了模型的可解释性和工程适用性。通过可视化技术展示高斯核函数生成的动态邻接矩阵，直观呈现了SCADA参数间的时空关联模式。在阈值设定方面，开发了基于贝叶斯理论的动态校准算法，能够根据设备运行状态自动调整预警阈值，有效解决了传统方法在设备老化过程中阈值失效的问题。实际应用测试表明，该模型在风电场现有SCADA系统改造中具有较低实施成本，仅需新增约15%的实时计算资源即可实现现有数据流的升级部署。

理论层面，研究揭示了三个关键机制：其一，高斯核函数的带宽参数与SCADA数据的时间分辨率存在强关联性，通过优化核函数形状参数，可自适应匹配不同采样频率的数据特性；其二，图注意力机制中的注意力权重分配与设备物理连接拓扑存在正相关，但更强调运行工况下的动态关联强度；其三，CUSUM算法的累积残差曲线与故障发展趋势呈现显著相关性，通过建立残差分布的联合概率模型，可准确预测故障演化路径。

该成果为风电运维提供了新的技术范式，其核心价值体现在三个方面：首先，通过构建高斯关联图结构，实现了SCADA数据中非线性、时变特征的统一建模，解决了传统图神经网络静态邻接矩阵的固有缺陷；其次，多特征融合机制突破了时空特征分离处理的局限，在实验中验证了振动-温度-电流三参数耦合分析对主轴承故障的早期预警能力提升达37%；最后，动态阈值校准技术使模型具备长期自适应能力，在连续6个月的在线监测测试中，误报率稳定在0.5%以下，显著优于传统固定阈值方案。

实际应用案例显示，某500MW海上风电场的引入该模型后，年度维护成本降低约2200万元，故障平均修复时间从72小时缩短至18小时。特别是在2023年冬季设备过载工况下，模型成功捕捉到叶片前缘积冰导致的应力异常，提前43小时发出预警，避免了价值320万元的叶片组件非计划性更换。这些实证数据验证了模型在真实工业场景中的可靠性和经济性。

研究还提出了可扩展的技术框架：通过模块化设计，可将现有SCADA系统升级为兼容MFGGN的智能监测平台，新增的模块仅需处理数据标准化和特征映射两个核心环节。这种渐进式升级策略既保证了现有运维体系的延续性，又为未来扩展至风电场群监控奠定了基础。研究团队正在开发相应的开源工具包，预计2024年中期可开放测试版，这将有效推动风电行业监测技术的标准化进程。

未来研究方向包括：1）构建跨风场、跨机型、跨环境的联合知识图谱，提升模型泛化能力；2）开发轻量化边缘计算版本，适应海上风电场的分布式监测需求；3）融合数字孪生技术，实现物理模型与数据模型的闭环验证。这些延伸研究将进一步提升模型在复杂工业场景中的应用价值，为全球风电运维技术发展提供重要参考。