[发明专利]一种基于智能优化的双馈风机定子匝间短路故障的诊断方法

说明书

本发明公开了一种基于智能优化的双馈风机定子匝间短路故障的诊断方法，属于电力系统双馈风机故障检测的技术领域。该诊断方法在分析定子匝间短路故障的特征机理，研究理想电机在定子匝间短路故障状态下电磁参数的表达式，建立了基于MATLAB/Simulink的双馈风机的故障模型，确定转子侧电流的故障特征频率并将转子a相电流注入Duffing预检测系统，进行初步诊断；最后利用PSO智能优化算法完成对故障特征频率的幅值和初相角的估计，进一步提高故障检测的灵敏性和可靠性，对大型风电场的故障研究具有一定参考价值。

技术领域

本发明涉及电力系统双馈风机故障检测的技术领域，特别涉及一种基于智能优化的双馈风机定子匝间短路故障的诊断方法。

背景技术

由于近些年来全球化石能源所造成的污染越来越严重，以及全球气候变暖等问题，可再生能源受到大家的高度关注。与此同时，新能源发电技术的不断突破也不断推动可再生能源的发展。风电在目前众多可再生能源中，由于其清洁、廉价、分布广泛等特点，加之总量十分可观，开发技术相对成熟使其在新能源发电中占有突出的地位，具有广阔的发展空间，因而受到全球各国的普遍重视并竞相大力发展。随着风力发电机组容量的不断增大，提高运行效率，最大程度地利用风能已经成为风力发电技术研究的重要内容。

中国的经济正在高速发展，有着大量的能源需求。尤其近些年来特别是北京和北方地区出现大面积雾霾后，控制空气污染成为风电发展的又一驱动因素。中国风能资源丰富，大力发展风电对于保障我国能源安全，调整我国能源产业结构布局，应对生态环境恶化，促进社会可持续发展有着重大意义。2013年，中国能源局又出台了一系列政策措施，加强风电产业监测和评价体系建设，有针对性的解决弃风限电问题，强化规划的引领作用。所以接下来，中国风电依然会保持稳健的增长态势以适应经济发展所带来的能源需求。

针对风机关键部件的故障检测和维修一直受到人们的重视，然而随着风电机组由陆地大量地向海上发展而且单机容量越来越大，风机维修成本极大提高，同时故障停机对电网的稳定性造成极大损害。此时传统的故障检测和维修方式已很难满足要求。此外，风力机组安装于杆塔之上，一般杆塔有几十米的高度，这使得定期检修和维护的难度大，费用高。所以很有必要对双馈感应发电机绕组内部发生早期故障时的故障特征进行研究分析，如果能在初期加以关注，尽可能早的发现故障现象，准确判断故障原因和部位，就可以及时跟踪分析故障的发展趋势，合理安排维修和更换计划，避免临时的检修行为和发展为严重故障后的巨大损失，这对保障风电系统的安全运行具有重大的经济效益。

发明内容

本发明针对现有故障检测技术的缺陷和不足，提供一种基于智能优化的双馈风机定子匝间短路故障的诊断方法，在负荷波动、噪声干扰时，提高故障检测的灵敏性和可靠性。本发明提出的技术方案的实现：

S0、在多回路理论基础上，得到理想电机在定子匝间短路故障状态下电磁参数的表达式；

S1、在得到定子匝间短路故障状态下电磁参数的基础上，建立了双馈风机在定子匝间短路故障状态下的数学模型，并通过S函数转化成可以在Simulink中仿真的模块形式；

S2、对双馈风机在定子匝间短路故障状态下进行了电磁分析，总结出在定子匝间短路故障状态下故障特征频率的规律。对定子匝间短路故障状态下风电系统模型进行仿真，得到仿真信号；

S3、针对故障特征频率的特点，应用Duffing系统进行故障特征频率的预检测，初步判断其是否发生故障；

S4、利用PSO智能优化算法完成对故障特征频率的幅值和初相角的估计。

所述的一种基于智能优化的双馈风机定子匝间短路故障的诊断方法，双馈风机的数学模型忽略空间谐波，假定定转子三相绕组对称，且在空间互差120°电角度，所产生的磁动势按正弦规律沿气隙分布，双馈风机转子侧的参数全部折算到定子侧。