[发明专利]发电机转子匝间短路故障诊断方法与系统

摘要

本发明公开了一种发电机转子匝间短路故障诊断方法与系统，根据发电机转子正常状态和匝间短路发生前的历史数分别建立正常状态数据模型和故障状态数据模型，先利用正常状态数据模型对实时数据进行分析，确定发电机转子是否异动，若异动则采用故障状态数据模型对实时数据进行分析，确认发电机转子是否将要发生匝间短路，以便进行早期预警。其中的分析过程所依赖的模型是在海量历史数据的基础上建立起来的，因而分析结果更合理，避开了一直依赖于规则、专家经验判断以及事后处理的模式。使得现场对发电机转子匝间短路故障的监测分析更简单可靠，并且可以对发电机转子匝间短路故障进行早期预警提示，及时将故障解决在萌芽状态，有利于机组的正常运行。

主权项

一种发电机转子匝间短路故障诊断方法，其特征在于，包括步骤：利用正常状态数据模型对发电机转子的实时数据进行分析，得出发电机转子当前运行状态与历史正常状态的相似度；判断当前运行状态与历史正常状态的相似度是否低于正常状态相似度基准值；若当前运行状态与历史正常状态的相似度低于正常状态相似度基准值，则利用故障状态数据模型对发电机转子实时数据中的匝间短路特征参数进行分析，得出当前运行状态与历史故障状态的相似度；判断当前运行状态与历史故障状态的相似度是否高于故障状态相似度基准值，若高于，则判定发电机转子临近匝间短路，所述正常状态数据模型为利用发电机转子正常工况历史数据所建立的正常状态数据模型；所述正常状态相似度基准值为利用所述正常状态数据模型对建模时使用的正常工况历史数据进行分析所得的正常状态的相似度基准值；所述故障状态数据模型为利用发电机转子匝间短路特征参数在匝间短路发生前的历史数据所建立的故障状态数据模型；所述故障状态相似度基准值为利用所述故障状态数据模型对建模时使用的匝间短路特征参数在匝间短路发生前的历史数据进行分析所得的故障状态的相似度基准值。