不同类型不同容量的风力发电机组电气部分故障诊断研究

发布时间：2020-04-15 18:00

【摘要】：21世纪之后,风电行业如雨后春笋般在我国得到了蓬勃发展,经过几十年的发展,风电的装机容量和发展速度在我国可谓空前。但是随着风电设备运行年限的增加,设备老化、故障频发、维修成本提高等一系列诟病也给我国风电行业的健康发展带来了诸多不便。故障频发是目前所有风力发电场所面临的共性问题,故障维修所带来的高额维修费用已屡见不鲜。为了提高风力发电机组运行效率、降低运维成本,本文利用风力发电机组的SCADA运行数据,对风力发电机组中电气部分的发电机、变流器、变桨系统的故障诊断以及预测展开了研究,内容安排如下:首先,为了消除风力发电机组SCADA运行数据间的量纲影响以及剔除非故障运行状态下的异常数据,针对性的提出了标准化法以及异常点剔除法两种处理方法。接着,以风力发电机组的SCADA运行数据为数据来源,建立了改进灰色神经网络的发电机轴承温度预测模型,通过温度的变化趋势预测发电机的故障。最后,利用MATLAB对双馈式发电机定转子侧的相间短路故障进行了仿真,获得了风力发电机组中双馈式发电机各相之间短路电流的变化和不同短路故障类型下各相之间短路电压的关系,验证了将电流量和电压量作为训练样本的可行性。并以实际的电流量和电压量作为BP神经网络的训练样本,得到了基于BP神经网络的风力发电机组双馈式发电机相间短路故障分类模型。以风力发电机组的SCADA运行数据为训练样本,建立了一种关于决策树的变流器IGBT故障分类模型。为了使决策树的变流器故障分类模型分类精度更高和分类规则更简易,选择了不同于ID3的C4.5算法。同时,为了提高决策树对变流器IGBT故障分类的处理速度,对决策树进行了剪枝处理,并在实例分析中达到了较好的分类效果。为了弥补传统变桨系统监测模型较为单一的缺点,创新性的建立了以风速为工况划分的变工况核主元风力发电机组变桨系统故障监测模型。其中风速工况的划分,主要引用了动态转稳态的微元思想,在很大程度上提高了对变桨系统进行故障监测的精度,也减少了错误预警的可能性。
【图文】：

过高发电机轴承1、更换发电机轴承（前后）2、清理发电机轴承费油3、更换发电机轴承发电机转子1、 发电机大修2、 焊接发电机转子3、 发电机转子异物清理相电流过大定子 A 相定子 B 相定子 C 相转子 A 相(双馈式)转子 B 相(双馈式)转子 C 相(双馈式)1、修复匝间绕组2、 风力发电机组复位3、 发电机大修4、更换相电流监测传感器关于风力发电机组中发电机的其它监测方式在风场的实际记录中虽然有报警，但是通过风力发电机组的重启，，可以解除报警，并未发生实质性的故障，因此未做统计处理。表 3.1 整理了对风力发电机组中发电机的轴承温度监测和三相相位电流大小监测的报警方式，为本章后文课题的开展提供了实例依据。实例选用了山西某50MW 风力发电场的故障统计实际报表，如图 3.2 所示。

图 3.6 双馈式发电机 park 变换模型相分别为：A、 B 、 C ，转子侧的三相短路类型如 3.4 所示。3.4 相间短路故障类型情况（定子、转子）单相接地 两相接地 三相A 相接地 A 与 B 短路 A、B 相接地 B 与 C 短路 A、C 相接地 C 与 A 短路 A、a 相接地 a 与 b 短路 a、b 相接地 b 与 c 短路 a、c 相接地 c 与 a 短路 a、电机组容量为 1.5MW，在利用 MAT的参数对（3.6）中的双馈式发电机数，额定电压为 690V，定子电阻 R1= L1=0.0453p.u; 转子电感 L2=0.009
【学位授予单位】：山西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TM315

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本文编号：2628822