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双馈异步风力发电机定子匝间短路故障诊断研究

发布时间:2017-11-02 22:05

  本文关键词:双馈异步风力发电机定子匝间短路故障诊断研究


  更多相关文章: 双馈异步风力发电机 多回路 MATLAB 谐波含量 希尔伯特-黄(HHT) EEMD


【摘要】:风能作为电力清洁的新能源,在当前资源危机的大背景下倍受关注,而双馈式异步风力发电机(DFIG)是风电市场的主流机型。DFIG的工作环境恶劣,易发生故障危害电网安全,特别是定、转子故障,占到了总故障的38%左右。因此电机定子绕组故障的研究,对保证发电机乃至整个系统的安全稳定运行有着实际意义。本文采用了多回路理论,建立了双馈异步风力发电机的数学模型。运用MATLAB软件进行编程,仿真出电机正常、定子绕组匝间短路、变转子转速、定子三相负载不平衡等不同的电机运行状态。本文对电机定子匝间短路时,电机电磁特性变化进行了分析,得出了定子匝间短路电流的谐波含量;同时也分析得出了定子三相负载不平衡时的定子电流谐波成分,分析比对了二者的谐波含量。传统时频分析方法—小波分解法,在匝间短路故障诊断过程中的优势不明显。而引入的希尔伯特-黄变换(HHT)方法进行电机的故障诊断,比小波方法效果明显。EEMD方法是对希尔伯特-黄变换中EMD方法的改进,本文利用该方法对定子匝间短路故障进行“识别”,排除了诊断过程中的一些干扰因素。利用新能源实验室的双馈异步风力发电机进行了变转子转速和三相负载不平衡实验,分别采用EMD和EEMD方法对实验结果进行分析,分析结果与仿真的分析结果相符。
【关键词】:双馈异步风力发电机 多回路 MATLAB 谐波含量 希尔伯特-黄(HHT) EEMD
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM315
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第1章 绪论9-19
  • 1.1 课题研究的背景及意义9-10
  • 1.2 风力发电机10-12
  • 1.2.1 风力发电的原理10-11
  • 1.2.2 风力发电机的类型11-12
  • 1.2.3 风力发电机的故障和危害12
  • 1.3 双馈异步风力发电机组12-15
  • 1.3.1 双馈异步风力发电机的工作原理13-14
  • 1.3.2 双馈异步风力发电机的特点14-15
  • 1.4 风力发电的现状及趋势15-16
  • 1.4.1 风力发电的现状15
  • 1.4.2 风力发电的发展趋势15-16
  • 1.5 国内外风力发电机故障的研究动态16-18
  • 1.6 本文的主要研究内容18-19
  • 第2章 基于多回路理论的仿真模型19-29
  • 2.1 基于多回路理论的双馈异步风力发电机数学模型19-24
  • 2.1.1 支路、回路的选取和正方向的规定19-20
  • 2.1.2 电机正常时的多回路数学模型20-22
  • 2.1.3 电机故障情况下的多回路模型22-24
  • 2.2 电感参数的计算理论24-28
  • 2.2.1 单个线圈的磁动势和绕组函数24-25
  • 2.2.2 定子电感参数的计算25-27
  • 2.2.3 转子回路电感参数的计算27
  • 2.2.4 定、转子间的互感27-28
  • 2.3 本章小结28-29
  • 第3章 定子匝间短路故障及定子负载不平衡时的谐波分析29-37
  • 3.1 多回路数学模型仿真结果29-32
  • 3.1.1 电机在不同情况下的仿真结果29-31
  • 3.1.2 电感参数仿真结果31-32
  • 3.2 定子匝间短路时的特性分析32-34
  • 3.3 定子匝间短路故障的仿真分析34-35
  • 3.3.1 电机正常时的电流谐波分析34
  • 3.3.2 不同程度的定子匝间短路故障时的谐波分析34-35
  • 3.4 定子三相电压不平衡时的谐波分析35-36
  • 3.5 本章小结36-37
  • 第4章 希尔伯特-黄变换方法及应用37-57
  • 4.1 传统时频分析方法—小波变换法37-40
  • 4.1.1 小波变换的原理37-38
  • 4.1.2 小波变换在双馈异步风力发电机定子匝间短路中的应用38-40
  • 4.2 希尔伯特-黄变换原理40-44
  • 4.2.1 EMD方法分解原理40-43
  • 4.2.2 希尔伯特变换43
  • 4.2.3 希尔伯特-黄变换的特点43-44
  • 4.3 希尔伯特-黄变换在双馈异步风力发电机故障诊断中的应用44-49
  • 4.3.1 希尔伯特-黄变换对不同故障的仿真结果分析44-48
  • 4.3.2 传统EMD分解的不足48-49
  • 4.4 EEMD分解方法49-55
  • 4.4.1 EEMD分解方法原理49-50
  • 4.4.2 EEMD-HHT方法在双馈异步风力发电机故障诊断中的应用50-55
  • 4.5 本章小结55-57
  • 第5章 结论与展望57-59
  • 5.1 结论57-58
  • 5.2 展望58-59
  • 参考文献59-62
  • 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果62-63
  • 致谢63

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本文编号:1133350

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