張海霞, 譚陽(yáng)紅, 周野

(1.湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,湖南長(zhǎng)沙410082;2.南瑞集團(tuán)公司(國(guó)網(wǎng)電力科學(xué)研究院),江蘇南京211106)

風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)變流器故障診斷

張海霞1, 譚陽(yáng)紅1, 周野2

(1.湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,湖南長(zhǎng)沙410082;2.南瑞集團(tuán)公司(國(guó)網(wǎng)電力科學(xué)研究院),江蘇南京211106)

針對(duì)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中變流器一個(gè)或兩個(gè)開(kāi)關(guān)器件發(fā)生開(kāi)路故障的情況,從逆變器PWM矢量控制出發(fā),對(duì)不同的開(kāi)路故障進(jìn)行分析,得到故障情況下電流控制空間矢量圖。考慮到故障情況下零點(diǎn)漂移、感應(yīng)發(fā)電機(jī)的非線(xiàn)性性以及風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的強(qiáng)藕合性,對(duì)故障下的電流波形分析并提取故障特征,搭建以電流空間矢量特征函數(shù)作為輸入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型,對(duì)逆變器21種可能的開(kāi)路故障進(jìn)行故障診斷和定位。仿真結(jié)果表明該方法運(yùn)行速度快、診斷精度高。

變流器;PWM矢量控制;故障診斷;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)

0 引 言

隨著社會(huì)的發(fā)展,人類(lèi)對(duì)能源的需求日益增加,大力開(kāi)發(fā)可再生能源已成為當(dāng)今和未來(lái)能源的發(fā)展趨勢(shì)。在過(guò)去的15年里,風(fēng)能市場(chǎng)以每年超過(guò)30%的速度增長(zhǎng),占被利用的可再生能源的一半以上［1］,在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)風(fēng)電還會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)［2］。PWM電流源變流器由于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、短路保護(hù)可靠、輸出電壓波形接近正弦波,已經(jīng)在數(shù)千伏中壓兆瓦級(jí)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中得以應(yīng)用,并成為整個(gè)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)正常運(yùn)行的關(guān)鍵。然而對(duì)變流器的保護(hù),傳統(tǒng)方法一般采用添加保險(xiǎn)、繼電器、斷路器等硬件措施。這不僅增加了經(jīng)濟(jì)成本,而且還可能因保護(hù)系統(tǒng)的誤判導(dǎo)致整個(gè)發(fā)電機(jī)脫網(wǎng)造成整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行中斷,造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。

要實(shí)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)變流器的保護(hù),首先需要在變流器發(fā)生異常時(shí)能夠快速精確定位,即進(jìn)行故障診斷。目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者在變流器故障快速精確定位方面已做了一些相應(yīng)的研究。如文獻(xiàn)［3］提出一種針對(duì)多級(jí)逆變器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障定位方法,但該方法需要進(jìn)行大量運(yùn)算;文獻(xiàn)［4］通過(guò)分析瞬時(shí)電流頻率或電流矢量軌跡對(duì)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中三并聯(lián)逆變器進(jìn)行了故障診斷,但是該方法不能識(shí)別故障開(kāi)關(guān);文獻(xiàn)［5］基于廣義觀(guān)測(cè)器對(duì)雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)進(jìn)行了故障定位,但對(duì)廣義觀(guān)察器要求能觀(guān)測(cè)所有矢量并且無(wú)不確定模型參數(shù);文獻(xiàn)［6］在建立故障類(lèi)型庫(kù)的基礎(chǔ)上使用多層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷,但對(duì)故障類(lèi)型庫(kù)的依賴(lài)很高。文獻(xiàn)［7］提出了故障事件辨識(shí)向量的概念,并將其應(yīng)用于逆變器故障的分析,僅通過(guò)故障事件辨識(shí)向量對(duì)逆變電路變遷過(guò)程中的故障事件進(jìn)行辨識(shí)來(lái)完成故障診斷;文獻(xiàn)［8］分析了故障情況下電流空間矢量的變化,基于空間矢量提取了特征量,并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷,取得了不錯(cuò)的診斷效果,但其并未考慮電流特征量的零點(diǎn)漂移情況,其方法的普適性還有待進(jìn)一步驗(yàn)證;文獻(xiàn)［9］提出了基于小波多分辨率分析、核主成分分析和最小二乘支持向量機(jī)的故障診斷方法。

本文從一種經(jīng)典的電流源風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)出發(fā),對(duì)逆變器的單一和兩個(gè)開(kāi)關(guān)器件的開(kāi)路故障進(jìn)行分析,得出了理想情況下故障電流控制空間矢量的特征。進(jìn)一步基于仿真結(jié)果,分析電流特征量的零點(diǎn)漂移現(xiàn)象,結(jié)合感應(yīng)發(fā)電機(jī)的非線(xiàn)性性以及風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的強(qiáng)藕合性,提取更為普適的故障特征。依據(jù)故障特征,搭建以電流空間矢量特征函數(shù)作為輸人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型,對(duì)不同的故障情況進(jìn)行仿真,結(jié)果表明該模型運(yùn)行速度快、診斷精度高,具有一定的普適性。

1 電流源變流器風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)

基于電流源變流器的籠型異步發(fā)電機(jī)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)如圖1所示［10］,異步發(fā)電機(jī)通過(guò)整流器和逆變器與電網(wǎng)相連。依據(jù)“電動(dòng)機(jī)慣例”,定子電流方向?yàn)榱魅硕ㄗ拥碾娏鞣较?PWM電流源整流器電流iwr和電容電流icr也相應(yīng)確定。異步發(fā)電機(jī)的磁鏈方程、運(yùn)動(dòng)方程以及轉(zhuǎn)矩方程在dq坐標(biāo)系下分別表示為如下式(1)～式(3)所示［11-12］:

其中:s為拉普拉斯算子替代微分算子,1/s則代表積分器;λ表示磁鏈;u表示電壓;R表示繞線(xiàn)電阻;i表示電流;ω表示任意參考坐標(biāo)系下的轉(zhuǎn)速;ωr為轉(zhuǎn)子電角速度;P表示極對(duì)數(shù);Tm表示機(jī)械轉(zhuǎn)矩;Te為電磁轉(zhuǎn)矩;J表示轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;所有變量下標(biāo)d或q分別表示d軸或者q軸分量;字母s和r分別表示定子和轉(zhuǎn)子。如λds表示定子磁鏈?zhǔn)噶吭赿軸上的分量。

由于電流源整流器和電流源型逆變器是互為逆的,所以本文只針對(duì)電流源型逆變器空間矢量調(diào)制控制進(jìn)行分析。逆變器開(kāi)關(guān)分布如圖2所示,正常情況下,電流源型逆變器PWM開(kāi)關(guān)模式滿(mǎn)足逆變器在任意時(shí)刻有且只有兩個(gè)開(kāi)關(guān)器件導(dǎo)通,且一個(gè)在上半橋臂一個(gè)在下半橋臂的要求。

圖2 逆變器開(kāi)關(guān)分布圖Fig.2 The distribution diagram of inverter's sw itches

因此,可總結(jié)出正常情況下三相逆變器共存在

9種開(kāi)關(guān)狀態(tài)［13-14］,如表1所示。

表1 三相逆變器開(kāi)關(guān)狀態(tài)Table 1 The sw itch condition of three phase inverter

表1中,空間矢量為dq坐標(biāo)下的空間矢量,abc三相電流變化至dq坐標(biāo)空間的計(jì)算公式如式(4)和式(5)所示［12］。

由表1可知,→I0對(duì)應(yīng)零狀態(tài),即開(kāi)關(guān)狀態(tài)為［1,4］、［2,5］和［3,6］;→I1、→I2、→I3、→I4、→I5、→I6分別對(duì)應(yīng)非零開(kāi)關(guān)狀態(tài)［6,1］,［1,2］,［2,3］、［3,4］、［4,5］和［5,6］。

當(dāng)逆變器工作在三相對(duì)稱(chēng)狀態(tài)時(shí),逆變器三相瞬時(shí)輸出電流之和為零,且→I1、→I2、→I3、→I4、→I5、→I6將逆變器的矢量空間等分為6個(gè)相等的扇區(qū),→I0為零矢量,如圖3所示。

圖3 電流源逆變器空間矢量圖Fig.3 Space vectors of current source inverter

2 故障分析

圖4 T1開(kāi)路故障空間矢量圖Fig.4 Space vectors during T1 fault operation

同理,可分析所有單管或雙管開(kāi)路故障情況的空間矢量狀態(tài),分析結(jié)果如表2所示。

依據(jù)不同故障情況的控制矢量狀態(tài)分布特征,可快速診斷逆變器的開(kāi)路故障。但上述分析結(jié)論隱含了一個(gè)前提假設(shè),即故障時(shí)三相零點(diǎn)不發(fā)生漂移。但事實(shí)上電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài),特別是電網(wǎng)自身的故障會(huì)給網(wǎng)側(cè)變頻器帶來(lái)較大的影響,利用PSCAD搭建電流源變流器的鼠籠式異步發(fā)電機(jī)風(fēng)力系統(tǒng)對(duì)以上21種故障情況進(jìn)行仿真,得到的空間矢量狀態(tài)如圖5所示。

從圖5的仿真結(jié)果可發(fā)現(xiàn),在電網(wǎng)自身發(fā)生故障時(shí),零點(diǎn)發(fā)生了較大位置的漂移,因此原有的故障特征可能不再適合于這種情況,因此需尋找一種更為普適的特征用于此類(lèi)故障診斷。

3 特征向量的構(gòu)建

從逆變器空間矢量調(diào)制本質(zhì)上講,電流空間矢量的作用時(shí)長(zhǎng)由所選擇開(kāi)關(guān)的開(kāi)通時(shí)間或關(guān)斷時(shí)間在一個(gè)采樣周期內(nèi)的占空比決定。且作用時(shí)長(zhǎng)遵守安—秒平衡原則［7］,即在空間旋轉(zhuǎn)的電流矢量→iref與采樣周期Ts的乘積等于各空間矢量電流與其作用時(shí)長(zhǎng)乘積的累加和,數(shù)學(xué)表達(dá)式如式(6)所示。

其中:Ix、Iy和Iz是當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)被選定的→I0-→I6中的三個(gè)電流空間矢量;Tx、Ty和Tz分別為Ix、Iy和Iz作

用時(shí)長(zhǎng),其總和等于一個(gè)采樣周期時(shí)長(zhǎng)。則→iref的矢量長(zhǎng)度和旋轉(zhuǎn)速度由被選定的三個(gè)電流空間矢量以及這三個(gè)矢量作用時(shí)長(zhǎng)共同決定,是一個(gè)由三個(gè)電流空間矢量合成而來(lái)的旋轉(zhuǎn)矢量。

根據(jù)上述分析,選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸人信號(hào)為單位周期內(nèi)靜止坐標(biāo)下的兩相電流的最大值和最小值,計(jì)算公式如式(7)～式(10)所示。

表2 21種故障情況空間矢量狀態(tài)Table 2 21 kinds of space vector mode during fault operation

圖5 21種故障情況下空間矢量圖Fig.5 The space vector modes to 21 kinds of fault operations

輸出信號(hào)為一個(gè)［1*6］的矩陣,矩陣中一個(gè)元素對(duì)應(yīng)一個(gè)開(kāi)關(guān)器件的狀態(tài),當(dāng)開(kāi)關(guān)發(fā)生開(kāi)路故障的時(shí)候,對(duì)于元素值為1,否則為0。

4 實(shí)驗(yàn)仿真

在PSCAD平臺(tái)上搭建一個(gè)基于電流源變流器的籠型異步發(fā)電機(jī)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)。其異步發(fā)電機(jī)額定值為:輸出功率3 MW,電壓3 000 V,工作頻率60Hz,轉(zhuǎn)速1 812 r/min,電流646 A,轉(zhuǎn)矩15.8 kN·m。電流源逆變器PWM調(diào)制策略為空間矢量調(diào)制,開(kāi)關(guān)序列為3段,開(kāi)關(guān)頻率為540Hz,濾波電容容量為296.9μF。直流環(huán)節(jié)扼流電感參數(shù)為8.5 mH,0.013 4Ω。電網(wǎng)電壓3 000 V,頻率60 Hz。線(xiàn)路電感參數(shù)是0.071mH,0.013 4Ω。

以T1和T1、T2同時(shí)發(fā)生故障,兩種情況進(jìn)行仿真分析。在T1發(fā)生故障情況采集故障變化前后的三相電流,通過(guò)式(4)和式(5)可以計(jì)算得到dq坐標(biāo)下的電流波形如圖6所示;采集到的故障脈沖波形如圖7所示。

圖7 T1故障脈沖信號(hào)圖Fig.7 The fault PWM signal of T1

由圖6可發(fā)現(xiàn),在T1發(fā)生故障時(shí)刻,Iq幾乎不變,而Id值變化較大,且其值幾乎為負(fù),部分為正的值體現(xiàn)了零點(diǎn)漂移現(xiàn)象。同樣T1、T2同時(shí)發(fā)生故障時(shí),可得到相應(yīng)的兩相故障信號(hào)如圖8所示。

由圖8可發(fā)現(xiàn),T1、T2同時(shí)發(fā)生故障情況時(shí),兩相電流Iq和Id均發(fā)生了較大的變化,其中Id值全為負(fù)而Iq有小部分在0值以上,同樣體現(xiàn)了零點(diǎn)漂移現(xiàn)象。這兩個(gè)實(shí)例仿真體現(xiàn)出來(lái)的特征與前文的分析所得到的結(jié)論一致。

采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),數(shù)據(jù)樣本為22種故障情況下的數(shù)據(jù),每種數(shù)據(jù)采集6個(gè)周期,即1999個(gè)點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸人為兩相電流的最大值和最小值,根據(jù)式(7)～式(9)計(jì)算得到,輸出為對(duì)應(yīng)6個(gè)開(kāi)關(guān)狀態(tài)的［1*6］的矩陣,進(jìn)行仿真得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練波形如圖9所示。而采用文獻(xiàn)［7］所提方法對(duì)本文的仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真,得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練波形如圖10所示。

圖6 T1故障情況下兩相電流Iq、IdFig.6 The currents Iq,Idduring T1 fault operation

圖8 T1、T2同時(shí)故障時(shí)刻兩相電流Iq、IdFig.8 The currents Iq,Idduring T1 and T2 fault operation

圖9 本文方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練波形圖Fig.9 The training p lot of NNW by proposed method

圖10 對(duì)比方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練波形圖Fig.10 The training plot of NNW by compared method

對(duì)比圖9和圖10可知,在相同的計(jì)算步數(shù)下前者的訓(xùn)練誤差遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于后者;此外,對(duì)兩種方法的運(yùn)行速度進(jìn)行了比較,發(fā)現(xiàn)在相同硬件運(yùn)行環(huán)境下,前者的運(yùn)行時(shí)間較后者節(jié)約了三分之一;在診斷效果方面,利用文獻(xiàn)［7］和本文算例進(jìn)行測(cè)試,兩者方法均能全部識(shí)別文中所提的21種故障。

5 結(jié) 論

針對(duì)目前基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆變器故障診斷方法,在特征向量的提取方面進(jìn)行了改進(jìn)。本文對(duì)風(fēng)電系統(tǒng)中PWM矢量控制方法進(jìn)行詳細(xì)的分析,將理論分析與仿真分析相結(jié)合,得出可根據(jù)變頻器輸出測(cè)得的電流大小變化特征進(jìn)行故障診斷。進(jìn)一步利用電流大小變化特征,搭建了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真,驗(yàn)證了該方法運(yùn)行速度快、診斷精度高、具有更強(qiáng)的普適性,為逆變器的故障診斷提供了一種新的思路。此外,本文分析的風(fēng)電系統(tǒng)故障診斷是在風(fēng)況穩(wěn)定的情況下進(jìn)行的,變風(fēng)速情況還需進(jìn)一步研究。

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(編輯:張?jiān)婇w)

Fault diagnoses of converter in w ind turbine system

ZHANG Hai-xia1, TAN Yang-hong1, ZHOU Ye2
(1.College of Electrical and Information Engineering,Hunan University,Changsha 410082,China; 2.NARIGroup Corporation(State Grid Electric Power Research Institute),Nanjing 211106,China)

As for open-circuit fault of one or two switch devices in operation,the PWM vector control strategy in each faultmode was analyzed and the space vector diagrams was drawn as well.The fault is featured by the zero drift during fault time,the nonlinear of induce generator and high-coupling of wind turbine system.In view of above reasons,the current plots were seriously considered and these features were extracted.So the inputof neural network is the characteristic function of current space vectors.This method can diagnose and fix 21 kinds of probable open fault with fast processing speed and high precision.

converter;PWM vector control;fault diagnosis;neural network; wind power generator system

10.15938/j.emc.2015.09.013

TM 464

A

1007-449X(2015)09-0089-06

2013-12-10

國(guó)家自然科學(xué)基金(61102039);973計(jì)劃(2012CB215106);教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃(NCET-11-0130);高校博士學(xué)科點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)科研基金(20120161110009);湖南省自然科學(xué)基金(14JJ7029);中央高?；鸷秃鲜〗谈恼n題

張海霞(1984—),女,博士研究生,研究方向?yàn)轱L(fēng)機(jī)控制及故障診斷;譚陽(yáng)紅(1971—),女,博士,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)橹悄茈娋W(wǎng)、模擬故障診斷;周 野(1984—),男,博士,工程師,研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)安全穩(wěn)定分析與控制。

張海霞