探討變速風力發電機變流器故障診斷

陸 康

（華潤電力（錦州）有限公司，遼寧 錦州 121006）

1 關于變速風力發電機的變流器故障問題

對于風力發電機組變流器故障問題來說，動態實時監測是必不可少的。為了保證變速風力發電機組的運行效率，當前應用于風力發電的變速風力發電機組都配置了狀態監測與故障診斷系統。而此系統立足于對變速風力發電機運行狀態數據進行實時收集與紀錄，通過總結數據變化，分析數據規律，進而判斷變速風力發電機組的運行情況，為變速風力發電機組的故障診斷與維修服務提供了實時而全面的數據資料。

目前我國國產化的大型變速風力發電機組多采用雙饋發電機，其發電機的正常設計下存在兩個變流器，基于神經網絡故障自動診斷系統的變速風力發電機組對于在線分析雙饋發電機變流器故障，并網條件下對變速風力發電機電力電子元件進行在線監測有著顯著的優勢。

對于變速風力發電機而言，故障造成的停機時間越長，則經濟損失越大。所以，在提高故障診斷正確性的同時，還應考慮到故障診斷系統的處理時間應盡量加快。在此條件下，神經網絡自動診斷系統不僅有效提高了故障診斷的正確率，同時還達到減少并網故障發生的作用，保證了變速風力發電機經濟效益目標的達成。同時還可以迅速確定雙饋變流器的故障位置與故障性質，實際應用中，體現出良好的性價比。

2 變速風力發電機變流器故障診斷方法

2.1 基于波形分析的診斷方法

對于變速風力發電機變流器的波形分析故障診斷法來說，主要在于對變速風力發電機在不同故障情況下所產生的不同電壓與電流波形進行歸納與分析。

其中，主要的分析方法是對雙饋風力發電機主電路中故障特征明顯的關鍵性波形進行數據采集與全面歸類，作為歸類性故障信息輸入進整個神經網絡系統中去，在此條件下，神經網絡會自動對變速風力發電機與關鍵性波形進行匹配與查找，當發現同類或者類似性波形時，就立即產生神經網絡反映，進而得出故障類型與相關故障信息數據。

在這個過程中，重點是對變速風力發電機的神經網絡進行故障編碼輸入，使其在應用中，可以通過自動智能化控制，自動把神經網絡與變速風力發電機電流與波形數據進行輸出結果的取整，作為0或1顯示出來，進而直接得到故障診斷結果。

而在實際操作過程中，波形分析診斷方法是通過采集分布于兩個雙饋變流器的N點數據來進行信息輸入，基于此，波形分析輸出節點數為N，而其故障編碼位數為6位。也就是說，在輸入層與輸出層的節點數固定情況下，隱層節點的存在意味著整個故障分析系統具有處理信息能力強，學習與容錯能力強的特點。但也同時意味著故障分析系統對于故障分析與判斷的時間會延長。從這一點來說，存在于變速風力發電機變流器診斷故障分析系統中的隱層節點，只能通過進一步提高樣本數據，即故障編碼的全面性來達到提升其泛化能力與處理速度的目的。要想提高故障分析診斷系統的網絡處理能力與速度，對于學習參數的確定相當重要。其中學習率、初始權值、動量項系數的范圍等相關數值，都會直接影響到其運行速度。基于此，為了提高應用過程中對于變速風力發電機變流器故障的診斷準確性與處理速度，就應進行相應的仿真實驗來選取最優化隱層節點數與樣本數據范圍。

2.2 基于分析電流平均值的開路故障診斷分析方法

基于波形分析的變流器故障診斷方法，是對故障類型進行全面排查，再歸類的一個處理過程。但由于電機運行特點，當變速風力發電機處于同步速或者同步速附近時，誤報的可能性就會大大提高。

這也就提出了一個新的問題，如何通過其它方法來填補這方面的故障分析與診斷。也就是說，對于變速風務發電機變流器而言，當變流器橋臂無法導流時，一般可判斷是由于功率開關的開路故障所引起。在開路故障中電流波形會處于同步速附近，進而呈現對稱關系，從而造成基于波形的神經系統故障診斷誤報。而通過分析電流信號平均值來進行開路故障診斷分析的方法應運而生，這種方法對于神經系統基于波形的故障分析診斷方法起到了一個良好的誤報抑制作用，可以處理包括變速風力發電機在亞同步與超同步這兩種同步速附近的運行故障原因分析任務。在實踐中，這種基于分析電流信號平均值的開路故障診斷方法全面消除了誤報的可能性，并且還可以達到快速準確進行開路故障位置與類型的結果生成。

2.3 實際應用中對于兩種診斷方法的使用注意事項

從開路故障的診斷原理中可以看出，其主要的應用在于對一個功率開關與兩個功率開關間產生的開路情況進行電流平均值測算。由于電流信號處于同步速時會表現出一定的對稱性，一般來說是沿縱軸對稱，特別是當變速風力發電機長期處于同步速運行時，就應啟用電流平均值診斷系統來避免原有的基于波形故障診斷分析可能存在的誤判。而當電機轉速偏離同步速時，就可以應用基于波形的神經系統故障診斷方法。兩種診斷方法的實際使用中，考慮到風速本身是一種變化中的隨機量，只要功率開關處于開路時，就會讓電機處于偏離同步速的狀態，那么應用中這兩種方法就有效地解決了可能存在的漏診斷情況。仿真實驗中，根據電流器不同的工作狀態，切換兩種診斷方法進行全面的變速風力發電機電流器故障診斷，其互補性在應用中得到了證明。

結語

縱觀全文，筆者通過對基于波形分析的神經系統故障分析方法與基于電流信號平均值的開路故障診斷方法進行原理說明。當基于波形分析神經系統故障分析法易產生誤報時，可以進行開路故障診斷方法的應用，并闡述了兩者間的互補原理。通過這兩種方法間的互相補償作用與相互間的誤報抑制作用，為保障變速風力發電機變流器的穩定運行與故障排查與解決提供了重要的應用工具，也為風電系統的穩定供電提供了技術支持。

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