基于變流器網側電流的雙饋風力發電機轉子繞組故障診斷

朱 玲，王建鋒，時維俊

（江蘇省電力公司檢修分公司，江蘇泰州225300）

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故障分析

基于變流器網側電流的雙饋風力發電機轉子繞組故障診斷

朱 玲，王建鋒，時維俊

（江蘇省電力公司檢修分公司，江蘇泰州225300）

摘要：雙饋風力發電機轉子繞組狀態監測與故障診斷技術能夠及時發現并診斷轉子繞組故障，有效地降低風電場的運行和維護費用。首先根據雙饋風力發電機的數學模型和轉子繞組故障模擬方法在電力系統電磁暫態仿真軟件（PSCAD）環境中建立轉子繞組的故障模型，通過仿真分析出變流器網側電流的故障特征頻率；然后搭建雙饋風力發電機的故障實驗平臺，并對不同運行狀態和不同故障程度下的錄波數據進行頻譜分析，由此驗證轉子繞組故障時變流器網側電流的特征頻率，且當故障嚴重程度加劇時，故障特征頻率的幅值會增大。

關鍵詞：雙饋風力發電機；轉子繞組故障；變流器網側電流；實驗平臺

近年來隨著風電機組裝機容量的逐漸增大，以及海上風電的發展，對風力發電機組進行預防性的維護變得非常重要。這不僅保證了風電機組運行可靠性，而且也有效降低了運行和維護費用，其中海上風電場中的運行和維護費用約占總能源投資成本的30%。雙饋風電機組是目前應用于風力發電的一種主流機型，轉子繞組通過電刷和滑環由三相變頻雙向背靠背變流器接到電網進行勵磁。發電機本身的故障和背靠背變流器故障都可能造成電機不能正常運轉。對這條支路上設備狀態檢測和診斷的最好方案是通過對變流器網側電流的檢測來實施對設備的狀態監測［ 1 ］。雙饋風力發電機組10%的故障是由轉子繞組引起的，當發生早期的不平衡故障時，機組仍可繼續運行，但若不能及時檢測而導致故障嚴重程度加劇時，將會使轉子電流顯著增大，轉子繞組溫度升高，還會引起發電機轉速、有功功率等產生振蕩，甚至被迫停機。因此，利用變流器網側電流診斷轉子繞組故障，可以更加全面地反映系統的故障信息。

目前國內外針對雙饋風力發電機轉子繞組故障診斷的研究比較少，還處于起步階段。文獻［2-4］都是針對異步電機轉子繞組早期故障進行研究，再根據合適的特征方法和特征信號診斷出故障；文獻［5］提出采用轉子電流、轉子電壓信號來診斷轉子繞組的不平衡故障。文獻［6］進一步分析了轉子變換器不同的控制策略與選取故障特征信號的關系。考慮到背靠背變流器的故障率比較高，以及網側電流在實際工程中更易于提取，故文中采用網側電流作為轉子繞組故障分析的特征信號，同時它還能反映出變流器的故障信息。利用電力系統電磁暫態仿真軟件（PSCAD）建立轉子繞組的故障模型，通過仿真分析出變流器網側電流的特征頻率；搭建雙饋風力發電機的故障實驗平臺，對錄波數據進行頻譜分析驗證網側電流的故障特征頻率，從而診斷出轉子繞組早期的不平衡故障。

1　雙饋風力發電機轉子繞組故障模型

1.1DFIG的數學模型

假設發電機為三相對稱的理想電機，按照電動機正方向的規定，不計零軸分量，在d，q軸坐標系下，建立雙饋異步發電機的數學模型［ 7 ］，電壓方程：

磁鏈方程：

電磁轉矩方程：

轉子運動方程：

式中：u，i，Ψ分別為電壓、電流、磁鏈；np為電機極對數；Rs，Rr分別為定子、轉子電阻；ω2=ω1-ωr為轉差電角速度，ω1為d，q軸坐標系相對于定子的電角速度，ωr為轉子的電角速度；Lss=Ls+Lm，Lrr=Lr+Lm，Ls，Lr分別為定子、轉子漏感，Lm為定轉子互感；Te，Tm分別為電磁轉矩和機械轉矩；J為轉動慣量；p為微分算子。

1.2轉子變換器的矢量控制

轉子變換器的控制目標是實現雙饋感應電機定子側有功功率和無功功率的解耦控制，文中選用定子磁鏈定向，取定子磁鏈方向與d軸重合，則：

將式（7）代入式（4）中，有：

忽略發電機的定子電阻及暫態過程，并將磁鏈方程代入電機的定子電壓方程有：

將式（8）、（9）代入式（10）中，即有：

由式（11）可知，定子有功功率和無功功率分別與轉子電流的轉矩分量irq和勵磁分量ird成線性關系，通過獨立調節轉子電流的轉矩分量、勵磁分量，即可對發電機輸出功率進行解耦控制。

1.3網側變換器的矢量控制

網側變換器的控制采用基于電網電壓定向的矢量控制，該方案用于電網與電網側變流器之間傳輸的有功功率和無功功率的解耦控制。網側變換器必須將直流側電容電壓維持在設定值，并且還要保證變換器運行在單位功率因數上［ 8，9 ］。

圖1所示為網側變流器的拓撲結構，R和L分別為網側變流器串聯的電阻和電感。

圖1　網側變流器拓撲結構

由圖1得電感兩側的電壓方程如下：

式中：ua，ub，uc和uga，ugb，ugc分別表示電網三相電源電壓和網側變換器三相電壓；iga，igb，igc表示網側變換器三相電流；id和iL分別表示網側變換器、轉子變換器的直流電流；C為直流母線電容；udc為電容電壓。

在同步旋轉d，q軸坐標下，電感兩側的電壓方程轉變為：

當坐標變換矩陣為等幅值變換矩陣時，網側變換器從電網吸收的有功功率和無功功率分別為：

采用電網電壓定向矢量控制時，參考坐標系d軸和電網電壓矢量一致，q軸沿電壓矢量旋轉方向超前d 軸90°，即：

把式（14）代入（15）中，有：

由式（16）可知，在電網電壓為恒定值時，網側變換器與電網交換的有功功率與網側交流電流直軸分量成比例，網側變換器與電網交換的無功功率與網側交流電流交軸分量成比例。因此根據電網電壓矢量定向控制策略可以實現網側變流器與電網交換有功功率和無功功率的解耦控制。

雙饋風力發電機轉子繞組嚴重的瞬變電氣故障，包括繞組相間金屬性短路、繞組單相金屬性短路接地等，這些故障會引起繼電保護裝置動作，從而迅速切除故障。文中主要針對轉子繞組早期緩變的輕微電氣故障，通常包括轉子繞組不平衡、轉子繞組匝間短路等，這些故障都會引起氣隙磁場的畸變，進而導致轉子阻抗的三相不平衡。通過在轉子a相串接電阻Ra來實現不平衡，該方法簡單易行，不需要進行破壞性實驗，是模擬轉子繞組故障的常用方法［ 5，10 ］。

2　基于網側電流的轉子繞組故障仿真分析

結合模擬轉子繞組故障的方法，在PSCAD的仿真環境中建立了雙饋風力發電機的故障模型。其中雙饋發電機參數如下：額定容量2 MV·A；額定線電壓0.69 kV；基頻50 Hz；定轉子匝數比0.333；定子電阻0.010 8 p.u.；轉子電阻0.012 1 p.u.；互感3.362 H；定子漏感0.102 H；轉子漏感0.11 H；轉子故障電阻0.001Ω；轉子故障電抗0.002 H。

圖2、圖3分別為次同步狀態和超同步狀態下正常與轉子繞組故障時變流器網側電流的頻譜，對比可知，當出現轉子繞組早期不平衡故障時，無論雙饋風力發電機運行于次同步或超同步狀態，網側電流都會出現（1±2s）f的邊頻分量，其中s為轉差率，f為基頻，由此可作為故障的特征頻率用于診斷轉子繞組故障。

圖2　次同步狀態下網側電流的仿真頻譜

圖3　超同步狀態下網側電流的仿真頻譜

3　基于網側電流的轉子繞組故障實驗驗證

3.1實驗平臺的搭建

實驗平臺由直流電動機、繞線式異步電機、模擬風力機特性的仿真裝置、雙饋風力發電機勵磁控制裝置、負載和故障錄波器等組成。圖4（a）為雙饋風力發電機轉子繞組故障模擬系統 （圖中數據為額定運行參數），其中風力機特性仿真裝置能調節電機轉速，從而模擬風力場變化的風速。風力發電機勵磁控制裝置可調整轉子側控制器和電網側控制器的起、停及參數變化。圖4（b）為雙饋風機經過升降變壓器和輸電線路接入負載的接線，文中的負載用燈泡來替代。

圖4　雙饋風力發電機轉子繞組故障實驗平臺

采集裝置由電流、電壓傳感器和故障錄波器組成。由于轉子側電流、電壓是低頻信號，使用工頻互感器會產生較大誤差不能滿足測量要求。實驗使用霍爾電流傳感器，它基于霍爾效應和開環測量原理能精確測量轉子電流。轉子電壓由于數值不大，直接接入定制的低頻信號測量裝置中。

3.2實驗數據分析

實驗中采集的數據由電力故障錄波器進行相應的錄波，利用Matlab R2011b數學分析軟件對采集的數據進行分析，得到實際測量的正常與轉子繞組故障時的網側電流頻譜圖，并分析了故障嚴重程度對特征頻率提取的影響。

圖5　次同步狀態變流器網側電流的頻譜

圖6超同步狀態變流器網側電流的頻譜

圖5、圖6分別為雙饋風力發電機運行于次同步和超同步狀態時轉子繞組正常以及2種故障狀態時變流器網側電流的頻譜，由圖5、圖6對比可知，當轉子繞組發生早期故障，變流器網側電流會出現 （1±2s）f的邊頻分量，這與仿真結論相一致。進一步分析可知，當轉子繞組故障嚴重程度加劇時，邊頻分量 （1±2s）f的幅值會增大，由此驗證了它可以作為雙饋風力發電機轉子繞組故障診斷的特征頻率。

4　結束語

根據雙饋風力發電機的數學模型和轉子繞組故障模擬方法，在軟件PSCAD仿真環境中建立了轉子繞組的故障模型，通過仿真分析出變流器網側電流的故障特征頻率；然后搭建了雙饋風力發電機的故障實驗平臺，對不同運行狀態和不同故障程度下的錄波數據進行了頻譜分析，由此驗證了邊頻分量（1±2s）f可以作為轉子繞組故障的特征頻率，且當故障嚴重程度加劇時，故障特征頻率的幅值會增大。

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朱玲（1990），女，江蘇姜堰人，碩士，從事繼電保護、電力設備狀態監測與故障診斷工作；

王建鋒（1980），男，江蘇靖江人，工程師，從事變電站運行維護與管理工作；

時維俊（1988），男，江蘇興化人，碩士，從事變電站運維、電力設備狀態監測與故障診斷工作。

發電技術

Double-fed Induction Generator Rotor Fault Diagnosis Based on Grid-side Current of Back-to-back Converter

ZHU Ling， WANG Jianfeng， SHI Weijun
（ Jiangsu Electric Power Company Maintenance Branch， Taizhou 225300， China）

Abstract：Condition monitoring and fault diagnosis of rotor windings of double fed induction generator （DFIG） can detect the fault timely and reduce operation and maintenance costs effectively. First， a double fed induction generator's rotor fault model is established in PSCAD software based on its mathematical model， and then the fault characteristic frequency of the grid-side current of back-to back converter is detected through simulation analysis. In addition， the experimental platform of double fed induction generator is built in laboratory， and the recorded data is analyzed by using FFT under different operational conditions and different fault levels. Thus the fault characteristic frequency of the grid-side current of back-to-back converter is validated. Also when rotor fault severity is intensified， the fault characteristic frequency amplitude increases.

Key words：DFIG （double fed induction generation）； rotor fault； grid-side current of back-to-back converter； experimental platform

中圖分類號：TM307

文獻標志碼：A

文章編號：1009-0665（2016）03-0076-04

作者簡介：

收稿日期：2015 -12-23；修回日期：2016-02-02