風力發(fā)電系統(tǒng)變流器故障診斷

張海霞, 譚陽紅, 周野

(1.湖南大學電氣與信息工程學院,湖南長沙410082;2.南瑞集團公司(國網(wǎng)電力科學研究院),江蘇南京211106)

風力發(fā)電系統(tǒng)變流器故障診斷

張海霞1, 譚陽紅1, 周野2

(1.湖南大學電氣與信息工程學院,湖南長沙410082;2.南瑞集團公司(國網(wǎng)電力科學研究院),江蘇南京211106)

針對風力發(fā)電系統(tǒng)運行過程中變流器一個或兩個開關器件發(fā)生開路故障的情況,從逆變器PWM矢量控制出發(fā),對不同的開路故障進行分析,得到故障情況下電流控制空間矢量圖?？紤]到故障情況下零點漂移、感應發(fā)電機的非線性性以及風力發(fā)電系統(tǒng)的強藕合性,對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)絡故障診斷模型,對逆變器21種可能的開路故障進行故障診斷和定位。仿真結果表明該方法運行速度快、診斷精度高。

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

0 引 言

隨著社會的發(fā)展,人類對能源的需求日益增加,大力開發(fā)可再生能源已成為當今和未來能源的發(fā)展趨勢。在過去的15年里,風能市場以每年超過30%的速度增長,占被利用的可再生能源的一半以上［1］,在未來很長一段時間內(nèi)風電還會持續(xù)增長［2］。PWM電流源變流器由于拓撲結構簡單、短路保護可靠、輸出電壓波形接近正弦波,已經(jīng)在數(shù)千伏中壓兆瓦級風力發(fā)電系統(tǒng)中得以應用,并成為整個風力發(fā)電系統(tǒng)正常運行的關鍵。然而對變流器的保護,傳統(tǒng)方法一般采用添加保險、繼電器、斷路器等硬件措施。這不僅增加了經(jīng)濟成本,而且還可能因保護系統(tǒng)的誤判導致整個發(fā)電機脫網(wǎng)造成整個系統(tǒng)運行中斷,造成巨大的經(jīng)濟損失。

要實現(xiàn)風力發(fā)電系統(tǒng)變流器的保護,首先需要在變流器發(fā)生異常時能夠快速精確定位,即進行故障診斷。目前,國內(nèi)外學者在變流器故障快速精確定位方面已做了一些相應的研究。如文獻［3］提出一種針對多級逆變器的神經(jīng)網(wǎng)絡故障定位方法,但該方法需要進行大量運算;文獻［4］通過分析瞬時電流頻率或電流矢量軌跡對風力發(fā)電系統(tǒng)中三并聯(lián)逆變器進行了故障診斷,但是該方法不能識別故障開關;文獻［5］基于廣義觀測器對雙饋風力發(fā)電機進行了故障定位,但對廣義觀察器要求能觀測所有矢量并且無不確定模型參數(shù);文獻［6］在建立故障類型庫的基礎上使用多層BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行故障診斷,但對故障類型庫的依賴很高。文獻［7］提出了故障事件辨識向量的概念,并將其應用于逆變器故障的分析,僅通過故障事件辨識向量對逆變電路變遷過程中的故障事件進行辨識來完成故障診斷;文獻［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)絡進行故障診斷,取得了不錯的診斷效果,但其并未考慮電流特征量的零點漂移情況,其方法的普適性還有待進一步驗證;文獻［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的故障診斷方法。

本文從一種經(jīng)典的電流源風力發(fā)電系統(tǒng)出發(fā),對逆變器的單一和兩個開關器件的開路故障進行分析,得出了理想情況下故障電流控制空間矢量的特征。進一步基于仿真結果,分析電流特征量的零點漂移現(xiàn)象,結合感應發(fā)電機的非線性性以及風力發(fā)電系統(tǒng)的強藕合性,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)絡故障診斷模型,對不同的故障情況進行仿真,結果表明該模型運行速度快、診斷精度高,具有一定的普適性。

1 電流源變流器風力發(fā)電系統(tǒng)

基于電流源變流器的籠型異步發(fā)電機風力發(fā)電系統(tǒng)如圖1所示［10］,異步發(fā)電機通過整流器和逆變器與電網(wǎng)相連。依據(jù)“電動機慣例”,定子電流方向為流人定子的電流方向,PWM電流源整流器電流iwr和電容電流icr也相應確定。異步發(fā)電機的磁鏈方程、運動方程以及轉矩方程在dq坐標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表示繞線電阻;i表示電流;ω表示任意參考坐標系下的轉速;ωr為轉子電角速度;P表示極對數(shù);Tm表示機械轉矩;Te為電磁轉矩;J表示轉子的轉動慣量;所有變量下標d或q分別表示d軸或者q軸分量;字母s和r分別表示定子和轉子。如λds表示定子磁鏈矢量在d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,所以本文只針對電流源型逆變器空間矢量調(diào)制控制進行分析。逆變器開關分布如圖2所示,正常情況下,電流源型逆變器PWM開關模式滿足逆變器在任意時刻有且只有兩個開關器件導通,且一個在上半橋臂一個在下半橋臂的要求。

圖2 逆變器開關分布圖Fig.2 The distribution diagram of inverter's sw itches

因此,可總結出正常情況下三相逆變器共存在

9種開關狀態(tài)［13-14］,如表1所示。

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

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

由表1可知,→I0對應零狀態(tài),即開關狀態(tài)為［1,4］、［2,5］和［3,6］;→I1、→I2、→I3、→I4、→I5、→I6分別對應非零開關狀態(tài)［6,1］,［1,2］,［2,3］、［3,4］、［4,5］和［5,6］。

當逆變器工作在三相對稱狀態(tài)時,逆變器三相瞬時輸出電流之和為零,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路故障情況的空間矢量狀態(tài),分析結果如表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路故障。但上述分析結論隱含了一個前提假設,即故障時三相零點不發(fā)生漂移。但事實上電網(wǎng)的運行狀態(tài),特別是電網(wǎng)自身的故障會給網(wǎng)側變頻器帶來較大的影響,利用PSCAD搭建電流源變流器的鼠籠式異步發(fā)電機風力系統(tǒng)對以上21種故障情況進行仿真,得到的空間矢量狀態(tài)如圖5所示。

從圖5的仿真結果可發(fā)現(xiàn),在電網(wǎng)自身發(fā)生故障時,零點發(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故障診斷。

3 特征向量的構建

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長由所選擇開關的開通時間或關斷時間在一個采樣周期內(nèi)的占空比決定。且作用時長遵守安—秒平衡原則［7］,即在空間旋轉的電流矢量→iref與采樣周期Ts的乘積等于各空間矢量電流與其作用時長乘積的累加和,數(shù)學表達式如式(6)所示。

其中:Ix、Iy和Iz是當前時間點被選定的→I0-→I6中的三個電流空間矢量;Tx、Ty和Tz分別為Ix、Iy和Iz作

用時長,其總和等于一個采樣周期時長。則→iref的矢量長度和旋轉速度由被選定的三個電流空間矢量以及這三個矢量作用時長共同決定,是一個由三個電流空間矢量合成而來的旋轉矢量。

根據(jù)上述分析,選擇神經(jīng)網(wǎng)絡的輸人信號為單位周期內(nèi)靜止坐標下的兩相電流的最大值和最小值,計算公式如式(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

輸出信號為一個［1*6］的矩陣,矩陣中一個元素對應一個開關器件的狀態(tài),當開關發(fā)生開路故障的時候,對于元素值為1,否則為0。

4 實驗仿真

在PSCAD平臺上搭建一個基于電流源變流器的籠型異步發(fā)電機風力發(fā)電系統(tǒng)。其異步發(fā)電機額定值為:輸出功率3 MW,電壓3 000 V,工作頻率60Hz,轉速1 812 r/min,電流646 A,轉矩15.8 kN·m。電流源逆變器PWM調(diào)制策略為空間矢量調(diào)制,開關序列為3段,開關頻率為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。線路電感參數(shù)是0.071mH,0.013 4Ω。

以T1和T1、T2同時發(fā)生故障,兩種情況進行仿真分析。在T1發(fā)生故障情況采集故障變化前后的三相電流,通過式(4)和式(5)可以計算得到dq坐標下的電流波形如圖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)生故障時刻,Iq幾乎不變,而Id值變化較大,且其值幾乎為負,部分為正的值體現(xiàn)了零點漂移現(xiàn)象。同樣T1、T2同時發(fā)生故障時,可得到相應的兩相故障信號如圖8所示。

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

采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡,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個周期,即1999個點。神經(jīng)網(wǎng)絡輸人為兩相電流的最大值和最小值,根據(jù)式(7)～式(9)計算得到,輸出為對應6個開關狀態(tài)的［1*6］的矩陣,進行仿真得到的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練波形如圖9所示。而采用文獻［7］所提方法對本文的仿真數(shù)據(jù)進行仿真,得到的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練波形如圖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同時故障時刻兩相電流Iq、IdFig.8 The currents Iq,Idduring T1 and T2 fault operation

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

圖10 對比方法神經(jīng)網(wǎng)絡訓練波形圖Fig.10 The training plot of NNW by compared method

對比圖9和圖10可知,在相同的計算步數(shù)下前者的訓練誤差遠遠小于后者;此外,對兩種方法的運行速度進行了比較,發(fā)現(xiàn)在相同硬件運行環(huán)境下,前者的運行時間較后者節(jié)約了三分之一;在診斷效果方面,利用文獻［7］和本文算例進行測試,兩者方法均能全部識別文中所提的21種故障。

5 結 論

針對目前基于神經(jīng)網(wǎng)絡的逆變器故障診斷方法,在特征向量的提取方面進行了改進。本文對風電系統(tǒng)中PWM矢量控制方法進行詳細的分析,將理論分析與仿真分析相結合,得出可根據(jù)變頻器輸出測得的電流大小變化特征進行故障診斷。進一步利用電流大小變化特征,搭建了神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷模型,并通過實驗仿真,驗證了該方法運行速度快、診斷精度高、具有更強的普適性,為逆變器的故障診斷提供了一種新的思路。此外,本文分析的風電系統(tǒng)故障診斷是在風況穩(wěn)定的情況下進行的,變風速情況還需進一步研究。

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(編輯:張詩閣)

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

國家自然科學基金(61102039);973計劃(2012CB215106);教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃(NCET-11-0130);高校博士學科點專項科研基金(20120161110009);湖南省自然科學基金(14JJ7029);中央高?；鸷秃鲜〗谈恼n題

張海霞(1984—),女,博士研究生,研究方向為風機控制及故障診斷;譚陽紅(1971—),女,博士,教授,博士生導師,研究方向為智能電網(wǎng)、模擬故障診斷;周 野(1984—),男,博士,工程師,研究方向為電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定分析與控制。

張海霞