波形分析在風(fēng)電機組變流器故障處理中的應(yīng)用

徐君堯

【摘 ?要】我國新能源行業(yè)隨著經(jīng)濟建設(shè)的快速發(fā)展也在迅速崛起。其中風(fēng)力發(fā)電機也有最初的交流異步電機逐步發(fā)展為雙饋及直驅(qū)永磁等發(fā)電機。其中變流器是雙饋發(fā)電機及直驅(qū)永磁發(fā)電機關(guān)鍵部件之一，十分容易發(fā)生故障。為提升風(fēng)電機組變流器運行的可靠性，降低維護時間及費用，可以根據(jù)變流器故障時態(tài)不同的電流、電壓變化特性，使用分析風(fēng)電機組變流器波形的方法進行故障的快速診斷。

【關(guān)鍵詞】波形分析;風(fēng)電機組變流器故障處理;波形應(yīng)用

引言

科技的快速發(fā)展使我國新能源行業(yè)也大步邁進，為我國能源互聯(lián)、節(jié)能減排做出了非常巨大的貢獻。但現(xiàn)階段國內(nèi)外對風(fēng)力發(fā)電機組重要部件變流器的研究主要集中在其控制方法和具體特一的故障特征上，當(dāng)變流器發(fā)生故障時一般直接進行整體更換，其耗時費力且花費較大，較為不經(jīng)濟。而研究變流器的結(jié)構(gòu)、故障代碼，以及輸出波形來反推變流器故障的方法則處于萌生階段。

1雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機組工作原理簡介

風(fēng)力發(fā)電機是風(fēng)機葉輪捕獲風(fēng)能后旋轉(zhuǎn)，經(jīng)過齒輪箱增速驅(qū)動發(fā)電機轉(zhuǎn)動進行發(fā)電的設(shè)備。雙饋異步發(fā)電機則是在發(fā)電機轉(zhuǎn)子中施加三相低頻交流電實現(xiàn)勵磁，通過風(fēng)電機組變流器調(diào)節(jié)勵磁電流的波形來確保發(fā)電機輸出功率的恒頻恒壓。發(fā)電機為三相繞組式異步發(fā)電機，其定子繞組直接與電網(wǎng)連接，轉(zhuǎn)子繞組通過變流器與電網(wǎng)連接。機側(cè)變流器控制系統(tǒng)根據(jù)當(dāng)前的發(fā)電機轉(zhuǎn)速（發(fā)電機轉(zhuǎn)速由當(dāng)前風(fēng)速大小決定）向轉(zhuǎn)子繞組饋入所需的勵磁電流，完成定子中磁通定向矢量控制任務(wù)，實現(xiàn)最大風(fēng)能捕獲和定子輸出有功及無功的調(diào)節(jié)。當(dāng)風(fēng)速變化時，由葉輪將帶動的發(fā)電機轉(zhuǎn)速將發(fā)生變化，若相應(yīng)的控制勵磁電流進行變化，便可保持發(fā)電機輸出電壓頻率的恒定不變，即與電網(wǎng)頻率保持一致，由此實現(xiàn)了風(fēng)電機組的變槳變速恒頻控制。因此，當(dāng)變流器發(fā)生故障時便會造成發(fā)電機組故障停機，由于多數(shù)變流器故障處理時間較長，費用較大，由此降低了企業(yè)效益。

2變流器基于小波分析的故障診斷

2.1基于小波分析的故障診斷，基于小波分析的原理和特點，提出了半小波函數(shù)及其相應(yīng)的半小波變換，快速的故障檢測能力正適合電力系統(tǒng)的故障診斷和檢測。針對風(fēng)電機組變流器故障狀態(tài)輸出電壓信號的特點，根據(jù)能量譜和功率譜，完成了對其輸出電壓信號的小波分解的分析，并通過搭建的仿真平臺實現(xiàn)對三相PWM變流器各類開路故障的識別。其是以三相整流橋作為實驗研究對象，借助小波包可以對變流器輸出電壓的波形進行分解、消噪和重構(gòu)等預(yù)處理的能力，得到各個頻帶的重構(gòu)信號并計算其分形維度，來提取相應(yīng)的故障特征實現(xiàn)變流器故障診斷。

2.2基于粗糙集的變流器故障診斷

粗糙集是在常規(guī)集合的基礎(chǔ)上把特用知識添加到特定的集合內(nèi)，并以此充當(dāng)集合的一部分，其具有處理不精確性和不確定性知識的能力，也是當(dāng)今世界人工智能理論與應(yīng)用的研究熱點之一。由于在許多故障中都存在著不確定性因素，使得所得到的數(shù)據(jù)總是包含著噪聲的影響因素，所以采用小波包與粗糙集的合理結(jié)合將會有效的解決這個問題。通過Matlab軟件對不完備的故障數(shù)據(jù)進行離散化處理，得出決策規(guī)則，不僅可以加強了故障診斷能力，還提高了分析處理數(shù)據(jù)的速斷和精確度。針對雙饋風(fēng)電機組變流器故障的診斷，結(jié)合小波變換的方法對變流器輸出電壓電流信號進行小波分解去噪得到特征值，將特征值決策表進行離散化，通過遺傳簡約算法的處理后得到最小簡約決策表以用來對故障進行診斷。

2.3基于支持向量機（SVM）的診斷方法

支持向量機是一種很有潛力的分類處理技術(shù)，在解決小樣本、非線性和高維模式識別方面很有很大優(yōu)勢?；谥С窒蛄繖C的優(yōu)勢和強大的分類能力，利用小波包的信號處理能力，對風(fēng)電機組變流器的輸出電壓信號進行分解和重構(gòu)，并利用支持向量機對得到的特征向量繪成波形，利用輸出電壓波形的特點找到對應(yīng)故障類型。通過選取直流側(cè)輸出電壓信號為研究對象，對不同故障狀態(tài)下的調(diào)值情況進行分析，通過小波分析法對故障信號的特征樣本進行提取，并以此建立SVM故障分類器，便可達到風(fēng)電機組變流器故障診斷的目的。利用小波變換的信號處理能力實現(xiàn)對提取的信號去噪處理，并根據(jù)SVM的特點，建立分布式多SVM分類器。通過對開路故障類型的分析和分類，以及在Matlab軟件建立的變流器仿真模型實現(xiàn)對變流器故障的分類。

2.4波形在變流器故障定位中的應(yīng)用

變流器的功率管開路故障會造成對應(yīng)的橋臂無法導(dǎo)流;如果故障在一相橋臂的上端，則相應(yīng)的相電流無法為正;如果故障在橋臂的下端，則相應(yīng)的相電流不可能為負，即故障橋臂的相電流在一個周期內(nèi)至少有半個周期無波形輸出。因此，電流信號的平均值會根據(jù)故障功率管的不同出現(xiàn)正負的特性，以此也可進行故障定位。但平均值法容易受負荷的影響，且現(xiàn)有的方法大多采用固定值作為故障判別的閾值，需要根據(jù)運行狀態(tài)調(diào)整閾值，降低了變流器故障診斷的準確性和有效性。為解決這些問題，基于電流Park矢量的平均值提出了一種新的故障定位計算方式，并輔以自適應(yīng)閾值進行故障識別。其原理是首先對三相電流進行Park計算，得到其平均電流矢量的模為0，但當(dāng)負荷突變時，會導(dǎo)致電流Park矢量計算電流平均值不為0，因此會產(chǎn)生誤判故障的現(xiàn)象。針對此現(xiàn)象，最后使用離散傅里葉變換計算出定子的直流分量和基波幅值，進行直流分量歸一化計算從而避免出現(xiàn)誤判故障的現(xiàn)象。

結(jié)語

風(fēng)力發(fā)電機組變流器故障的檢測和診斷有多種多樣的方法，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進步，變流器的功能也在不斷完善，控制電路也越來越復(fù)雜。使得對故障診斷檢測的難度也隨之增大，而針對變流器故障診斷的準確性和有效性，波形分析風(fēng)力發(fā)電機組變流器故障的方法也必將成為研究的難點和方向。

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（作者單位：新疆風(fēng)能有限責(zé)任公司）