大型汽輪發電機轉子匝間在線監測系統研究及應用

張學峰，李會軍，曹少飛，陳磊

（華能銅川煤電有限公司，陜西銅川 727031）

引言

大型汽輪發電機組投入電力生產以來，在我國電力生產中的應用日益廣泛。針對電廠的生產需求，在大型汽輪發電機組運行過程中必須對其運行參數實時監控，通過運行參數的監控了解機組運行狀況，及時發現故障隱患，避免生產事故的發生[1,2]。目前我國大型汽輪發電機組真正能提前發現機組故障隱患并能解決問題的狀態監測預警平臺比較缺乏[3]，故應加快對汽輪發電機組轉子狀態監測預警平臺的開發與應用。

近年來，歷屆國際大電網會議（CIGRE）上，發電機的故障保護和監測一直是旋轉電機委員會（SC-A1）的重點議題。國家能源局發布的《防止電力生產事故的二十五項重點要求及編制釋義》中，提出對于發電機的轉子絕緣狀況，應進行動態及靜態匝間短路檢查試驗，確認匝間短路的嚴重情況，以此制訂安全運行條件及檢修消缺計劃，為了保證發電機安全穩定運行，應積極采用在線監測系統，持續實時地監測發電機轉子匝間短路狀況。圍繞發電機轉子的在線診斷的關鍵技術，密切結合我司的實際需求，選擇最有意義的監測技術以消除故障，提高故障診斷的精度、實時性及準確性[4,5]。

1 大型汽輪發電機轉子狀態監測預警平臺建設

1.1 系統總體結構要求

（1）利用原有安裝在發電機定子鐵心汽端，距離鐵心端部大約30 cm的10點鐘或2點鐘位置安裝磁通探測傳感器，可同時采集徑向和切向磁通信號。

（2）借助于電機上的氣隙磁通探頭進行磁通監測，無需變換負載檢測同步電機中是否存在匝間短路，實時在線監測轉子匝間絕緣狀況的信息。

（3）開發發電機轉子繞組匝間絕緣監測系統一套。系統具備現場數據采集和數據處理功能，通過以太網連接到安裝有控制分析軟件的上位機儲存數據，監測系統可與電廠計算機系統（SCADA、MIS）、智能儀表進行通訊，實現數據共享，滿足不同系統之間交換信息共享數據的需要。監測系統主機可以與全磁通探頭(Total Flux Probe)和傳統磁通探頭(Flux Probe)的輸出連接，配備鑒相器連接端口。

（4）開發智能預警平臺配備轉子匝間短路采集和分析軟件。軟件具備發電機模型圖、磁通測量原始數據和磁通鏈峰值分布圖、磁通峰值對比圖、數據分析表、趨勢分析圖等。

（5）開發發電機轉子繞組匝間短路動態在線監測及診斷分析平臺一套，創建專家數據庫，建立在線監測預警平臺，實時監測并分析采集的磁通數據，實現動態預警和診斷。

（6）系統具備監測和控制界面管理、設備管理、預警管理、大數據管理和系統安全管理功能。系統Web化構架便于遠程管理。具有綜合故障數據統計功能、故障分布圖譜、故障趨勢圖譜以及單槽線圈故障分析功能，便于直觀和多角度地觀察各項數據的監測結果。

（7）監測平臺系統具有兼容性、可移植性、可擴充性及界面的友好性；支持未來可能擴展的其他在線監測系統。軟件系統模塊化設計，方便修改和維護。監測系統平臺具有自檢測功能，提供預警平臺運行狀態的自檢信息，記錄監測系統的故障日志。同時提供方便、可靠的調試工具和手段，滿足現場校驗測試的要求。

（8）系統平臺采用標準J2EE開發技術，由JAVA語言開發，采用分布式部署服務框架，系統配置由XML技術完成;數據庫采用關系型數據庫，同時支持多種數據庫，系統通過數據接口服務連接數據庫，并使用連接池提高系統性能;通信協議采用HTTP、TCP/IP。系統采用B/S結構、基于平臺化的分布式處理技術進行系統架構設計和系統開發；支持三/多層構架，表示層、業務層、數據庫訪問層分開；數據庫采用關系型數據庫，同時支持多種數據庫。支持Windows以及Linux等操作系統；支持消息服務；考慮到系統基本功能實現后，以后會根據需要，不斷增加新的功能，要求系統采用組件或模塊化開發的技術，提供開放的標準接口，使后續開發的功能很容易地集成進來，保證系統的可擴展性。

1.2 應用工作范圍和內容

（1）工程內容為研發和應用相結合，依托銅川煤電，開展大型汽輪發電機轉子狀態監測預警平臺建設與應用。開展一體化平臺、智能化運行控制、智能化巡檢的研究，進一步研發具有自主知識產權的一體化大型汽輪發電機轉子狀態監測預警平臺系統并投入工程示范。

（2）智能預警平臺整合各子系統及機組運行參數，并預留可擴展監測其他在線數據功能。

（3）平臺具備數據遠程傳輸診斷功能，實現遠程控制、診斷、查詢、訪問等功能；通過監測平臺將數據實時傳送到一體化平臺統一管理及診斷。

（4）數據中心必須提供能夠支持集中處理、存儲、備份、管理各應用系統數據所需的軟硬件。

（5）基于先進的監測氣隙磁通理論基礎，建立專家診斷數據庫，并可按照機組、日期、磁通量大小進行查詢，并顯示短路信息。

（6）利用大數據與人工智能算法，基于在線監測數據，深入分析轉子匝間短路故障機理，識別故障波形，研究診斷方法，實現發電機轉子繞組匝間短路故障的動態預警和診斷。

（7）控制智能化的內容包括：完成全磁通探頭數據采集應用水平升級；完成全自動在線監測；建立專家數據庫、診斷模型；預警系統平臺智能化。

1.3 系統特點

（1）較高的檢測靈敏度。對于分布式轉子繞組，勵磁電流通入轉子繞組后，轉子表面的磁通包括兩部分：一是經過定子與轉子之間的氣隙并與定子鐵芯相連的呈階梯型主磁通；二是不與定子相連而只與轉子繞組相連的槽漏磁通。當磁路不飽和時，槽漏磁勢與各槽內線包匝數成正比。一般情況下，汽輪發電機轉子的開槽等分分度數為44，可見槽漏磁勢的傅里葉級數中一次以上的諧波分量迅速衰減。通過軟件計算分析，槽漏諧波函數幅值變為n倍（諧波分量大幅度增加），它是轉子槽漏磁形成的轉子齒諧波，與轉子槽內有效安匝數成正比，正是這高頻分量提高了故障檢測的靈敏度。

（2）實時運行在線監測。轉子繞組的絕緣狀況很難在發電機的小修或大修期間進行評估。因為不取出擋圈和繞組楔塊，很難檢查到繞組情況。更何況許多故障是與轉速有關的間歇性故障，因此傳統的脫機轉子匝間短路檢測和接地故障定位的檢測常常無法有效地檢測出轉子的絕緣問題。通過本系統研究可以實現對發電機轉子絕緣狀況實時在線監測。

（3）無需變換負載。借助于永久安裝在電機上的氣隙全磁通探頭進行磁通監測，同時測量主磁通和漏磁通，可在不改變負載的情況下檢測同步電機中是否存在匝間短路，并給出轉子匝間絕緣狀況的信息。這個信息在安排維修，解釋異常振動以及確認新電機/重繞電機轉子的完好性時起到關鍵的作用。

（4）指導轉子狀態檢修。適應狀態檢修，提升智慧運行手段，貼合智慧電廠新思路。

（5）基于采集數據，建立發電機轉子匝間短路診斷模型，實時掌握運行轉子絕緣狀態。數據采集裝置滿足模塊化和標準化要求，并預留足夠的通道擴展能力，方便接入現場信號采集單元和鍵相傳感器，支持熱插拔和互換性要求。

（6）深入數據挖掘分析功能。提升數據采集和判讀能力，提高運行效率，在不改變負載的情況下，依據磁通探頭的信號偵測出轉子是否有匝間短路。透過比對不同磁極相對應槽在磁通探頭上的感應電壓幅值，可判斷出轉子是否有匝間短路問題。生成分布圖標，同時通過轉子匝間短路圖表之間的疊加對比功能可以定位出發生匝間短路的極。

（7）預警平臺結合故障數據庫實現匝間短路的準確辨識以及發電機轉子絕緣狀態的診斷，實現評估轉子匝間絕緣狀況、確定轉子匝間故障、評估故障的嚴重性。

2 智能預警平臺工作內容

2.1 全磁通探頭數據采集應用水平升級

傳統試驗方法是在不同的負載條件下對不同磁極的每一個槽的漏磁通進行量測并比對。通過數字記錄每一磁通波形，使用軟件可以確定槽內是否有匝間短路的現象及定位發生短路匝所在的槽。使用新研發的全磁通探頭可以在不改變旋轉電機負載的情況下，通過轉子繞組單槽內的漏磁通密度與對應槽內的有效匝數對應關系，匝間短路的發生導致特定槽的漏磁通降低。將兩個不同極但槽編號相對應的漏磁通數據進行比對，可以直觀并準確地檢測出轉子是否發生匝間短路。

2.2 全自動在線監測

轉子繞組的絕緣狀況很難在發電機的小修或大修期間進行評估，因為不取出擋圈和繞組楔塊，很難檢查到繞組情況。更由于許多故障是與轉速有關的間歇性故障，傳統的脫機轉子匝間短路檢測和接地故障定位的檢測常常無法有效檢測出轉子的絕緣問題，該平臺可以實現對發電機轉子絕緣狀況實時在線監測。

2.3 完成專家數據庫，建立診斷模型

基于先進的監測氣隙磁通理論基礎及采集的實時數據，建立發電機轉子匝間短路診斷模型以及專家診斷數據庫，實時掌握運行轉子絕緣狀態，科學化評判轉子絕緣狀態。深入挖掘分析數據，提升數據采集和判讀能力，提高運行效率。

2.4 預警系統平臺智能化

建立在線監測預警平臺，結合故障數據庫，綜合故障數據統計、故障分布圖譜、故障趨勢圖譜以及單槽線圈分析功能，直觀和多角度地觀察各項數據的監測結果，以實現匝間短路的準確辨識及對發電機轉子絕緣狀態的診斷。

3 系統可提供的研究方向

3.1 測量基礎原理研究

通過轉子表面的磁場分布可知，探測的感應電動勢波形呈現階梯狀，而每一階梯的高低取決于對應槽的磁通變化率，與匝數有關。若各槽繞組的匝數相等，正常運行時各槽磁通變化率也相等，各階梯的高度也就相等；當某槽內有短路匝時，相應匝數減少，那么階梯的高度就會降低。同時，利用微分電路將所有階梯降到同一水平面進行比較，據此便可判斷某槽是否發生了短路。由于主磁場是由所有線圈共同產生的，轉子匝間短路雖然會影響主磁通的強度，但是由于所占比例很小不容易測量，而漏磁通分別交鏈于各槽的勵磁繞組，其大小與該槽內線圈匝數成正比，能直接反映出各槽線圈匝數的變化。該系統的研究方法是在不改變負載的條件下，同時測量轉子漏磁通的徑向分量和切向分量，經過計算分析，比對不同磁極的每一個槽的漏磁通，數字記錄每一磁通波形，使用專業分析軟件確定槽內是否有匝間短路的現象及定位發生短路匝所在的槽。因此，傳統試驗方法是在不同的負載條件下對不同磁極的每一個槽的漏磁通進行量測并比對，通過數字記錄每一磁通波形，然后使用專門的軟件可以確定槽內是否有匝間短路的現象及定位發生短路匝所在的槽。

3.2 全磁通探頭研究

研究能同時測量主磁通和漏磁通的全磁通探頭，在不改變負載的情況下檢測發電機轉子中是否存在匝間短路，并給出轉子匝間絕緣狀況的信息。

3.3 建立診斷模型與專家數據庫

以發電機轉子繞組匝間磁通監測技術及磁通數據為基礎，建立轉子匝間短路診斷模型，建立發電機轉子繞組匝間短路故障的專家數據庫。

3.4 研究故障預警與診斷方法

融合物聯網技術與大數據智能算法，動態監測匝間絕緣狀態，研究故障預警與診斷方法，并搭建在線監測平臺。

3.5 平臺數據遠程傳輸診斷功能

實現遠程控制、診斷、查詢、訪問等功能，通過監測平臺將數據實時傳送到一體化平臺統一管理及診斷。

3.6 監測結果顯示功能

在系統圖中，以顏色、運行指示燈等方式綜合展示一次設備各種狀態參量，內容包括：狀態參數、診斷結果等；顯示相應的實時監測結果，根據故障曲線和波形，比對不同歷史時期曲線，形成專家分析報告。

3.7 功能擴展

監測平臺整合各子系統及機組運行參數的數據，并預留可擴展監測其他在線數據功能。軟件系統模塊化設計便于修改和維護。監測系統平臺具有自檢測功能，提供自檢信息，記錄監測系統的故障日志。提供可靠的調試工具和手段，便于現場校驗測試。