張海霞, 譚陽紅, 周野

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

風(fēng)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(xué)電氣與信息工程學(xué)院,湖南長沙410082;2.南瑞集團(tuán)公司(國網(wǎng)電力科學(xué)研究院),江蘇南京211106)

針對風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行過程中變流器一個或兩個開關(guān)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(jìn)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(yīng)發(fā)電機(jī)的非線性性以及風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的強(qiáng)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(luò)故障診斷模型,對逆變器21種可能的開路故障進(jìn)行故障診斷和定位。仿真結(jié)果表明該方法運(yùn)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(luò);風(fēng)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(dāng)今和未來能源的發(fā)展趨勢。在過去的15年里,風(fēng)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(fēng)電還會持續(xù)增長［2］。PWM電流源變流器由于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)簡單、短路保護(hù)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(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中得以應(yīng)用,并成為整個風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)正常運(yùn)行的關(guān)鍵。然而對變流器的保護(hù),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(jì)成本,而且還可能因保護(hù)系統(tǒng)的誤判導(dǎo)致整個發(fā)電機(jī)脫網(wǎng)造成整個系統(tǒng)運(yùn)行中斷,造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。

要實現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)變流器的保護(hù),首先需要在變流器發(fā)生異常時能夠快速精確定位,即進(jìn)行故障診斷。目前,國內(nèi)外學(xué)者在變流器故障快速精確定位方面已做了一些相應(yīng)的研究。如文獻(xiàn)［3］提出一種針對多級逆變器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障定位方法,但該方法需要進(jìn)行大量運(yùn)算;文獻(xiàn)［4］通過分析瞬時電流頻率或電流矢量軌跡對風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中三并聯(lián)逆變器進(jìn)行了故障診斷,但是該方法不能識別故障開關(guān);文獻(xiàn)［5］基于廣義觀測器對雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)進(jìn)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(xiàn)［6］在建立故障類型庫的基礎(chǔ)上使用多層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷,但對故障類型庫的依賴很高。文獻(xiàn)［7］提出了故障事件辨識向量的概念,并將其應(yīng)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(jìn)行辨識來完成故障診斷;文獻(xiàn)［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(luò)進(jìn)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(jìn)一步驗證;文獻(xiàn)［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(jī)的故障診斷方法。

本文從一種經(jīng)典的電流源風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)出發(fā),對逆變器的單一和兩個開關(guān)器件的開路故障進(jìn)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(jìn)一步基于仿真結(jié)果,分析電流特征量的零點漂移現(xiàn)象,結(jié)合感應(yīng)發(fā)電機(jī)的非線性性以及風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的強(qiáng)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(luò)故障診斷模型,對不同的故障情況進(jìn)行仿真,結(jié)果表明該模型運(yùn)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(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)

基于電流源變流器的籠型異步發(fā)電機(jī)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)如圖1所示［10］,異步發(fā)電機(jī)通過整流器和逆變器與電網(wǎng)相連。依據(jù)“電動機(jī)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(yīng)確定。異步發(fā)電機(jī)的磁鏈方程、運(yùn)動方程以及轉(zhuǎn)矩方程在dq坐標(biāo)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(biāo)系下的轉(zhuǎn)速;ωr為轉(zhuǎn)子電角速度;P表示極對數(shù);Tm表示機(jī)械轉(zhuǎn)矩;Te為電磁轉(zhuǎn)矩;J表示轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動慣量;所有變量下標(biāo)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(zhuǎn)子。如λds表示定子磁鏈?zhǔn)噶吭赿軸上的分量。

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(jìn)行分析。逆變器開關(guān)分布如圖2所示,正常情況下,電流源型逆變器PWM開關(guān)模式滿足逆變器在任意時刻有且只有兩個開關(guān)器件導(dǎo)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(guān)分布圖Fig.2 The distribution diagram of inverter's sw itches

因此,可總結(jié)出正常情況下三相逆變器共存在

9種開關(guān)狀態(tài)［13-14］,如表1所示。

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

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

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

當(dāng)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(jié)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(jié)論隱含了一個前提假設(shè),即故障時三相零點不發(fā)生漂移。但事實上電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài),特別是電網(wǎng)自身的故障會給網(wǎng)側(cè)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(jī)風(fēng)力系統(tǒng)對以上21種故障情況進(jìn)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(jié)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(gòu)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(guān)的開通時間或關(guān)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(zhuǎn)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(xué)表達(dá)式如式(6)所示。

其中:Ix、Iy和Iz是當(dāng)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(zhuǎn)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(zhuǎn)矢量。

根據(jù)上述分析,選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸人信號為單位周期內(nèi)靜止坐標(biāo)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(yīng)一個開關(guān)器件的狀態(tài),當(dāng)開關(guān)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(jī)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)。其異步發(fā)電機(jī)額定值為:輸出功率3 MW,電壓3 000 V,工作頻率60Hz,轉(zhuǎn)速1 812 r/min,電流646 A,轉(zhuǎn)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(guān)序列為3段,開關(guān)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(jìn)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(biāo)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(fù),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(yīng)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(fù)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(jié)論一致。

采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),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(luò)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(yīng)6個開關(guān)狀態(tài)的［1*6］的矩陣,進(jìn)行仿真得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練波形如圖9所示。而采用文獻(xiàn)［7］所提方法對本文的仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真,得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)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(luò)訓(xùn)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(luò)訓(xùn)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(xùn)練誤差遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于后者;此外,對兩種方法的運(yùn)行速度進(jìn)行了比較,發(fā)現(xiàn)在相同硬件運(yùn)行環(huán)境下,前者的運(yùn)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(xiàn)［7］和本文算例進(jìn)行測試,兩者方法均能全部識別文中所提的21種故障。

5 結(jié) 論

針對目前基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆變器故障診斷方法,在特征向量的提取方面進(jìn)行了改進(jìn)。本文對風(fēng)電系統(tǒng)中PWM矢量控制方法進(jìn)行詳細(xì)的分析,將理論分析與仿真分析相結(jié)合,得出可根據(jù)變頻器輸出測得的電流大小變化特征進(jìn)行故障診斷。進(jìn)一步利用電流大小變化特征,搭建了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型,并通過實驗仿真,驗證了該方法運(yùn)行速度快、診斷精度高、具有更強(qiáng)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(fēng)電系統(tǒng)故障診斷是在風(fēng)況穩(wěn)定的情況下進(jìn)行的,變風(fēng)速情況還需進(jìn)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(xué)基金(61102039);973計劃(2012CB215106);教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃(NCET-11-0130);高校博士學(xué)科點專項科研基金(20120161110009);湖南省自然科學(xué)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(fēng)機(jī)控制及故障診斷;譚陽紅(1971—),女,博士,教授,博士生導(dǎo)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