李永剛 馬明晗 武玉才 董晨晨 李正文 劉淼

摘 要：為了精確識別轉(zhuǎn)子匝間短路的故障程度，保障機(jī)組經(jīng)濟(jì)、安全運(yùn)行，基于改進(jìn)熵權(quán)理論與灰色關(guān)聯(lián)理論，采用不同故障程度下機(jī)電信號為故障樣本，建立了轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障程度診斷模型，并采用SDF-9型故障模擬機(jī)組進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。該方法解決了利用單一特征識別偏差較大的問題，能夠精確、有效識別轉(zhuǎn)子繞組匝間短路的故障程度，以便合理安排轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障狀態(tài)下汽輪發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行和檢修，方法簡單且無需加裝新傳感器，能夠?yàn)楝F(xiàn)場發(fā)電機(jī)的經(jīng)濟(jì)可靠運(yùn)行提供指導(dǎo)性建議。

關(guān)鍵詞：汽輪發(fā)電機(jī)；轉(zhuǎn)子繞組；匝間短路；故障程度；改進(jìn)熵權(quán)；灰色關(guān)聯(lián)

中圖分類號：TM 311

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1007-449X（2018）06-0062-08

Abstract：In order to accurately identify the fault degree of rotor winding interturn short circuit and ensure the economic and safe operation of the generating unit， the fault degree diagnosis model of rotor winding interturn short circuit fault is established by using electromechanical signals under different fault degrees as fault samples based on the improved entropy weight theory. Grey relation theory and experimental verification was carried out by using the SDF9 type fault simulation unit. This method solves the problem of large deviation caused by single feature recognition， and can accurately and effectively identify the fault degree of rotor winding interturn short circuit so that reasonable arrangements for the operation and maintenance of turbine generator can be carried out under rotor winding interturn short circuit fault condition. This method is simple and does not need to install new sensors， which can provide guidance for the economic and reliable operation of the generator.

Keywords：turbo generator； rotor winding； interturn short circuit； fault degree； improved entropy weight； grey relation

0 引 言

轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障是汽輪發(fā)電機(jī)最常見的故障之一。造成短路故障的原因有很多[1]，一方面由于電機(jī)制造過程中線圈絕緣、繞組固定等工藝問題；另一方面由于運(yùn)行過程中長期振動、頻繁調(diào)峰等運(yùn)行原因；還有就是由于維護(hù)、檢修過程中的一些不當(dāng)操作破壞了繞組絕緣。隨著越來越多的大型機(jī)組投入到電力系統(tǒng)，發(fā)電機(jī)發(fā)生轉(zhuǎn)子匝間短路的故障的幾率也會有所增加。

目前，國內(nèi)轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障檢測方法的研究開展的較為深入，主要的方法有探測線圈法[2]、勵磁電流法[3]以及定轉(zhuǎn)子振動檢測法[4-6]。另外，針對轉(zhuǎn)子繞組匝間短路時(shí)不平衡磁拉力[7-9]、電磁轉(zhuǎn)矩[10]、軸電壓[11-12]以及端部漏磁[13]的研究也有開展。雖然這些方法能夠很好的檢測出匝間短路故障的存在，但是并不能精確的檢測出繞組的短路程度。實(shí)踐證明，輕微的匝間短路故障對發(fā)電機(jī)的正常工作影響不大，發(fā)電機(jī)仍可以繼續(xù)運(yùn)行。一旦故障擴(kuò)大，造成多匝甚至整槽繞組短路，會使得發(fā)電機(jī)勵磁電流顯著增大，無功輸出下降，繞組溫度上升，引起機(jī)組的劇烈振動，嚴(yán)重時(shí)會造成轉(zhuǎn)子一點(diǎn)或兩點(diǎn)接地甚至更嚴(yán)重的事故。因此，如果在監(jiān)測發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子匝間短路的同時(shí)能夠準(zhǔn)確診斷出故障程度，使電廠能夠合理調(diào)配機(jī)組發(fā)電容量和安排檢修，對電廠的安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。

灰色關(guān)聯(lián)分析是根據(jù)因素之間發(fā)展趨勢的相似或相異程度作為衡量因素間關(guān)聯(lián)程度的一種方法[14]?；疑P(guān)聯(lián)分析對樣本量的要求不大，因此根據(jù)少量的觀測信息即可得到相對準(zhǔn)確可靠的結(jié)果。文獻(xiàn)[15]將灰色關(guān)聯(lián)分析法應(yīng)用于故障診斷中，有效的診斷出了高壓斷路器的機(jī)械故障；文獻(xiàn)[16]將灰色關(guān)聯(lián)分析應(yīng)用于故障程度診斷當(dāng)中，有效識別出了軸承滾動體的故障程度，提高了計(jì)算效率；文獻(xiàn)[17]將熵權(quán)理論加入到灰色關(guān)聯(lián)分析當(dāng)中，成功識別出水電機(jī)組的振動故障。文獻(xiàn)[18]將熵權(quán)法和灰色關(guān)聯(lián)度應(yīng)用于變壓器故障診斷，達(dá)到了識別變壓器故障的效果。

本文將灰色關(guān)聯(lián)理論與改進(jìn)熵權(quán)理論同時(shí)引入到汽輪發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子繞組匝間短路程度的識別之中。提取能夠標(biāo)識轉(zhuǎn)子匝間短路的故障特征量作為評價(jià)指標(biāo)，實(shí)驗(yàn)記錄不同短路程度下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，采用熵值法計(jì)算各評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，對汽輪發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子繞組匝間短路程度進(jìn)行檢測。

1 灰色關(guān)聯(lián)理論

灰色理論（grey theory）是著名教授鄧聚龍首創(chuàng)的判斷各因素之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的科學(xué)理論。它對樣本的需求量很小，也不要求樣本數(shù)據(jù)具有規(guī)律性，符合定性分析的結(jié)果。

5）關(guān)聯(lián)度排序。

將（4）中求取的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行從大到小排序，表示的是參考數(shù)列與比較數(shù)列集關(guān)聯(lián)程度大小排序，即故障程度可能性的排序。找出ri最大值對應(yīng)的故障特征序列，即可確定最有可能的故障程度。

2 改進(jìn)熵權(quán)理論

熵原本是一個(gè)熱力學(xué)概念，最早由Shannon引入信息論。熵權(quán)法是一種客觀的賦權(quán)方法，它將各信息的重要程度進(jìn)行量化，熵權(quán)越大，對評價(jià)結(jié)果的影響程度越大。

Ri為灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)度，它將重要評價(jià)指標(biāo)的影響擴(kuò)大化，抑制其他評價(jià)指標(biāo)對結(jié)果的干擾，使評價(jià)結(jié)果比僅采用灰色關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果更為客觀、準(zhǔn)確。

根據(jù)故障程度特征值的樣本集計(jì)算n個(gè)故障特征值的熵權(quán)ω（k），為每個(gè)關(guān)聯(lián)系數(shù)

SymbolxA@ i附加權(quán)重。這個(gè)權(quán)重用來區(qū)別每個(gè)故障特征對診斷故障的重要程度，突出主要故障特征，削弱次要故障特征，根據(jù)熵權(quán)對診斷結(jié)果進(jìn)行增減調(diào)節(jié)，增加診斷的精確度。

3 匝間短路故障程度診斷模型

采用改進(jìn)熵權(quán)與灰色關(guān)聯(lián)理論來識別汽輪發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障程度，實(shí)際上是根據(jù)已有的故障程度樣本空間計(jì)算出各故障征兆的熵權(quán)指標(biāo)，再計(jì)算出待檢測的故障序列與各故障程度序列的加權(quán)灰色關(guān)聯(lián)度，將關(guān)聯(lián)度進(jìn)行從大到小排序，得到最有可能的故障程度，給出對應(yīng)的診斷結(jié)論。

文獻(xiàn)[3]表明轉(zhuǎn)子繞組發(fā)生匝間短路后會引起勵磁電流增加。因此，勵磁電流If可作為模型的評價(jià)指標(biāo)。文獻(xiàn)[4]表明發(fā)生一對極發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子繞組發(fā)生匝間短路后，轉(zhuǎn)子的基頻振動增加，定子的基頻振動增加。因此，可以選用轉(zhuǎn)子基頻振動fr和定子基頻振動fs可作為模型的評價(jià)指標(biāo)。另外，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)子振動的三倍頻分量f3r大致為增加趨勢，而定子振動的二倍頻分量f2s大致為減小趨勢。

采用上述能夠表征轉(zhuǎn)子繞組匝間短路的5個(gè)典型故障征兆作為五類評價(jià)指標(biāo)，5種故障程度（0%、3%、6%、12%、15%）作為5類評價(jià)對象，構(gòu)建出轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障程度識別框架，如圖1所示。

4 機(jī)組實(shí)例分析

采用華北電力大學(xué)動模實(shí)驗(yàn)室SDF-9型一對極故障模擬機(jī)組（如圖2所示）進(jìn)行不同程度的轉(zhuǎn)子繞組匝間短路實(shí)驗(yàn)分析，發(fā)電機(jī)基本參數(shù)如表1所示。

以故障機(jī)組能夠模擬的五類故障程度為故障域，則轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障程度識別框架為Θ={SC1，SC2，SC3，SC4，SC5}，其中SC1代表無故障運(yùn)行，SC2代表故障程度為3%（分接頭1、2短接），SC3代表故障程度為6%（分接頭4、5短接），SC4代表故障程度為12%（分接頭2、3短接），SC5代表故障程度為15%（分接頭1、3短接），如圖3所示。

通過分析汽輪發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子匝間短路的故障征兆，采用勵磁電流If、轉(zhuǎn)子基頻振動fr、轉(zhuǎn)子三倍頻振動f3r、定子基頻振動fs和定子二倍頻振動f2s 5種故障特征作為灰色關(guān)聯(lián)評價(jià)指標(biāo)，進(jìn)行初步灰色關(guān)聯(lián)分析。

實(shí)驗(yàn)在并網(wǎng)狀態(tài)下進(jìn)行，轉(zhuǎn)速為額定轉(zhuǎn)速3 000 r·min-1，機(jī)端電壓保持390 V不變，有功輸出也基本保持不變，逐漸改變轉(zhuǎn)子繞組的短路程度，采集正常運(yùn)行狀態(tài)以及各故障程度下的電氣量，同時(shí)利用CD-21型速度傳感器測量轉(zhuǎn)子水平方向和定子垂直方向的振動量，試驗(yàn)采集的電氣量見表2。

在保持機(jī)端電壓和有功基本不變的情況下，定子電流變化不大，勵磁電流呈上升趨勢，與文獻(xiàn)[3]的試驗(yàn)結(jié)論相一致。

圖4為不同故障程度下A相電壓電流曲線。

圖5為不同故障程度下勵磁電流的變化趨勢。

圖6為不同故障程度下轉(zhuǎn)子振動的頻譜曲線。

圖7為不同故障程度下定子振動的頻譜曲線。

表3為故障模擬實(shí)驗(yàn)采集的轉(zhuǎn)子匝間短路故障數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。從表中可以看出，隨著短路程度的增加轉(zhuǎn)子基頻振動增加，轉(zhuǎn)子3倍頻振動分量雖有所波動，但整體為增大趨勢，定子基頻振動增加，定子三倍頻振動分量減少。

參照（1）式對表2數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱歸一化處理得到表4所示的故障標(biāo)準(zhǔn)樣本空間。

再進(jìn)行一次12%短路程度下的轉(zhuǎn)子匝間短路實(shí)驗(yàn)，將采集的故障數(shù)據(jù)作為待檢測的故障特征序列SCunknown，經(jīng)無量綱歸一化處理后如表5所示。

將待檢測的標(biāo)準(zhǔn)故障序列SCunknown分別與標(biāo)準(zhǔn)故障樣本數(shù)據(jù)SC1～SC5進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析，得到相應(yīng)灰色關(guān)聯(lián)度ri，如表6所示。

發(fā)現(xiàn)僅采用灰色關(guān)聯(lián)度無法準(zhǔn)確判定短路程度。

按照式（5）～式（9）計(jì)算各匝間短路故障特征的改進(jìn)熵權(quán)，如表7所示。

按照式（7）計(jì)算待檢測故障序列SCunknown與標(biāo)準(zhǔn)故障樣本數(shù)據(jù)SC1～ SC5的灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)度Ri，如表8所示。

將灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)度進(jìn)行由大到小排序：R（SC4）=0.878>R（SC3）=0.799>R（SC1）=0.744>R（SC5）=0.703>R（SC2）=0.658。顯然SCunknown與SC4的關(guān)聯(lián)程度最大，因此可診斷出轉(zhuǎn)子匝間短路程度約為12%，診斷結(jié)果與實(shí)際故障程度相符，并且較一般灰色關(guān)聯(lián)度的診斷效果更好，說明基于熵權(quán)與灰色關(guān)聯(lián)理論的汽輪發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障程度診斷模型的有效性和準(zhǔn)確性。

5 結(jié) 論

本文通過分析汽輪發(fā)電機(jī)發(fā)生轉(zhuǎn)子匝間短路后的故障特征，提出了基于改進(jìn)熵權(quán)與灰色關(guān)聯(lián)理論的汽輪發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障程度診斷模型。該模型將待檢測的故障序列與故障樣本空間進(jìn)行灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)度計(jì)算，根據(jù)最大關(guān)聯(lián)度得到故障程度診斷結(jié)果。

該方法能夠精確、有效的識別出轉(zhuǎn)子匝間短路的故障程度，能夠?yàn)楝F(xiàn)場機(jī)組運(yùn)行提供指導(dǎo)性建議，合理安排檢修時(shí)間，在保證運(yùn)行安全的前提下更大程度的提高經(jīng)濟(jì)效益。

參 考 文 獻(xiàn)：

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（編輯：賈志超）