風力發(fā)電機系統(tǒng)建模與早期故障檢測.pdf

1、近年來全球范圍內(nèi)風電產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，使得風機維修成本極大提高，傳統(tǒng)的故障檢測和維修方式已很難滿足要求，需要對風力機的早期故障更加靈敏，以便于更早的采取應對措施和安排維修計劃，避免重大損失。本文針對籠型異步風力發(fā)電機定子匝間短路和轉子斷條等早期故障特征具有幅值小、非穩(wěn)態(tài)、易受工況影響等特點，分別模擬不同負載條件和工況下的早期故障信號，并引入樣本熵算法實現(xiàn)風力發(fā)電機定子電流和電磁轉矩信號特征提取，實現(xiàn)定量參數(shù)分析和故障檢測。針對雙饋異步風力

2、發(fā)電系統(tǒng)進行定子匝間短路早期故障建模，通過仿真實驗分析驗證模型的有效性，并提取控制環(huán)中信號進行分析和故障檢測。本文所做的具體工作如下：
　　(1).搭建籠型異步風力發(fā)電機早期故障模型。建立正常運行條件下的電機模型，通過異步電機定子匝間短路的狀態(tài)方程，構建電機定子匝間短路故障動態(tài)模型，然后通過在電機模塊轉子外接電阻的方式模擬電機轉子斷條故障，并進行仿真驗證。
　　(2).引入樣本熵算法對籠型異步風力發(fā)電機進行早期故障檢測?；?/p>

3、樣本熵的所需數(shù)據(jù)短、不受幅值影響、抗噪能力較強等特點，對風力發(fā)電機模擬仿真定子電流與電磁轉矩信號進行特征提取，分析結果表明其能較好的實現(xiàn)籠型異步風力發(fā)電機故障的定量分析，不僅能檢測出電機輕微的定子匝間短路與轉子斷條故障，而且能區(qū)別出兩種故障類型。
　　(3).搭建雙饋風力發(fā)電系統(tǒng)及其定子匝間短路故障模型，利用控制環(huán)信號進行電機的故障檢測。該模型包含以下幾個單元模塊：風力機傳動模塊、定子磁鏈觀測器、雙饋異步發(fā)電機本體模塊、轉子側雙閉