發(fā)布時間：2020-04-15 18:00

【摘要】：21世紀之后,風電行業(yè)如雨后春筍般在我國得到了蓬勃發(fā)展,經(jīng)過幾十年的發(fā)展,風電的裝機容量和發(fā)展速度在我國可謂空前。但是隨著風電設備運行年限的增加,設備老化、故障頻發(fā)、維修成本提高等一系列詬病也給我國風電行業(yè)的健康發(fā)展帶來了諸多不便。故障頻發(fā)是目前所有風力發(fā)電場所面臨的共性問題,故障維修所帶來的高額維修費用已屢見不鮮。為了提高風力發(fā)電機組運行效率、降低運維成本,本文利用風力發(fā)電機組的SCADA運行數(shù)據(jù),對風力發(fā)電機組中電氣部分的發(fā)電機、變流器、變槳系統(tǒng)的故障診斷以及預測展開了研究,內容安排如下:首先,為了消除風力發(fā)電機組SCADA運行數(shù)據(jù)間的量綱影響以及剔除非故障運行狀態(tài)下的異常數(shù)據(jù),針對性的提出了標準化法以及異常點剔除法兩種處理方法。接著,以風力發(fā)電機組的SCADA運行數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)來源,建立了改進灰色神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)電機軸承溫度預測模型,通過溫度的變化趨勢預測發(fā)電機的故障。最后,利用MATLAB對雙饋式發(fā)電機定轉子側的相間短路故障進行了仿真,獲得了風力發(fā)電機組中雙饋式發(fā)電機各相之間短路電流的變化和不同短路故障類型下各相之間短路電壓的關系,驗證了將電流量和電壓量作為訓練樣本的可行性。并以實際的電流量和電壓量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本,得到了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的風力發(fā)電機組雙饋式發(fā)電機相間短路故障分類模型。以風力發(fā)電機組的SCADA運行數(shù)據(jù)為訓練樣本,建立了一種關于決策樹的變流器IGBT故障分類模型。為了使決策樹的變流器故障分類模型分類精度更高和分類規(guī)則更簡易,選擇了不同于ID3的C4.5算法。同時,為了提高決策樹對變流器IGBT故障分類的處理速度,對決策樹進行了剪枝處理,并在實例分析中達到了較好的分類效果。為了彌補傳統(tǒng)變槳系統(tǒng)監(jiān)測模型較為單一的缺點,創(chuàng)新性的建立了以風速為工況劃分的變工況核主元風力發(fā)電機組變槳系統(tǒng)故障監(jiān)測模型。其中風速工況的劃分,主要引用了動態(tài)轉穩(wěn)態(tài)的微元思想,在很大程度上提高了對變槳系統(tǒng)進行故障監(jiān)測的精度,也減少了錯誤預警的可能性。
【圖文】：

過高發(fā)電機軸承1、更換發(fā)電機軸承（前后）2、清理發(fā)電機軸承費油3、更換發(fā)電機軸承發(fā)電機轉子1、 發(fā)電機大修2、 焊接發(fā)電機轉子3、 發(fā)電機轉子異物清理相電流過大定子 A 相定子 B 相定子 C 相轉子 A 相(雙饋式)轉子 B 相(雙饋式)轉子 C 相(雙饋式)1、修復匝間繞組2、 風力發(fā)電機組復位3、 發(fā)電機大修4、更換相電流監(jiān)測傳感器關于風力發(fā)電機組中發(fā)電機的其它監(jiān)測方式在風場的實際記錄中雖然有報警，但是通過風力發(fā)電機組的重啟，，可以解除報警，并未發(fā)生實質性的故障，因此未做統(tǒng)計處理。表 3.1 整理了對風力發(fā)電機組中發(fā)電機的軸承溫度監(jiān)測和三相相位電流大小監(jiān)測的報警方式，為本章后文課題的開展提供了實例依據(jù)。實例選用了山西某50MW 風力發(fā)電場的故障統(tǒng)計實際報表，如圖 3.2 所示。

圖 3.6 雙饋式發(fā)電機 park 變換模型相分別為：A、 B 、 C ，轉子側的三相短路類型如 3.4 所示。3.4 相間短路故障類型情況（定子、轉子）單相接地 兩相接地 三相A 相接地 A 與 B 短路 A、B 相接地 B 與 C 短路 A、C 相接地 C 與 A 短路 A、a 相接地 a 與 b 短路 a、b 相接地 b 與 c 短路 a、c 相接地 c 與 a 短路 a、電機組容量為 1.5MW，在利用 MAT的參數(shù)對（3.6）中的雙饋式發(fā)電機數(shù)，額定電壓為 690V，定子電阻 R1= L1=0.0453p.u; 轉子電感 L2=0.009
【學位授予單位】：山西大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TM315

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本文編號：2628822