张海霞, 谭阳红, 周野

(1.湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082;2.南瑞集团公司(国网电力科学研究院),江苏南京211106)

风力发电系统变流器故障诊断

张海霞1, 谭阳红1, 周野2

(1.湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082;2.南瑞集团公司(国网电力科学研究院),江苏南京211106)

针对风力发电系统运行过程中变流器一个或两个开关器件发生开路故障的情况,从逆变器PWM矢量控制出发,对不同的开路故障进行分析,得到故障情况下电流控制空间矢量图。考虑到故障情况下零点漂移、感应发电机的非线性性以及风力发电系统的强藕合性,对故障下的电流波形分析并提取故障特征,搭建以电流空间矢量特征函数作为输入的神经网络故障诊断模型,对逆变器21种可能的开路故障进行故障诊断和定位。仿真结果表明该方法运行速度快、诊断精度高。

变流器;PWM矢量控制;故障诊断;神经网络;风力发电系统

0 引 言

随着社会的发展,人类对能源的需求日益增加,大力开发可再生能源已成为当今和未来能源的发展趋势。在过去的15年里,风能市场以每年超过30%的速度增长,占被利用的可再生能源的一半以上［1］,在未来很长一段时间内风电还会持续增长［2］。PWM电流源变流器由于拓扑结构简单、短路保护可靠、输出电压波形接近正弦波,已经在数千伏中压兆瓦级风力发电系统中得以应用,并成为整个风力发电系统正常运行的关键。然而对变流器的保护,传统方法一般采用添加保险、继电器、断路器等硬件措施。这不仅增加了经济成本,而且还可能因保护系统的误判导致整个发电机脱网造成整个系统运行中断,造成巨大的经济损失。

要实现风力发电系统变流器的保护,首先需要在变流器发生异常时能够快速精确定位,即进行故障诊断。目前,国内外学者在变流器故障快速精确定位方面已做了一些相应的研究。如文献［3］提出一种针对多级逆变器的神经网络故障定位方法,但该方法需要进行大量运算;文献［4］通过分析瞬时电流频率或电流矢量轨迹对风力发电系统中三并联逆变器进行了故障诊断,但是该方法不能识别故障开关;文献［5］基于广义观测器对双馈风力发电机进行了故障定位,但对广义观察器要求能观测所有矢量并且无不确定模型参数;文献［6］在建立故障类型库的基础上使用多层BP神经网络进行故障诊断,但对故障类型库的依赖很高。文献［7］提出了故障事件辨识向量的概念,并将其应用于逆变器故障的分析,仅通过故障事件辨识向量对逆变电路变迁过程中的故障事件进行辨识来完成故障诊断;文献［8］分析了故障情况下电流空间矢量的变化,基于空间矢量提取了特征量,并采用BP神经网络进行故障诊断,取得了不错的诊断效果,但其并未考虑电流特征量的零点漂移情况,其方法的普适性还有待进一步验证;文献［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机的故障诊断方法。

本文从一种经典的电流源风力发电系统出发,对逆变器的单一和两个开关器件的开路故障进行分析,得出了理想情况下故障电流控制空间矢量的特征。进一步基于仿真结果,分析电流特征量的零点漂移现象,结合感应发电机的非线性性以及风力发电系统的强藕合性,提取更为普适的故障特征。依据故障特征,搭建以电流空间矢量特征函数作为输人的神经网络故障诊断模型,对不同的故障情况进行仿真,结果表明该模型运行速度快、诊断精度高,具有一定的普适性。

1 电流源变流器风力发电系统

基于电流源变流器的笼型异步发电机风力发电系统如图1所示［10］,异步发电机通过整流器和逆变器与电网相连。依据“电动机惯例”,定子电流方向为流人定子的电流方向,PWM电流源整流器电流iwr和电容电流icr也相应确定。异步发电机的磁链方程、运动方程以及转矩方程在dq坐标系下分别表示为如下式(1)～式(3)所示［11-12］:

其中:s为拉普拉斯算子替代微分算子,1/s则代表积分器;λ表示磁链;u表示电压;R表示绕线电阻;i表示电流;ω表示任意参考坐标系下的转速;ωr为转子电角速度;P表示极对数;Tm表示机械转矩;Te为电磁转矩;J表示转子的转动惯量;所有变量下标d或q分别表示d轴或者q轴分量;字母s和r分别表示定子和转子。如λds表示定子磁链矢量在d轴上的分量。

由于电流源整流器和电流源型逆变器是互为逆的,所以本文只针对电流源型逆变器空间矢量调制控制进行分析。逆变器开关分布如图2所示,正常情况下,电流源型逆变器PWM开关模式满足逆变器在任意时刻有且只有两个开关器件导通,且一个在上半桥臂一个在下半桥臂的要求。

图2 逆变器开关分布图Fig.2 The distribution diagram of inverter's sw itches

因此,可总结出正常情况下三相逆变器共存在

9种开关状态［13-14］,如表1所示。

表1 三相逆变器开关状态Table 1 The sw itch condition of three phase inverter

表1中,空间矢量为dq坐标下的空间矢量,abc三相电流变化至dq坐标空间的计算公式如式(4)和式(5)所示［12］。

由表1可知,→I0对应零状态,即开关状态为［1,4］、［2,5］和［3,6］;→I1、→I2、→I3、→I4、→I5、→I6分别对应非零开关状态［6,1］,［1,2］,［2,3］、［3,4］、［4,5］和［5,6］。

当逆变器工作在三相对称状态时,逆变器三相瞬时输出电流之和为零,且→I1、→I2、→I3、→I4、→I5、→I6将逆变器的矢量空间等分为6个相等的扇区,→I0为零矢量,如图3所示。

图3 电流源逆变器空间矢量图Fig.3 Space vectors of current source inverter

2 故障分析

图4 T1开路故障空间矢量图Fig.4 Space vectors during T1 fault operation

同理,可分析所有单管或双管开路故障情况的空间矢量状态,分析结果如表2所示。

依据不同故障情况的控制矢量状态分布特征,可快速诊断逆变器的开路故障。但上述分析结论隐含了一个前提假设,即故障时三相零点不发生漂移。但事实上电网的运行状态,特别是电网自身的故障会给网侧变频器带来较大的影响,利用PSCAD搭建电流源变流器的鼠笼式异步发电机风力系统对以上21种故障情况进行仿真,得到的空间矢量状态如图5所示。

从图5的仿真结果可发现,在电网自身发生故障时,零点发生了较大位置的漂移,因此原有的故障特征可能不再适合于这种情况,因此需寻找一种更为普适的特征用于此类故障诊断。

3 特征向量的构建

从逆变器空间矢量调制本质上讲,电流空间矢量的作用时长由所选择开关的开通时间或关断时间在一个采样周期内的占空比决定。且作用时长遵守安—秒平衡原则［7］,即在空间旋转的电流矢量→iref与采样周期Ts的乘积等于各空间矢量电流与其作用时长乘积的累加和,数学表达式如式(6)所示。

其中:Ix、Iy和Iz是当前时间点被选定的→I0-→I6中的三个电流空间矢量;Tx、Ty和Tz分别为Ix、Iy和Iz作

用时长,其总和等于一个采样周期时长。则→iref的矢量长度和旋转速度由被选定的三个电流空间矢量以及这三个矢量作用时长共同决定,是一个由三个电流空间矢量合成而来的旋转矢量。

根据上述分析,选择神经网络的输人信号为单位周期内静止坐标下的两相电流的最大值和最小值,计算公式如式(7)～式(10)所示。

表2 21种故障情况空间矢量状态Table 2 21 kinds of space vector mode during fault operation

图5 21种故障情况下空间矢量图Fig.5 The space vector modes to 21 kinds of fault operations

输出信号为一个［1*6］的矩阵,矩阵中一个元素对应一个开关器件的状态,当开关发生开路故障的时候,对于元素值为1,否则为0。

4 实验仿真

在PSCAD平台上搭建一个基于电流源变流器的笼型异步发电机风力发电系统。其异步发电机额定值为:输出功率3 MW,电压3 000 V,工作频率60Hz,转速1 812 r/min,电流646 A,转矩15.8 kN·m。电流源逆变器PWM调制策略为空间矢量调制,开关序列为3段,开关频率为540Hz,滤波电容容量为296.9μF。直流环节扼流电感参数为8.5 mH,0.013 4Ω。电网电压3 000 V,频率60 Hz。线路电感参数是0.071mH,0.013 4Ω。

以T1和T1、T2同时发生故障,两种情况进行仿真分析。在T1发生故障情况采集故障变化前后的三相电流,通过式(4)和式(5)可以计算得到dq坐标下的电流波形如图6所示;采集到的故障脉冲波形如图7所示。

图7 T1故障脉冲信号图Fig.7 The fault PWM signal of T1

由图6可发现,在T1发生故障时刻,Iq几乎不变,而Id值变化较大,且其值几乎为负,部分为正的值体现了零点漂移现象。同样T1、T2同时发生故障时,可得到相应的两相故障信号如图8所示。

由图8可发现,T1、T2同时发生故障情况时,两相电流Iq和Id均发生了较大的变化,其中Id值全为负而Iq有小部分在0值以上,同样体现了零点漂移现象。这两个实例仿真体现出来的特征与前文的分析所得到的结论一致。

采用径向基神经网络,数据样本为22种故障情况下的数据,每种数据采集6个周期,即1999个点。神经网络输人为两相电流的最大值和最小值,根据式(7)～式(9)计算得到,输出为对应6个开关状态的［1*6］的矩阵,进行仿真得到的神经网络训练波形如图9所示。而采用文献［7］所提方法对本文的仿真数据进行仿真,得到的神经网络训练波形如图10所示。

图6 T1故障情况下两相电流Iq、IdFig.6 The currents Iq,Idduring T1 fault operation

图8 T1、T2同时故障时刻两相电流Iq、IdFig.8 The currents Iq,Idduring T1 and T2 fault operation

图9 本文方法神经网络训练波形图Fig.9 The training p lot of NNW by proposed method

图10 对比方法神经网络训练波形图Fig.10 The training plot of NNW by compared method

对比图9和图10可知,在相同的计算步数下前者的训练误差远远小于后者;此外,对两种方法的运行速度进行了比较,发现在相同硬件运行环境下,前者的运行时间较后者节约了三分之一;在诊断效果方面,利用文献［7］和本文算例进行测试,两者方法均能全部识别文中所提的21种故障。

5 结 论

针对目前基于神经网络的逆变器故障诊断方法,在特征向量的提取方面进行了改进。本文对风电系统中PWM矢量控制方法进行详细的分析,将理论分析与仿真分析相结合,得出可根据变频器输出测得的电流大小变化特征进行故障诊断。进一步利用电流大小变化特征,搭建了神经网络故障诊断模型,并通过实验仿真,验证了该方法运行速度快、诊断精度高、具有更强的普适性,为逆变器的故障诊断提供了一种新的思路。此外,本文分析的风电系统故障诊断是在风况稳定的情况下进行的,变风速情况还需进一步研究。

［1］ PARK BG,KIM T S,RYU JS,etal.Fault tolerant strategies for BLDCmotor drives under switch faults［C］//IEEE Industry Applications Conference,Tampa,USA.2006,4:1637-1641.

［2］ FUCHS FW.Some diagnosismethods for voltage source inverter in variable speed drives with induction machines-a survey［C］// IEEE 29th Annual Conference,Roanoke,USA.2003,2:1378-1385.

［3］ KHOMFOIS,TOLBERT LM.Fault diagnostic system for amultilevel inverter using a neural network［J］.IEEE Trans Power Electronics,2007,22(3):1062-1069.

［4］ ARAUJO D,JACOBINA R.L,et al.Fault detection of openswitch damage in voltage-fed PWM motor drive systems［J］.IEEE Trans Power Electronics,2003,18(2):587-593.

［5］ BENNOUNA O.Diagnosis&Fault Detection in wind energy conversion system［C］//Environment and Electrical Engineering 10th International Conference,May 8-11,2011,2011:1-4.

［6］ 王占霞,张晓波.风电变流器故障诊断［J］,电气制造,2011 (2):48-50. WANG Zhanxia,ZHANG Xiaobo.Wind turbine converter's fault diagnoses［J］.Electricalmanufacturing,2011(2):48-50.

［7］ 李宁,李颖晖,朱喜华,等.新型容错逆变器的混杂系统建模与故障诊断［J］.电机与控制学报,2012,16(9):53-58. LINing,LI Yinghui,ZHU Xihua,et al.Hybrid system modeling and fault diagnosis of fault tolerant inverter［J］.Electric Machines and Control,2012,16(9):53-58.

［8］ KO Y J,LEE K B,LEE D C,etal.Fault diagnosis of three-parallel voltage-source converter for a high-power wind turbine［J］. IET Power Electron,2012,5(7):1058-1067.

［9］ 杨晓冬,王崇林,史丽萍.H桥逆变器IGBT开路故障诊断方法研究［J］.电机与控制学报,2014,18(5):112-118. YANG Xiaodong,WANG Chonglin,SHI Liping.Study of IGBT open-circuit fault diagnosismethod for H-bridge inverter［J］.E-lectric Machines and Control,2014,18(5):112-118.

［10］ WU B,LANG Y Q,ZARGARIN,等.风力发电系统的功率变换与控制［M］.北京:机械工业出版社,2012:184-189.

［11］ VASP.Electricalmachines and drives:a space-vector theory approach［M］.New York:Oxford University Press,1992:165 -167.

［12］ KRAUSE PC,WASYNCZUK O,SUDHOFF SD.Analysis of electric machinery and drive system［M］.2nd Edition.Piscataway:John Wiley Press,2002:186-189.

［13］ KRAUSE P,WASYNCZUK O,SUDHOFF S.Analysis of electric machinery and drive systems［M］.2nd Edition.USA:Wiley-IEEE press,2001:87-95.

［14］ 宋文胜,冯晓云,谢望玉,等.单相三电平整流器d-q坐标系下的控制与SVPWM方法［J］.电机与控制学报,2012,16 (4):56-63. SONG Wensheng,FENG Xiaoyun,XIE Wangyu,et al.Space vector pulse width modulation and control technique for single phase three level rectifier in d-q coordinate system［J］.Electric Machines and Control,2012,16(4):56-63.

(编辑:张诗阁)

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

国家自然科学基金(61102039);973计划(2012CB215106);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-11-0130);高校博士学科点专项科研基金(20120161110009);湖南省自然科学基金(14JJ7029);中央高校基金和湖南省教改课题

张海霞(1984—),女,博士研究生,研究方向为风机控制及故障诊断;谭阳红(1971—),女,博士,教授,博士生导师,研究方向为智能电网、模拟故障诊断;周 野(1984—),男,博士,工程师,研究方向为电力系统安全稳定分析与控制。

张海霞