近年来全球范围内风电产业的快速发展,使得风机维修成本极大提高,传统的故障检测和维修方式已很难满足要求,需要对风力机的早期故障更加灵敏,以便于更早的采取应对措施和安排维修计划,避免重大损失。本文针对笼型异步风力发电机定子匝间短路和转子断条等早期故障特征具有幅值小、非稳态、易受工况影响等特点,分别模拟不同负载条件和工况下的早期故障信号,并引入样本熵算法实现风力发电机定子电流和电磁转矩信号特征提取,实现定量参数分析和故障检测。针对双馈异步风力发电系统进行定子匝间短路早期故障建模,通过仿真实验分析验证模型的有效性,并提取控制环中信号进行分析和故障检测。本文所做的具体工作如下:(1).搭建笼型异步风力发电机早期故障模型。建立正常运行条件下的电机模型,通过异步电机定子匝间短路的状态方程,构建电机定子匝间短路故障动态模型,然后通过在电机模块转子外接电阻的方式模拟电机转子断条故障,并进行仿真验证。(2).引入样本熵算法对笼型异步风力发电机进行早期故障检测。基于样本熵的所需数据短、不受幅值影响、抗噪能力较强等特点,对风力发电机模拟仿真定子电流与电磁转矩信号进行特征提取,分析结果表明其能较好的实现笼型异步风力发电机故障的定量分析,不仅能检测出电机轻微的定子匝间短路与转子断条故障,而且能区别出两种故障类型。(3).搭建双馈风力发电系统及其定子匝间短路故障模型,利用控制环信号进行电机的故障检测。该模型包含以下几个单元模块:风力机传动模块、定子磁链观测器、双馈异步发电机本体模块、转子侧双闭环控制系统,能准确实现双馈风力发电机的最大功率点追踪控制与有功、无功解耦控制。针对双馈风力发电系统定子匝间短路故障模型进行不同故障程度的仿真,通过提取控制环中定子电流m、t轴信号进行分析,确定该信号可实现变风速条件下双馈风力发电系统在轻微定子匝间短路故障的检测。
