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双馈风力发电机定子绕组匝间短路的故障诊断

1绪论 (1)

1.1研究背景及意义 (1)

1.2发电机定子绕组匝间短路故障的研究方法 (3)

1.3本文的主要研究内容 (7)

2双馈式风力发电机的多回路数学模型及Simulink仿真 (9)

2.1引言 (9)

2.2双馈风力发电机的基本理论 (9)

2.2.1电机的工作原理 (11)

2.2.2电机的等效电路及基本方程 (12)

2.3双馈式风力发电机的多回路数学模型 (13)

2.4双馈异步风力发电机的Simulink模型 (15)

2.5本章小结 (20)

3 双馈风力发电机定子绕组匝间短路故障分析 (21)

3.1引言 (21)

3.2故障后双馈风力发电机多回路模型的修正 (21)

3.3故障后电气量变化分析 (21)

3.4双馈风力发电机正常与故障运行时的仿真 (23)

3.5定子绕组不同程度匝间短路故障时的仿真研究 (27)

3.5.1定子绕组发生5%匝间短路故障情况 (27)

3.5.2定子绕组发生15%匝间短路故障情况 (28)

3.5.3定子绕组发生25%匝间短路故障情况 (29)

3.6本章小结 (31)

4 神经网络在发电机故障诊断中的应用 (33)

4.1人工神经网络简述 (33)

4.1.1神经网络模型及结构 (33)

4.1.2神经网络的基本性质及应用 (34)

4.2 BP神经网络 (34)

4.2.1 BP神经元模型 (35)

4.2.2 BP学习算法步骤 (36)

4.3 Elman神经网络 (38)

4.4神经网络在故障诊断中的应用 (39)

4.5 双馈风力发电机定子绕组匝间短路故障诊断的神经网络设计 (40)

4.5.1 BP神经网络的设计及训练结果 (40)

西安理工大学工程硕士专业学位论文

4.5.2 Elman神经网络设计及训练结果 (42)

4.6本章小结 (43)

5 Elman神经网络在双馈风力发电机定子绕组匝间短路故障中的应用 (45)

5.1引言 (45)

5.2定子绕组匝间短路故障所在相的诊断 (45)

5.3 Elman神经网络在定子绕组匝间故障程度诊断的应用 (48)

5.4本章小结 (50)

6结论与展望 (51)

6.1结论 (51)

6.2展望 (52)

致谢 (53)

参考文献 (55)

附录 (59)

绪论

1绪论

1.1研究背景及意义

随着国民经济的快速发展，能源短缺问题越来越受到世界各国的高度重视。特别是最近这二三十年，中国的经济得到迅猛的增长，能源消耗量大大增加，而其中煤炭、石油、天然气等常规能源严重紧缺，严重的阻碍了国民经济的发展。因此，寻求新能源发电就成了当务之急，风能作为一种洁净无污染的可再生能源，产业化基础好，经济优势明显，极具开发利用价值，是最可能大规模发展的能源之一，因此，风力发电的发展受到了越来越多的关注[1]。

世界风能协会（WWEA）发布的《2012世界风能报告》指出，截止2012年底，全球风电机组装机容量达到282,275兆瓦，其中2012年新增44,609兆瓦，比以往任何时候都更多。美国风电机组的装机量已经达到60GW，其中新增13.1GW，创下了2009年以来的增幅新高。2012年，欧洲风电市场显示出强烈的增长势头，风电装机总量达到109GW，风能发展取得了前所未有的进步。罗马尼亚的风电机组新增量为923MW，乌克兰的风电机组量也增长甚快。另外，欧洲的海上风电厂也在蓬勃发展。其中，2012年12月，随着英国伦敦近海风电场的阵列项目（London Array）中最后一批风电机组的安装的完成，全球最大海上风力发电项目完成了主要基建安装，装机高达630MW。全球2012年年底所有安装的风力机，每年可提供580TW的电量，超过3％的全球电力需求。风电行业在2012年有600亿欧元或750亿美元的营业额。全球共有100个国家和地区使用风能发电，冰岛成为第100个使用风力发电国家。世界风能协会预计，2016年全球将有超过500,000MW 容量，到2020年达到大约1,000,000MW是可能的[2]。

2012年中国大陆新安装风电机组7872台，新安装风电机组容量1296万千瓦。截止2012年底，全国累计风电装机保有量53764台，累计装机容量7532.4万千瓦，共有1445个风电场，吊装风电机组52827台，累计风电吊装容量70.21GW，与同口径统计的2011年累计吊装容量56.49GW相比，新增13.72GW，增幅约24%。我国“十二五”规划提出，到2015年底风电并网装机量将达到1亿千瓦以上，2020年达到2亿千瓦，风电是我国实现“十二五”和2020年非化石能源发展目标的最重要的可再生能源之一。

随着并网风力发电机组安装容量的日益增加，以及海上风力发电的发展，优化和改进发电机组的故障诊断技术已成为风力发电技术迫在眉睫的新问题。发电机是风电机组的最重要部件之一，由于风力发电运行条件苛刻以及发电技术不成熟，发电机故障率较高。如HomsRes海上风电场的很多风力发电机在2004年出现了电机故障，只能先把电机进行更换然后再运输到陆地修理，供应商Vestas负责了所有的损失，以致该公司当年直接亏损了近4000万欧元。