用小波分析来判定风力发电中电力电子的故障

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用小波分析来判定风力发电中电力电子的故障
张晓波1 张新燕2 王维庆1,2
1. 新疆大学（830008）
2. 西安交通大学（710049）
Fault Analysis of Power Electronic Devices in Wind Power System by Means of Wavelet Analysis Zhang Xiaobo Zhang Xinyan Wang Weiqing
Xinjiang University Xi ′an Jiaotong University
风力机是目前普遍应用、推广的机型，是风能利用的主要形式。

风力发电机组（简称风电机组）是将风能转化为电能的机械。

其发电机通常包括（恒速）同步发电机、（恒速）异步发电机和变速运行发电机三种类型。

同步发电机的优点是其励磁系统可以控制发电机的电压和无功功率，发电机效率高。

同步电机要通过同步设备的整步操作达到准同步并网（并网困难），由于风速变化大，以及同步发电机要求转速恒定（50Hz ±0.2Hz ），风力机必须装有良好的变浆距调节机构。

异步发电机结构简单、坚固、造价低，异步发电机投入系统运行时，由于是靠转差率来调节负荷，因此对机组的调节精度要求不高，不需要同步设备的整步操作，只要转速接近同步速时就可并网，且并网后不会产生振荡和失步。

缺点是并网时冲击电流幅值大，不能产生无功功率。

另外，双绕组可变极（4/6极）异步发电机能在两种不同的额定转速下运行，可解决低风速时发电机的效率问题[5]。

变速运行发电机可采用类同于（恒速）同步/
异步发电机的结构，通过对它们在结构及控制方法上的改进来提高变速风力发电机的能量转换效率。

摘 要：
随着风能资源的利用水平不断提高，风力发电系统中的电力电子装置使用也越来越多，其工作可靠性要求也越来越高。

风力发电装置多位于野外，不可能让运行人员长期守在风机就地监视。

为减轻检修人员的工作负担，对风机运行中远方检测到的大量数据进行快速而有效的可视化分析及故障状态粗略判断，文章引入了一种用小波变换来对数据进行快速分析诊断故障的方法。

通过该方法能够很好的根据实时数据判断风机电力电子装置的故障。

关键词：
风力发电 电力电子 故障分析 小波分析
Abstract: With the development of utilities to the
wind energy, more and more electric power components and devices have been used in wind turbine generator system, which worked in the open fi eld and it was hard for the operators to monitor in site. However, a large number of data supplied from the distant placed could be used to judge the problem, thus, came a new method to judge the default of the electronic components and devices in the wind turbine system by means of wavelet analysis on the real time data.
Keywords: Wind power Power electronic Fault analysis Wavelet analysis
1 风力发电机简介
风力机是将风能转化为其它能源的机械，包
括水平轴风力机和垂直轴风力机。

其中水平轴
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2 电力电子在风电机组中的应用
2.1 直驱式风力发电机
直驱电机并网的结构如图1，将绕线式感应电机的定子绕组接到一个频率、幅值、相位和相序都可以调节的交-直-交变频器供给电网。

能量在该变频器中是单向流动的，即只能由风力发电机发出交流电经整流器变成直流，最后再经逆变器变回频率、幅值、相位和相序都与电网一致的交流电送至电网。

其优点是结构比较简单，缺点是所有能量都经电力电子装置供给电网，电力电子装置负担很重，投资大，能量转换效率低，而且易出故障。

3 常见故障
3.1 全功率因数变流装置
将具有绕线转子的双馈异步发电机与应用最新电力电子技术的IGBT 变频器及PWM 控制技术结合起来即是变速恒频发电系统，可以获得正弦形转子电流，电机内不会产生低次谐波转矩，同时能实现功率因数的调节。

现代兆瓦级以上的双馈异步风力发电机大多采用这种变频器，图3是这种典型的变频器结构图[5]。

图1
直驱式风力发电机并网结构简图
2.2 感应双馈调速电机
感应电机双馈调速的结构如图2，将绕线式
感应电机的定子绕组接到工频电网，转子绕组采用一个频率、幅值、相位和相序都可以调节的交-直-交变频器供电。

该变频器是由两个对称的整流逆变器组构成，能量是可以双向流动的，在风力机亚同步[1]运行状态下，转子电流是由电网电流经一个整流逆变器整流成直流再经一个整流逆变器逆变成所需交流供给。

这样定子侧的输出电流便与电网的频率、幅值、相位和相序都一致，可供给电网。

在风力机超同步[1]运行状态下，除定子电流供给电网以外，系统的滑差功率也经变频器调整后供给电网。

对比直驱式风力发电机，感应双馈调速电机中变频器流过的功率明显要小很多，大约只有直驱式风力发电机的30%，而且能量是双向流动的，利用率高。

图2 双馈式风力发电机并网结构简图
图3 全功率因数变流器主电路原理图
（I a ，I b ）
（I c ，I d ）
转矩信号
全功率因数变流装置具有变频并网功能，在
微处理器的支持下可控制发电机的输出功率因数（从而具有了无功补偿能力）。

此外，全功率因数变流装置还具有谐波抑制功能，可向共用电网提供高质量的电能。

3.2 常见故障原因及分析
电力电子装置因为工作可靠及体积小巧等优点在风力发电系统中发挥了巨大的作用。

但也正因为其大量应用，电力电子装置的故障对风力发电系统中的影响也越来越明显。

目前，风力发电机中电力电子开关大量使用了绝缘栅双极晶体管（IGBT ），当其管两端电压超过了最大集-射极间电压，或者其流过电流超过了最大集电极电流，亦或其运行功率超过了在正常工作温度下允许的最大耗散功率（最大集电极功耗）[3]，都有可能导致开关管超过耐受极限而击穿或烧毁，有的甚至是永久性损坏。

以双馈电机为例，亚同步状态下，如果电网电压或频率偏差过大容易损坏电网侧IGBT ；超同步状态下，当风机转速过快，滑差功率过大超过风机侧整流器的整流能力，则容易损坏风机侧
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IGBT 。

当开关管的故障严重并且扩大化后，风力发电机也就无法正常工作了，直驱式风力发电机发出的电将无法输送给电网，双馈式风力发电机则由于失去励磁根本无法发出电来。

随着生产设备自动化水平提高，风力发电机都采用远程遥测集中控制。

大量现场采集来的电压和电流等数据波形可供分析判断风机电力电子装置运行状态是否正常，由于开关管故障机理的复杂性，光凭某段时间内的电压或者电流波形无法准确判断此时开关管是否有故障，可以用小波分析技术将微小的故障特征频率从大量的正常开关管工作频率中筛选出来，对现场数据实现可视化智能判别。

4 小波分析故障诊断方法
4.1 小波变换及小波分析
小波变换（Wavelet Tra nsfor m ）的概念是1984年法国地球物理学家J.Morlet 在分析处理地球物理勘测资料时提出来的。

其具体做法是把一称为基本小波的函数ψ（t ）做位移τ后，再在不同尺度a 下与待分析信号x （t ）做内积：
WT x （a ，τ
）x （t ）ψ*（t -τ
—a
）dt a ＞0
小波分析方法是一种窗口大小（即窗口面积）固定但其形状可改变，时间窗和频率窗都可改变的时频局域化分析方法，由于在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，具有对信号的自适应性，被称为数学显微镜[2]。

4.2 选用小波变换的原因
在信号处理中一般使用傅立叶变换，虽然傅
立叶变换能将信号的时域特征和频域特征联系起来，但只能从信号的频域和时域分别观察。

傅立叶谱是信号的统计特性，是信号整个时域内的积分，没有局部化分析信号的功能[2]。

而小波变换的强项恰恰是实现多分辨率下局部特征频率的识别，它如同显微镜调节焦距观察任意大小物体一样可以通过改变频率窗口轻易实现某一局部频率
条件下特征信号的拣选和识别。

而故障频率总是淹没在大量正常运行频率的噪声之内的，这使得小波分析在故障频率识别中大有用武之地。

4.3 用小波变换进行故障识别
利用Matlab 软件，可以简单快速地实现小波变换运算和进行故障的识别。

但在故障识别之前还需解决一些问题，首先是采集故障数据波形，其次是根据电力电子设备故障发生的理论计算出发生故障的特征频率，最后是选择用何种小波来进行小波变换，这是比较重要的步骤，小波种类选择得好能使故障特征频率在包络谱中更清晰更易识别，选择得不好则会导致故障特征频率淹没在其它频率中无法分清。

图4是用小波变换进行故障诊断的程序框图。

图4
用小波分析进行故障诊断流程图
5 算例分析
针对GE wi nd 1500kW 和东汽1500kW 这样
的双馈感应机型。

经研究表明：风力发电机变频器的直流脉动电压包含了开关管是否有故障的信息[4]。

模拟产生一组故障波形，假设其为现场采集的风力发电机变频器的直流脉动电压的基波幅值的历史数据采集样本，因故障数据只涉及
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表1 达坂城风电场主要风力机型[6]
障，是十分必要的。

小波分析同时具有分析时域和频域信号的特性，所以使用小波分析技术对检测信号进行变换，然后对具有故障特征的信号进行重构，再通过希尔伯特变换进行解调和细化频
谱分析[2]。

由于Matlab 软件本身支持大量待分类数据以矩阵形式批量输入，而且能够快速实现大量繁杂的卷积计算，还能让结果非常简洁直观得显示出来，因此该方法确实大大提高了对海量运行现场数据的故障识别效率。

但该方法也有一定局限性，首先小波分析中用到的小波函数不像标准傅立叶变换那样是唯一的，而用不同的小波基分解故障信号产生的结果是不同的。

针对具体情况选择哪种小波函数得到的结果最好，目前只能通过反复实验缩小理论值和实际值间差距来解决，此外，针对每一具体风机变频器的故障特征频率都要单独计算，这些都是小波分析在故障诊断中应用的瓶颈。

参 考 文 献
1 王承煦，张 源．风力发电[M]．中国电力出版社，2002.8．
2 飞思科技产品研发中心．小波分析理论与M AT L A B2007实现[M]．电子工业出版社，
2007.10．3 王兆安，黄 俊．电力电子技术M ．机械工业出版社，2000．4 徐德洪，程肇基，崔学军．用傅里叶分析法诊断电力电子电路的故障[J]．浙江大学学报，1994
，28（6）．
5 上海又讯自动化技术有限公司．风力发电机介绍，2006.10．
6 张新燕，王海云，王维庆．达坂城风力发电场机型比较与机型选用研究[J]．中国科技论文在线．
（收稿日期：
2008-05-29）注：本文受国家自然基金课题资助（批准号：
50767003）图6 四层小波分解结果
10-1
d 4
20-2d 2
2
0-2d 3
50-5d 1
400
1000
1200
200
800
0600
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200
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600
作者简介：张晓波，男，1983年生，新疆大学在读硕士，助理工程师，硕士研究生，研究方向为风力发电与并网技术。

图5 故障时域波形
32.521.510.50-0.5-1-1.5-2400
1000
1200
200
800
600t /s
电压/V。