CN108693438A - 一种风电机组发电机绕组故障智能诊断系统及方法 - Google Patents

一种风电机组发电机绕组故障智能诊断系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种风电机组发电机绕组故障智能诊断系统，包括数据采集模块、数据分析处理模块、风险评估模块、数据存储模块、通讯模块和电源模块。本发明该智能诊断系统通过其数据采集模块的实时数据采集，对发电机绕组进行实时状态监测，并通过与风电机组主控系统连接，从主控系统中获取发电机定子绕组温度及发电机运行状态数据，结合上述数据并与正常工况下的数据进行对比、分析、处理，得到发电机绕组潜在的故障发展趋势，再将现有绕组故障诊断经验数据模型化，将其分为若干风险等级，用以评判绕组的潜在故障风险。本发明能实现发电机绕组故障诊断的智能化，且诊断结果更为精准，以便提前做好维护、检修及更换准备，缩短风电机组的停机时间。

Description

一种风电机组发电机绕组故障智能诊断系统及方法
技术领域
本发明涉及风力发电机组发电机绕组故障检测领域，特别是涉及一种大功率双馈式风电机组发电机绕组故障智能诊断系统及方法。
背景技术
目前风电行业对双馈式风力发电机绕组故障的诊断，均采用在定子绕组内部设置测温元件监控绕组温度、转子侧依靠变流器实现对转子绕组故障的报警。
但现有的双馈式发电机绕组故障诊断，无法对绕组在运行过程中出现的潜在风险进行风险预评估，仅仅是一种被动式的故障检测。对于定子绕组，仅能通过绕组温度变化进行状态跟踪；对于转子绕组的故障，如绕组相间短路、对地短路、引接线短路等故障，无法实时监控，往往到转子绕组出现故障时才能得知。并且发电机的绕组故障主要包括绕组相间短路、对地短路、绕组与连接线焊接部分断路、转子引线连接线断裂等，为需要现场拆解发电机进行修复的突发性故障。一旦出现此类问题，轻则需要在机舱内进行焊接，重则需要整体更换发电机，故障恢复周期很长，严重影响机组发电量。
由此可见，上述现有的风电机组发电机绕组故障诊断系统显然仍存在不便与缺陷，亟待加以进一步改进。如何能创设一种新的风电机组发电机绕组故障智能诊断系统及方法，使其能智能诊断出发电机绕组的潜在故障，提高风电机组安全性，成为当前业界急需改进的目标。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种风电机组发电机绕组故障智能诊断系统，使其能智能诊断出绕组的潜在故障，提高风电机组安全性，从而克服现有的风电机组发电机绕组故障诊断系统的不足。
为解决上述技术问题，本发明提供一种风电机组发电机绕组故障智能诊断系统，包括数据采集模块、数据分析处理模块、风险评估模块、数据存储模块、通讯模块和电源模块，
所述数据采集模块，用于实时采集所述风电机组发电机定、转子各相绕组的电压、电流数据，并将其采集到的数据传送至所述数据分析处理模块；
所述数据分析处理模块，用于接收所述数据采集模块提供的所述定、转子各相绕组的电压、电流数据，并接收所述通讯模块提供的机组并网状态、主控系统数据和指令信息，再对接收数据与正常工况下的相应数据以及预先设定的定、转子电压和电流谐波含量限值及波形畸变率限值进行分析处理，判断出定、转子各相绕组状态和潜在的故障发展趋势，将其分析判断结果传输至所述风险评估模块；
所述风险评估模块，用于接收所述数据分析处理模块的分析判断结果，并接收所述通讯模块提供的预先设定的风险评估策略，对发电机绕组状态进行风险等级评估，将风险评估结果和接收的分析判断结果传输至所述数据存储模块中保存；
所述数据存储模块，用于存储所述数据分析处理模块和风险评估模块分析得到的数据信息；
所述通讯模块，用于接收所述风电机组主控系统提供的风险评估策略、机组并网状态及主控系统数据和指令信息，并将接收信息传输至所述数据分析处理模块和风险评估模块，以及将所述数据存储模块中的数据分析判断结果和风险评估结果反馈给风电机组主控系统；
所述电源模块，用于为所述数据分析处理模块、风险评估模块、数据存储模块和通讯模块提供所需电能。
作为本发明的一种改进，所述数据采集模块，采用电压和电流数据采集装置，所述电压和电流数据采集装置包括安装在发电机与整机连接的各相电缆上的感应线圈。
进一步改进，所述通讯模块还可与所述风电机组的变流器通讯连接，用于读取所述发电机定、转子各相绕组的电压、电流数据，并将其读取的数据传送至所述数据分析处理模块。
进一步改进，所述数据存储模块具有USB数据接口、网线接口和无线通讯接口。
进一步改进，所述电源模块与所述风电机组的自用电电源连接。
本发明还包括一种应用上述的风电机组发电机绕组故障智能诊断系统的风电机组发电机绕组故障智能诊断方法，所述方法包括如下步骤：
(1)实时采集所述风电机组发电机定、转子各相绕组的电压、电流数据，并将其发送至所述数据分析处理模块；
(2)由所述通讯模块接收风电机组主控系统提供的风险评估策略、机组并网状态及主控系统数据和指令信息，并将接收信息传输至所述数据分析处理模块和风险评估模块；
(3)由所述数据分析处理模块接收所述步骤(1)采集到的数据信息，和所述通讯模块提供的机组并网状态及主控系统数据和指令信息，对接收到的数据与正常工况下的相应数据以及预先设定的定子、转子电压和电流谐波含量限值及波形畸变率限值进行分析处理，判断出定、转子各相绕组状态和潜在的故障发展趋势，将其分析判断结果传输至所述风险评估模块中；
(4)由所述风险评估模块接收所述数据分析处理模块的分析判断结果，并结合由所述通讯模块提供的预先设定的风险评估策略，对发电机绕组状态进行风险等级评估，将风险评估结果和接收的分析判断结果传输至所述数据存储模块中保存；
(5)将所述数据存储模块中的数据分析结果和风险评估结果通过所述通讯模块反馈给风电机组主控系统。
进一步改进，所述步骤(1)中风电机组发电机定、转子各相绕组的电压、电流数据通过电压和电流数据采集装置采集得到，或通过所述通讯模块从风电机组变流器中读取得到。
进一步改进，所述步骤(3)中主控系统数据信息包括发电机运行过程中定子绕组温度、发电机冷却系统温度和状态参数、定子绕组电压和电流谐波含量及波形畸变率、转子绕组电压和电流谐波含量及波形畸变率。
进一步改进，所述步骤(5)中预先设定的风险评估策略是根据现有定、转子各相绕组故障诊断经验数据建立的故障诊断模型，所述故障诊断模型包括若干风险等级，所述风险评估模块将所述数据分析处理模块分析得到的分析判断结果，与所述故障诊断模型中的若干风险等级进行比对，评估出所述发电机绕组的风险等级。
进一步改进，所述步骤(6)中所述数据存储模块中的数据分析判断结果和风险评估结果通过USB数据传输线、网线通讯或无线通讯方式导出。
采用这样的设计后，本发明至少具有以下优点：
本发明采用独立的发电机绕组故障智能诊断系统，使其与风电机组主控系统连接，通过数据采集模块的实时数据采集，对发电机绕组进行实时状态监测，结合从主控系统中获取到的发电机定子绕组温度及发电机运行状态数据，通过与正常工况下的数据进行对比、分析、处理，得到发电机绕组潜在的故障发展趋势，并将现有绕组故障诊断经验数据模型化，将其分为若干风险等级，用以评判绕组的潜在故障风险。
本发明发电机绕组故障智能诊断系统还通过通讯模块，可将分析判断结果和风险评估结果发送到控制台，供监控人员实时查阅。
本发明还通过直接读取风电机组变流器中的发电机定、转子各相绕组的电压、电流数据，省去了安装电压和电流数据采集装置，节约成本。
本发明通过开发体系化的发电机绕组故障分析、故障风险评估体系，使发电机绕组故障实现智能化诊断，诊断结果更为精准，还可根据不断积累的经验，远程对分析方法和风险评估策略进行更新、升级。一方面，有利于全面监控发电机绕组状态，为后续故障分析提供数据；另一方面，也便于快速、高效地针对绕组故障风险，提前做好维护、检修及发电机更换的准备，缩短风电机组因发电机绕组损坏造成的停机时间。
附图说明
上述仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，以下结合附图与具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
图1是本发明风电机组发电机绕组故障智能诊断系统的结构示意图。
具体实施方式
参照附图1所示，本发明风电机组发电机绕组故障智能诊断系统，包括数据采集模块、数据分析处理模块、风险评估模块、数据存储模块、通讯模块和电源模块。
该数据采集模块，用于实时采集该风电机组发电机定、转子各相绕组的电压、电流数据，并将其采集到的数据传送至数据分析处理模块。
其中，本实施例中该数据采集模块为电压和电流数据采集装置。该电压和电流数据采集装置采用安装在发电机与整机连接的各相电缆上的感应线圈，用于实时测量定、转子各相绕组的电压、电流数据。当然，还可将该通讯模块与风电机组的变流器通讯连接，直接读取该发电机定、转子各相绕组的电压、电流数据，并将其读取的数据传送至该数据分析处理模块。
该数据分析处理模块，用于接收上述采集到的定、转子各相绕组的电压、电流数据，并接收该通讯模块提供的机组并网状态、主控系统数据和指令信息，再对接收数据与正常工况下的相应数据以及预先设定的定、转子电压和电流谐波含量限值及波形畸变率限值进行分析处理，判断出定、转子各相绕组状态和潜在的故障发展趋势，将其分析判断结果传输至风险评估模块。
该风险评估模块，用于接收该数据分析处理模块的分析判断结果，并接收该通讯模块提供的预先设定的风险评估策略，对发电机绕组状态进行风险等级评估，将风险评估结果和接收的分析判断结果传输至该数据存储模块中保存。
该数据存储模块，用于存储该数据分析处理模块和风险评估模块每次分析后得到的数据信息，并可通过通讯模块将存储的数据信息反馈给风电机组的主控系统。由于该数据存储模块还具有USB数据接口、网线接口和无线通讯接口，具备蓝牙、以太网及WIFI数据传输功能，当远程有线通讯发生故障时，工作人员也可进入风电机组内部，现场对数据信息进行导出操作。
该通讯模块，用于接收该风电机组主控系统提供的风险评估策略、机组并网状态及主控系统数据和指令信息，并将接收信息传输至该数据分析处理模块和风险评估模块，以及将该数据存储模块中的数据分析判断结果和风险评估结果反馈给风电机组主控系统。
该电源模块，用于为该数据分析处理模块、风险评估模块、数据存储模块和通讯模块提供所需电能，其对各模块的供电量根据各模块对电源类型、电源功率、电压等级等的需求进行提供。
本实施例中该电源模块与该风电机组的自用电电源连接，为该发电机绕组故障智能诊断系统提供电能。
本发明上述风电机组发电机绕组故障智能诊断系统的风电机组发电机绕组故障智能诊断方法，包括如下步骤：
(1)实时采集该风电机组发电机定、转子各相绕组的电压、电流数据，并将其发送至该数据分析处理模块。
其中，该步骤(1)中风电机组发电机定、转子各相绕组的电压、电流数据可通过上述电压和电流数据采集装置采集得到。当然也可以通过该通讯模块从风电机组变流器中读取得到。
(2)由该通讯模块接收风电机组主控系统提供的风险评估策略、机组并网状态及主控系统数据和指令信息，并将接收信息传输至该数据分析处理模块和风险评估模块。
(3)由该数据分析处理模块接收该步骤(1)采集到的数据信息，和该通讯模块提供的机组并网状态及主控系统数据和指令信息，对接收到的数据与正常工况下的相应数据以及预先设定的定子、转子电压和电流谐波含量限值及波形畸变率限值进行分析处理，判断出定、转子各相绕组状态和潜在的故障发展趋势，将其分析判断结果传输至该风险评估模块中。
其中，该主控系统数据信息包括发电机运行过程中定子绕组温度、发电机冷却系统温度和状态参数、定子绕组电压和电流谐波含量及波形畸变率、转子绕组电压和电流谐波含量及波形畸变率。
(4)由该风险评估模块接收该数据分析处理模块的分析判断结果，并结合由该通讯模块提供的预先设定的风险评估策略，对发电机绕组状态进行风险等级评估，将风险评估结果和接收的分析判断结果传输至该数据存储模块中保存。
其中，预先设定的风险评估策略是根据现有定、转子各相绕组故障诊断经验数据建立的故障诊断模型，该故障诊断模型包括若干风险等级，该风险评估模块将该数据分析处理模块分析得到的分析判断结果，与该故障诊断模型中的若干风险等级进行比对，评估出该发电机绕组的风险等级。
(5)将该数据存储模块中的数据分析结果和风险评估结果通过该通讯模块反馈给风电机组主控系统，供工作人员实时查阅。当然，该数据存储模块中的数据分析判断结果和风险评估结果还可通过USB数据传输线、网线通讯或无线通讯方式导出。
本发明针对目前风电行业普遍存在的双馈式风力发电机绕组故障无法提前预测问题，提出了带有风险评估功能的绕组故障诊断模式，采用电压和电流数据采集装置与绕组智能诊断系统的组合，实现对风电机组发电机绕组潜在故障的预判与风险评估，及早发现绕组故障风险，以便提前做出维修或更换发电机等决策，缩短绕组故障造成的停机时间。
本发明通过开发体系化的发电机绕组故障分析、故障风险评估体系，使发电机绕组故障实现风险预估，还可根据不断积累的经验，远程对分析方法和风险评估策略进行更新、升级。一方面，有利于全面监控发电机绕组状态，为后续故障分析提供数据；另一方面，也便于快速、高效地针对绕组故障风险，提前做好维护、检修及发电机更换的准备，缩短风电机组因发电机绕组损坏造成的停机时间。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，本领域技术人员利用上述揭示的技术内容做出些许简单修改、等同变化或修饰，均落在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种风电机组发电机绕组故障智能诊断系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据分析处理模块、风险评估模块、数据存储模块、通讯模块和电源模块，
所述数据采集模块，用于实时采集所述风电机组发电机定、转子各相绕组的电压、电流数据，并将其采集到的数据传送至所述数据分析处理模块；
所述数据分析处理模块，用于接收所述数据采集模块提供的所述定、转子各相绕组的电压、电流数据，并接收所述通讯模块提供的机组并网状态、主控系统数据和指令信息，再对接收数据与正常工况下的相应数据以及预先设定的定、转子电压和电流谐波含量限值及波形畸变率限值进行分析处理，判断出定、转子各相绕组状态和潜在的故障发展趋势，将其分析判断结果传输至所述风险评估模块；
所述风险评估模块，用于接收所述数据分析处理模块的分析判断结果，并接收所述通讯模块提供的预先设定的风险评估策略，对发电机绕组状态进行风险等级评估，将风险评估结果和接收的分析判断结果传输至所述数据存储模块中保存；
所述数据存储模块，用于存储所述数据分析处理模块和风险评估模块分析得到的数据信息；
所述通讯模块，用于接收所述风电机组主控系统提供的风险评估策略、机组并网状态及主控系统数据和指令信息，并将接收信息传输至所述数据分析处理模块和风险评估模块，以及将所述数据存储模块中的数据分析判断结果和风险评估结果反馈给风电机组主控系统；
所述电源模块，用于为所述数据分析处理模块、风险评估模块、数据存储模块和通讯模块提供所需电能。
2.根据权利要求1所述的风电机组发电机绕组故障智能诊断系统，其特征在于，所述数据采集模块，采用电压和电流数据采集装置，所述电压和电流数据采集装置包括安装在发电机与整机连接的各相电缆上的感应线圈。
3.根据权利要求1所述的风电机组发电机绕组故障智能诊断系统，其特征在于，所述通讯模块还与所述风电机组的变流器通讯连接，用于读取所述发电机定、转子各相绕组的电压、电流数据，并将其读取的数据传送至所述数据分析处理模块。
4.根据权利要求1所述的风电机组发电机绕组故障智能诊断系统，其特征在于，所述数据存储模块具有USB数据接口、网线接口和无线通讯接口。
5.根据权利要求1所述的风电机组发电机绕组故障智能诊断系统，其特征在于，所述电源模块与所述风电机组的自用电电源连接。
6.一种应用所述权利要求1至5任一项所述的风电机组发电机绕组故障智能诊断系统的风电机组发电机绕组故障智能诊断方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
(1)实时采集所述风电机组发电机定、转子各相绕组的电压、电流数据，并将其发送至所述数据分析处理模块；
(2)由所述通讯模块接收风电机组主控系统提供的风险评估策略、机组并网状态及主控系统数据和指令信息，并将接收信息传输至所述数据分析处理模块和风险评估模块；
(3)由所述数据分析处理模块接收所述步骤(1)采集到的数据信息，和所述通讯模块提供的机组并网状态及主控系统数据和指令信息，对接收到的数据与正常工况下的相应数据以及预先设定的定子、转子电压和电流谐波含量限值及波形畸变率限值进行分析处理，判断出定、转子各相绕组状态和潜在的故障发展趋势，将其分析判断结果传输至所述风险评估模块中；
(4)由所述风险评估模块接收所述数据分析处理模块的分析判断结果，并结合由所述通讯模块提供的预先设定的风险评估策略，对发电机绕组状态进行风险等级评估，将风险评估结果和接收的分析判断结果传输至所述数据存储模块中保存；
(5)将所述数据存储模块中的数据分析结果和风险评估结果通过所述通讯模块反馈给风电机组主控系统。
7.根据权利要求6所述的风电机组发电机绕组故障智能诊断方法，其特征在于，所述步骤(1)中风电机组发电机定、转子各相绕组的电压、电流数据通过电压和电流数据采集装置采集得到，或通过所述通讯模块从风电机组变流器中读取得到。
8.根据权利要求6所述的风电机组发电机绕组故障智能诊断方法，其特征在于，所述步骤(3)中主控系统数据信息包括发电机运行过程中定子绕组温度、发电机冷却系统温度和状态参数、定子绕组电压和电流谐波含量及波形畸变率、转子绕组电压和电流谐波含量及波形畸变率。
9.根据权利要求6所述的风电机组发电机绕组故障智能诊断方法，其特征在于，所述步骤(4)中预先设定的风险评估策略是根据现有定、转子各相绕组故障诊断经验数据建立的故障诊断模型，所述故障诊断模型包括若干风险等级，所述风险评估模块将所述数据分析处理模块分析得到的分析判断结果，与所述故障诊断模型中的若干风险等级进行比对，评估出所述发电机绕组的风险等级。
10.根据权利要求6所述的风电机组发电机绕组故障智能诊断方法，其特征在于，所述步骤(5)中所述数据存储模块中的数据分析判断结果和风险评估结果通过USB数据传输线、网线通讯或无线通讯方式导出。
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