Prony扩展谐波分析法在发电机突然短路故障中的应用

本文利用Prony扩展谐波分析法对发电机三相突然短路后的故障电流进行分解,分解结果充分反映了发电机短路后的电流变化特征,说明Prony算法的有效性。在此基础上,利用各分解量,对发电机的参数进行辨识,辨识的结果与设计值吻合得很好,拓展了该方法的应用范围。     

大型发电机突然三相短路试验数据分析和动态参数辨识

高速采样和高精度数字化自动测试仪器应用于大型同步发电机测试,需要计算机辅助分析程序自动分析数据和辨识电机的参数。为了提高参数辨识精度,本文提出了一种全新的动态参数辨识方法,即根据短路电流中衰减分量的性质,推导出优化组合模型分时段采用非线性最小二乘回归方法直接辨识发电机参数的原理。另外,还根据IEEE Std-115和GB／T-1029有关发电机突然三相短路电流波形处理方法实现对短路电流上下包络线的拟合以计算大型同步发电机的动态参数。并开发了利用突然三相短路试验数据辨识大型同步发电机动态参数的计算机辅助分析软件。通过实际电机的测试数据处理,验证了软件及算法的实用性。     

同步发电机短路故障参数的扩充Prony算法辨识

针对同步发电机短路故障问题,在分析同步发电机短路电流信号特点的基础上,提出了基于扩充Prony算法的同步发电机三相短路电流分段分析方法,建立了同步发电机突然三相短路电路模型。通过仿真分析得到拟合误差曲线以及A、B两相短路电流的模态信息。仿真结果表明:算法能够有效的提取各相电流信号的幅值、频率、相位和阻尼参数等模态信息,信号拟合精确度在10-5以上,是一种有效的同步发电机短路电流分析算法。     

Prony算法在电力系统暂态信号分析中的应用

电力系统暂态信号成分的准确识别是电力系统动态过程分析的基础.文中分析了Prony算法中采样频率、采样点数等参数的选择方法,尤其是提出了根据动态变化率DVR＜1%和信噪比SNR＞40 dB来选择模型阶数的方法.通过对模拟同步发电机空载突然三相短路故障的分析,验证了阶数选择方法的有效性和准确性.将Prony算法及阶数选择方法应用于南网天广直流实际故障信号的分析,说明了Prony分析及阶数选择方法的有效性.     

基于时步有限元的同步发电机三相突然短路仿真分析

基于时步有限元方法分析发电机瞬态过程,对于改进系统稳定分析中发电机模型具有重要意义。本文采用场-路耦合时步有限元方法建立了同步发电机的动态仿真模型,针对实验室的一台7.5kW非线性发电机模型机三相突然短路进行仿真及实验对比研究。用Prony方法对瞬态电流的仿真及实测结果进行分解,得到交直流分量,通过对比分析验证了该动态仿真模型的正确性,并辨识出时间常数Ta和Td′。进而对不同励磁电流下负载突然短路进行仿真,得到不同响应的变化趋势。     

电力系统暂态变量的Prony分析

电力系统暂态过程中,各类变量由衰减直流分量与衰减交流分量(基波,谐波)组成。确定暂态信号中的各分量对电力系统控制和保护至关重要。Prony分析可以直接提供按指数规律衰减信号中各种分量的频率和幅值,更切合电力系统暂态变量的特点,并可用最小二乘法得到高精度的拟合。本文采用两个算例来说明该方法的有效性,第一个算例对石洞口二厂600MW汽轮发电机静止励磁系统实测阶跃响应进行Prony分析并作误差分析,第二个算例对发电机空载三相短路电流进行Prony分析,得到短路电流各分量。     

电网谐波与间谐波检测的分段Prony算法

将Prony算法应用于谐波与间谐波检测时,存在采样参数及模型阶数难以确定的问题;另外由于现代电网谐波与间谐波频率范围广,直接进行Prony分析的辨识结果往往不精确。针对这些问题提出了一种分段Prony算法,首先依据信噪比和均方差来确定模型阶数;然后根据谐波与间谐波的频率范围进行频段划分,确定各频段的采样频率及采样时间;最后根据各段采样参数进行分段Prony分析,并综合各段分析结果,得出各频段谐波与间谐波的频率、幅值、衰减因子及初相位。仿真算例验证了该算法的有效性。     

基于EMD-SG和信息熵矩阵束的同步电机参数辨识

为了解决工程实际中准确获得同步电机瞬态及超瞬态参数问题,提出经验模态分解与矩阵束算法相结合的新型同步电机参数识别法。该方法借助EMD对采集到的含噪短路电流信号进行分解,采用Savitzky-Golay滤波器对高频分量部分进行平滑降噪预处理,借此提高其信噪比;为较好识别短路电流模态阶数,将信息熵引入矩阵束并将此改进矩阵束算法用以提取预处理后的短路电流各分量的频率和阻尼,进而识别出同步电机的瞬态参数。同步发电机三相突然短路仿真与试验参数辨识结果均表明,该方法在信噪比低于24 d B时,仍能快速、精确地辨识同步电机参数。     

采用三相突然短路法测量同步电机参数

用突然短路法测量同步的电机参数，采用作者研制的具有ｄｐ０变换功能的电机数据采集系统来直接测量突然短路电流的ｄ，ｑ轴分量，并对连续测量的ｉｄ，ｉｑ进行参数辨识，即可获得同步电机的短路参数，这种方法的优点是每个周期内的采样点比较少，采用最小二乘法进行参数估计的收敛疏通够得到保证。文中还对三相短路的不同时性对测试结果的影响进行了探讨，给出了三相模拟发电机的试验结果。     

基于双馈风力发电机三相短路的参数辨识

在双馈风力发电机组中多采用矢量控制对双馈风力发电机转速进行控制,为了给矢量控制提供更精确的电机参数,提高矢量控制的效果,提出基于发电机突然三相短路的参数辨识方法.研究发现三相短路电流中存在直流分量、交流基波分量和交流谐波分量,各分量的变化规律由双馈风力发电机的参数、转差率及转子励磁电压决定;将短路电流波形各电流分量分离...     

基于 EMD 和 Prony 算法的同步电机参数辨识

Prony 算法是一种线性系统时域模态参数识别方法,对分析数据的噪声非常敏感,对输入信号要求较高.鉴于此,将经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)与Prony 算法相结合的方法应用到同步电机参数辨识中.利用EMD 的分解能力,对采集到的同步电机三相突然短路电流进行时空滤波和平稳化处理,除去高频噪声 IMF 分量,然后用 Prony 准确辨识出同步电机的瞬态和超瞬态参数.仿真试验结果表明该方法具有精度高、抗噪性强等特点.     

基于多源信息融合的同步发电机转子绕组匝间短路故障识别

转子绕组匝间短路是同步发电机中一种较为常见的故障,随着故障的发展会对发电机的安全运行造成威胁。针对该故障在早期时不易检测的情况,将多源信息融合理论应用到同步发电机的转子绕组匝间短路故障识别中。根据同步发电机特点及传感器情况,分析并选择合适的短路故障特征量作为证据体。将发电机中的多组故障特征证据体依据证据理论进行融合,得到高置信度的故障判定结论。同时进行同步发电机故障实验,与单特征量作对比验证了多源信息融合在发电机转子绕组匝间故障识别中的有效性。实验结果表明,该方法减少了单一传感器不确定性的影响,提高了故障识别准确性。     

虚拟仪器技术在同步发电机动态参数辨识中的应用

为了灵活处理复杂的大型同步发电机突然三相短路试验的动态数据,本文给出了如何利用LabWindows/CVI设计软件开发大型同步发电机动态参数辨识虚拟仪器(Ⅵ)的方法,其中重点阐述了通过混合编程原理调用MATLAB中的小波消噪法(wden())去除噪声对动态测试信号的干扰及利用非线性最小二乘回归算法(lsqcurvefit())直接对发电机各试验的数学模型中各分量优化组合后进行参数辨识.通过汽轮发电机QFSN-600-2YH的突然三相短路试验数据应用上述算法辨识了发电机的瞬态参数.     

基于随机子空间的同步电机参数高精度辨识新方法

将随机子空间辨识方法应用于同步电机的参数辨识中,提出基于随机子空间辨识的三相短路电流处理新方法。随机子空间辨识是一种线性系统时域模态参数识别方法,利用系统输出的数据构造汉克矩阵,进而分离出系统状态方程的系统矩阵和输出矩阵,从而识别系统的模态参数:固有频率、阻尼比、振型。应用该法分析同步电机短路电流,首先识别时间常数,进而依次消去时间常数识别各电抗参数。分别针对无阻尼、噪声和有阻尼背景下的仿真信号和同步电机三相短路电流进行仿真分析,计算中基于振型实现系统自动定阶,同时与普罗尼法作对比,结果表明该法抗噪性强、检测精度高。     

Nonlinear state space model identification of synchronous generators

A method for identification of a synchronous generator is suggested in this paper. The method uses the theoretical relations of machine parameters and the Prony method to find the state space model of the system. Such models are useful for controller design and stability tests. The proposed identification method is applied to a third order model of a synchronous generator. In this study, the field voltage is considered as the input and the active output power and the rotor angle are considered as the outputs of the synchronous generator. Simulation results show good accuracy of the identified model.     

矩阵束算法在同步电机参数辨识中的应用

同步电机参数的准确性对于电力系统运行和控制具有重要的意义。文中基于矩阵束算法提出一种同步电机参数辨识的新方法,并给出了辨识的基本原理和基本过程。该方法将采集到的三相短路电流构造为2个Hankel矩阵,通过奇异值分解和矩阵的低秩近似等方法抑制了噪声的干扰,同时减少了计算量,从而利用矩阵间的特定关系提取出直流分量和基波分量,实现了同步电机参数的准确辨识。仿真结果表明,该方法具有精度好、运算效率高、抗噪性强等特点。     

高阻接地的船舶中压电网暂态短路电流计算

针对高阻接地方式的船舶中压电网,提出一种系统化的暂态短路电流计算方法。考虑同步发电机及异步电动机暂态特性,根据故障点位置,基于分层等效方法将系统中所有发电机和电动机等效为一台发电机。对于等效发电机,考虑系统分布电容,用对称分量法求解三相对称及各种不对称故障的暂态电流。用Simulink仿真结果对比验证了该方法的有效性和精确性。     

Characteristics of a brushless and exciterless three-phase synchronous generator with DC exciting system

From the viewpoint of maintenances and constructions, it is desirable that brushless and exciterless type three-phase synchronous generators be made. To meet this requirement, one of the authors devised a brushless and exciterless synchronous generator in which exciting currents flow simultaneously with load currents in armature windings. Thus, generators can be used both as the generators themselves and as the exciters. A generator system has already been reported by one of the authors. In it, the dc stator exciting current flows between the middle points per phase of the double-star armature winding through the rectifiers. However, the winding connection between the armature winding and the rectifiers are complicated. Three sets of rectifiers are needed by the stator excitation. The authors present a generator system by which the electric connection of between the stator armature winding and the rectifier can be simplified, and the number of the rectifiers can be reduced. In this system, the stator is provided with a double-star armature winding having two neutral points. In this paper, first, a circuit constitution and the principle for the brushless and exciterless three-phase synchronous generator are described, and second, the characteristics are elucidated by means of characteristic analysis. Further, the results of the experiments for the generator conducted on the test machine of 2.0 kW are shown.