汽轮发电机转子绕组匝间短路故障研究

对汽轮发电机发生转子绕组匝问短路故障后,电磁特性和电气参量的变化进行了分析。发现了故障发生后励磁电流增加而无功输出却相对减少的特征,提出了利用故障前后励磁电流的计算值和测量值之间的相对变化率作为识别故障严重程度的一个实用的方法,建立了在线识别转子匝间短路的故障判据。该判据利用发电机转子匝间短路的动态模拟试验机组进行了相关的实验验证。     

发电机转子绕组匝间短路测试分析

对测试发电机转子绕组匝间短路故障的几种常用方法进行了评述,指出测量转子绕组的交流阻抗和功率损耗是判断转子绕组是否存在匝间短路的一种比较灵敏的方法。通过分析磁路的磁阻变化解析了转子绕组的交流阻抗和功率损耗的测试机理及各种因素对测量结果的影响,阐述了对生产实践的指导意义。     

汽轮发电机转子绕组匝间短路的故障原因与磁场分析

阐述了汽轮发电机转子的一般结构和转子绕组匝间短路的原因,主要对转子绕组匝间短路的磁场进行了数学分析,得出转子匝间短路时磁场信号的故障特征,为信号的后续处理提供了良好的依据.     

小波分析在发电机转子绕组匝间短路故障诊断中的应用

介绍了小波变换用于突变信号的检测原理,通过对发电机转子绕组匝间短路时气隙电动势信号特点的分析,提出了基于小波变换的故障诊断方法,并用实例验证了该方法的有效性,为现场早期发现转子绕组故障和处理故障提供了理论依据.     

大型汽轮发电机转子绕组匝间短路的故障处理与分析

某公司一台国产600MW汽轮发电机组,在开机过程中出现发电机轴振偏大,并且随励磁电流增大而增大,经过振动分析、电气试验等一系列检测程序,快速对故障进行了准确判断和较精确的定位,为机组尽快消缺争取了宝贵时间,为同类大型发电机组积累了相关经验和提供了相应参考。     

汽轮发电机转子匝间短路时转子振动特性分析

考虑了实际运行的汽轮发电机普遍存在的偏心状态,对转子匝间短路引起的转子振动特性进行了机电耦联交叉特性分析。首先分析转子匝间短路时的气隙磁场变化特征,计算得到定转子间的气隙磁导和气隙磁场能的解析式,然后得到作用于转子的不平衡磁拉力的表达式,最终得到转子径向振动特征。该不平衡磁拉力不仅会增加转子工频振动,同时也会引起倍频和高频振动。并实际测试了SDF-9型模拟发电机匝间短路时转子振动信号,与理论分析结果基本吻合。     

基于多回路理论的发电机励磁绕组匝间短路故障时励磁电流谐波分析

本文分析了发生转子绕组匝间短路故障,发电机的电磁特性及励磁电流的变化,针对SDF-9型故障模拟实验机组,采用多回路模型建立了励磁绕组匝间短路故障情况下的转子电感参数模型和定转子互感参数模型。对励磁绕组匝间短路的短路匝数与励磁电流的谐波关系进行了定量计算。分析得到转子绕组匝间短路故障的特征,为故障检测提供依据。     

发电机转子绕组匝间短路故障的分析与检测

深入分析了发电机发生转子绕组匝间短路故障后的电磁特性，得出当发电机发生匝间短路故障后，若端电压和有功功率保持不变时，无功功率会相对减小的结论；同时推出在一定的状态下，有功功率、无功功率和励磁电流之间的对应关系。利用人工神经网络具有不需要精确的数学模型及诸多参数的优点，把人工神经元网络方法引入到发电机转子绕组匝间短路的故障诊断技术中，可通过对故障样本的比较，诊断出转子绕组匝间短路的故障情况。     

基于二维CNN与多源机电信息融合的同步电机转子匝间短路故障诊断方法

为提高同步电机转子绕组匝间短路故障的诊断准确率,以一台型号为SDF-9的一对极同步发电机为研究对象,提出了一种基于二维卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)与多源机电信息融合的匝间短路故障诊断方法。首先选取故障前后的定子环流、转子振动、定子振动信号为故障特征,采用信号-图像转换方法将一维时序信号转化为二维灰度图像。其次将处理后的图像分别作为二维CNN模型的前置输入进行训练。最后采用D-S证据理论将3种证据体的输出概率进行决策融合。结果表明：该方法消除了单一信号易受传感器故障及环境变化的影响,故障诊断准确率显著提高,并与其他传统故障诊断算法的诊断结果进行对比分析,验证了此方法的有效性。     

显极式发电机转子匝间短路故障的快速判断

介绍了显极式同步发电机转子绕组匝问短路的分布电压诊断法,通过分布电压的测量．及时发现转子绕组匝间短路故障,确定故障线圈的部位,从而找出解决问题的方法。     

LSTM-CNN网络在同步电机励磁绕组匝间短路故障预警中的应用

人工智能与电力系统的结合日渐紧密,深度学习在实现电网智能化中起到了重要的作用。为了实现隐极同步电机励磁绕组匝间短路早期故障的在线预警,提出一种基于LSTM-CNN的神经网络预测模型。模型以同步电机正常运行时多个可测量物理量和励磁电流为网络输入、输出,利用历史数据进行网络训练,并根据拟合输入量与输出量之间的函数关系确定故障预警阈值。以相同的实验数据训练相同层数的LSTM网络、CNN网络与LSTM-CNN网络,结果证明LSTM-CNN网络在训练速度和拟合精度上的综合表现最佳。     

微机式发电机内部短路保护

讨论了微机式新型转子二次谐波型负序功率方向保护、纵向零序电压型负序功率方向保护及单元件横差保护的判据、算法及有关实现方法。提出了转子二次谐波电流元件、纵向零序电压元件和负序功率方向元件的配合关系,以及提高负序功率方向元件灵敏度、可靠性的措施。     

发电机保护断路器三相对称短路暂态电磁分析

对我国首次设计的ＳＦ６中等容量发电机保护断路器三相短路条件下瞬态电磁特性进行了研究，分析了此条件下的封闭式中等容量发电机保护断路器邻相电流产生的剩余磁场强度和断路器导电部分电动力，应力，外壳电动力及外壳应力。     

汽轮机转子故障诊断算法应用研究

对汽轮机转子故障进行诊断是确保汽轮机安全运行的关键。振动信号的分析在汽轮机转子故障诊断中广泛应用。应用小波包分析方法提取振动信号特征值,进一步作为BP神经网络的输入量,建立信号特征与其故障类型的非线性映射关系,利用神经网络实现故障诊断。仿真结果表明,该方法可以有效地对汽轮机转子故障进行诊断。     

汽轮发电机轴电压及大轴磁化故障分析对策

分析了汽轮发电机组轴电压(轴电流)的产生及危害,并提出了防止汽机大轴磁化的措施。     

一种性能完善的发电机相间短路保护的分析

本文根据发电机内部两相短路时的复合序网分析,提出了一种无死区、速动、灵敏度高的保护装置原理。     

计及变流器控制策略的双馈异步电机转子匝间短路的建模与分析

转子匝间短路是双馈异步电机常见故障之一,早期准确检测到匝间短路的存在,对风力发电系统的安全运行具有重要意义。利用多回路理论建立了双馈异步电机正常以及转子匝间短路情况下的数学模型,并利用MATLAB/Simulink中S函数实现了数学模型。在考虑变流器控制策略的基础上,对双馈机在正常情况下和转子绕组匝间短路的情况下进行了仿真实验,并且对实验结果进行了频谱分析,所得仿真实验结果与实际情况相符。说明基于S函数的多回路模型的仿真实验是正确的,相比仅考虑电机本身而忽略变流器影响,得到更加符合实际的仿真结果。