CN103926506B - 基于构建函数的汽轮发电机转子绕组短路故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

一种基于构建函数的汽轮发电机转子绕组短路故障诊断方法，它利用发电机正常运行时的状态变量求得其空载电动势，将其归算至50Hz电网频率下，并采用曲线拟合的方法构建空载电动势归算值关于励磁电流的函数；故障诊断时首先利用实测的发电机状态变量计算空载电动势，并将其归算至50Hz电网频率下，然后将之与按照构建函数算得的空载电动势归算值进行对比，得到故障判据值，最后通过将故障判据与设定阈值进行比较判定该汽轮发电机是否存在转子绕组匝间短路故障。本发明诊断效率高，既可对转子绕组健康状态进行在线监测，也可实现离线分析，对防止故障恶化、减小经济损失和提高电力系统稳定性有着重要意义。

Description

基于构建函数的汽轮发电机转子绕组短路故障诊断方法

技术领域

本发明涉及一种能够在线诊断汽轮发电机转子绕组是否存在匝间短路故障的方法，属于发电机技术领域。

背景技术

近年来汽轮发电机的转子绕组匝间短路故障频发，尤其是电力系统常见的主力600MW机型，目前已有多起转子绕组匝间短路故障的报道。以某省为例，2007年至2010年已有9台大型汽轮发电机先后出现了转子绕组匝间短路故障，其中有7台是600MW等级以上的大型发电机，两台是400MW等级的发电机。在2009年，一年之内就发生了3起；在2010年，一年之内就发生了5起。转子绕组匝间短路故障严重影响了发电任务的顺利完成，也造成了巨大的经济损失，同时给区域电网的安全稳定运行带来挑战。因此，对大型汽轮发电机转子绕组匝间短路故障进行监测和预报是十分必要的。

汽轮发电机转子绕组匝间短路故障的诊断方法分为离线和在线两类。其中离线检测方法通常无法及时发现故障，且无法检测出动态转子绕组匝间短路故障，其应用受到了限制。因此，在线的转子绕组匝间短路故障检测方法是未来的发展趋势，高灵敏性、高可靠性的转子绕组匝间短路在线检测方法拥有广阔的应用前景。

目前在大型汽轮发电机上采用的转子绕组匝间短路故障在线诊断方法主要是线圈探测法、励磁电流法和轴电压法。线圈探测法的原理是：在发电机定子铁心段之间伸入探测线圈检测转子绕组的槽漏磁通，由于发生转子绕组匝间短路的槽绕组有效匝数减少，其漏磁通比转子另一磁极对应槽漏磁通小，通过对比探测线圈切割各槽漏磁通所感应的脉冲电动势幅值即可诊断汽轮发电机是否存在转子绕组匝间短路故障。但是，该方法有如下缺点：①发电机负载时定子绕组的漏磁场对探测线圈信号形成干扰，发电机重载时情况尤为严重，导致故障不明显，故障识别的灵敏性急剧下降；②汽轮发电机转子槽窄而深，当转子绕组匝间短路故障发生在转子槽底层且短路匝数较少时，对槽口漏磁通的影响有限，不足以形成明显的故障特征，因此该方法不适用检测发生在槽底部的轻微转子绕组匝间短路故障。③线圈探测法通常需要专业技术人员通过观察探测线圈波形判断是否存在转子绕组匝间短路故障，从故障发生到故障判定有较长时间的延迟，实际上不能算作实时的故障检测方法。

励磁电流法的原理是：汽轮发电机出现转子绕组匝间短路故障后气隙磁动势的幅值下降，发电机励磁电流会有所增加，将励磁电流的理论值与实际值进行比较，当两者的偏差超过一定范围时即可断定发电机存在转子绕组匝间短路故障。该方法通常设置励磁电流的相对变化量阈值为2.5%，只有汽轮发电机发生2匝以上的匝间短路故障时才可以有效判定。

基于轴电压的汽轮发电机转子绕组匝间短路故障诊断方法目前应用范围较小，尽管现场的故障实例中证明了其有效性，但由于环境积污、碳刷与转轴滑动接触速度较高等因素的影响，可能出现碳刷与转轴接触不可靠问题，需要定期清理和维护。

总之，尽管目前对汽轮发电机转子绕组匝间短路故障的在线检测十分重视，但现有的各种诊断方法在应用中都还存在一些不足，发电厂发生转子绕组匝间短路故障后未能及时发现而造成严重后果的事例屡见不鲜，因此有必要进一步提高此类故障的诊断水平。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术之弊端，提供一种基于构建函数的汽轮发电机转子绕组短路故障诊断方法，以提高此类故障的诊断水平。

本发明所述问题是以下述技术方案实现的：

一种基于构建函数的汽轮发电机转子绕组短路故障诊断方法，它利用发电机正常运行时的多组历史数据求得对应的空载电动势，并将其归算至50Hz的，采用曲线拟合的方法构建空载电动势归算值关于励磁电流的函数；进行故障诊断时利用实时采集的发电机运行数据计算发电机实际空载电动势，并将其归算到50Hz得到，然后将之与按照函数算得的空载电动势归算值对比，故障判据：，最后将故障判据a%与设定阈值进行比较判定该汽轮发电机是否存在转子绕组匝间短路故障。

上述基于构建函数的汽轮发电机转子绕组短路故障诊断方法，所述方法包括以下步骤：

①构建空载电动势归算值关于励磁电流的函数：

a.从DCS(分散控制系统)获取多组发电机正常运行时的历史数据，包括线电压U、线电流I、有功功率P、无功功率Q、电网频率f和励磁电流I_f；

b.对于每组状态变量，根据表达式求得空载电动势，并将其归算到50Hz，，组成数组，其中：表示功率因数角，，x_s表示发电机同步电抗，r_a表示定子绕组电阻；

c.采用曲线拟合的方法构建关于I_f的函数；

②汽轮发电机转子绕组匝间短路故障的诊断：

a.从DCS获取发电机的实时运行数据，包括实测线电压、实测线电流、实测有功功率、实测无功功率、实测电网频率、实测励磁电流；

b.根据表达式求得空载电动势，并将其归算到50Hz，得到发电机的实际空载电动势归算值，其中：；

c.将实测励磁电流代入构建函数，算得空载电动势归算值，进而求得故障判据值：；

d.将故障判据a%与其设定阈值相比较，若故障判据a%超出设定阈值，则判定该汽轮发电机存在转子绕组匝间短路故障。

上述基于建构函数的汽轮发电机转子绕组短路故障诊断方法，根据故障判据a%的大小判断转子绕组匝间短路故障的程度：a%数值越大，则说明转子绕组匝间短路故障程度越严重。

上述基于建构函数的汽轮发电机转子绕组短路故障诊断方法，所述故障判据a%的阈值设定为0.5%。

本发明的诊断方法为非侵入式，不需要额外安装传感器，根据汽轮发电机现有运行数据判定其是否存在转子绕组匝间短路故障及故障程度，既可以对汽轮发电机进行在线监测，也可以定期从DCS上取得发电机历史运行数据离线分析转子绕组健康状态，这对于防止汽轮发电机转子绕组匝间短路故障恶化、降低非计划停运时间造成的经济损失以及提高电力系统稳定性都有着重要意义。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步说明。

图1是汽轮发电机的电动势向量图；

图2是汽轮发电机转子绕组短路故障诊断流程图；

图3是QFSN-300-2-20B型汽轮发电机转子绕组端部变形情况；

图4构建函数曲线与正常运行时空载电动势归算值的对比；

图5构建函数曲线与故障运行时空载电动势归算值的对比。

文中各符号清单为：、正常运行空载电动势，、正常运行空载电动势的归算值，、实测空载电动势，、实测空载电动势的归算值，a%、故障判据；U、正常运行线电压，I、正常运行线电流，P、正常运行有功功率，Q、正常运行无功功率，f、正常运行电网频率，I_f、正常运行励磁电流，、正常运行功率因数角，x_s、发电机同步电抗，r_a、定子绕组电阻，、实测线电压，、实测线电流，、实测有功功率，、实测无功功率，、实测电网频率，、实测励磁电流，、正常运行气隙电动势。

具体实施方式

发电机正常运行过程中，气隙电动势与发电机相电压U近似相等，这意味着发电机气隙磁通大小基本不变，发电机磁场的饱和程度维持不变，则发电机的空载电动势与之间近似线性关系。可以利用曲线拟合的方法构建关于的函数。

首先获取汽轮发电机正常运行时的多组历史数据，每组数据内容包括发电机线电压U、线电流I、有功功率P、无功功率Q、电网频率f和励磁电流I_f，这些数据应尽可能涵盖该发电机的各种运行状态，特别是励磁电流应涵盖从较小值到额定值的情况。

假设第i组数据为（U_i、I_i、P_i、Q_i、f_i、I_fi），根据汽轮发电机电动势向量图1中的向量关系可以求得每一组数据的功率因数角，进一步求得空载电动势：

（1）

在励磁电流不变前提下，空载电动势与电网频率（发电机转频）成正比，汽轮发电机并网运行过程中电网频率可能偏离50Hz，造成空载电动势变大或变小，为此将空载电动势统一归算至50Hz电网频率下，则：

（2）

构建数组作为曲线拟合的数据，通过曲线拟合形成空载电动势关于励磁电流的函数：

（3）

这样，可以根据发电机任意运行时刻的励磁电流值I_f计算无转子绕组匝间短路故障时的汽轮发电机空载电动势归算值。

汽轮发电机如果存在转子绕组匝间短路故障，转子绕组的有效匝数减少，励磁磁动势下降，空载电动势同步下降。假定任意时刻发电机的状态变量为（、、、、、），结合图1向量关系计算发电机实际空载电动势的归算值：

（4）

将带入构建函数得到计算空载电动势。

将以上两个电动势进行对比，故障判据为：

（5）

若a%超出设定阈值0.5%，则判定该汽轮发电机存在转子绕组匝间短路故障。

故障诊断的流程见图2。

故障实例

2012年3月印尼某电厂一台QFSN-300-2-20B型汽轮发电机出现转子绕组匝间短路故障，该发电机额定参数见表1。停机检修过程中对发电机转子拔护环处理，发现故障原因为：励磁绕组端部变形造成转子5、6号槽绕组短接，5、6号槽的绕组几乎全部被短路，见图3。

表1QFSN-300-2-20B型汽轮发电机参数

该汽轮发电机事故发生前后的部分运行数据见表2。

表2QFSN-300-2-20B型汽轮发电机运行数据

根据该汽轮发电机的正常运行数据（第1至第6组），采用曲线拟合的方法完成函数的构建，由于空载电动势与励磁电流之间近似线性关系，因此拟合函数不需要很高的阶数，拟合结果见式（6）。

（6）

现将构建函数对应的曲线和第1至第6组运行数据对应的离线点显示在图4中，从图4可以看到空载电动势归算值与励磁电流之间的准线性关系，所构建的函数与发电机运行数据具有很好的一致性。

现将按函数得到的计算空载电动势归算值和实际空载电动势归算值及两者偏差列举在表3中。

表3发电机正常运行时的空载电动势对比

从表2可以看到：计算空载电动势归算值和实际空载电动势归算值的数值极为接近，两者的最大偏差不超过0.2%，说明所构建函数能够准确地计算发电机正常运行时的空载电动势。

下面对该发电机发生转子绕组匝间短路故障后的运行数据（表2中的第7至第28组数据）进行分析，得到实际空载电动势归算值，并与构建函数曲线对比，见图5。

从图5明显可以看到，故障后的实际空载电动势只有四组距离构造函数较近，这四组数据分别是第7组、第8组、第9组和第10组，这四组数据是发电机故障初期记录下来的，故障程度较轻，故两者偏差不大。但由于未及时发现故障，汽轮发电机组继续运行导致故障恶化，第11至第28组数据对应的实际空载电动势归算值与构建函数偏差较大，发电机转子绕组匝间短路故障已经发展为严重程度。

表4列出了实际空载电动势归算值和采用构建函数得到的计算空载电动势归算值的偏差情况。

表4发电机发生转子绕组匝间短路故障时的空载电动势对比

从表4不仅能看到转子绕组匝间短路故障程度随着时间的发展趋势，还可以看到：在故障初期，a%数值较小，短路程度动态变化且不稳定；随后匝间短路程度加重，a%达到12%左右，最后4组数据（第25、26、27、28组）数据表明转子绕组匝间短路程度还在继续发展。

采用本专利提出的方法对上述故障实例数据的分析表明：采用构造函数可有效诊断出汽轮发电机的转子绕组匝间短路故障。当汽轮发电机转子绕组无匝间短路故障时，a%一直处于较小的数值。汽轮发电机的转子绕组一般有160匝左右，即使发生1匝短路a%也会超过0.5%，因此可以将故障判定的阈值设置为0.5%，这样即使最轻微的转子绕组匝间短路故障（1匝短路）也能够被成功检测出来。此外，通过频率归算消除了电网频率波动对故障判据a%的影响，提高了故障检测的灵敏性和可靠性。随着短路程度的加重，a%的数值越来越大，因此该方法还可以反映出转子绕组匝间短路故障的严重程度和发展趋势。

Claims (4)

1.一种基于构建函数的汽轮发电机转子绕组短路故障诊断方法，其特征是，它利用发电机正常运行时的多组历史数据求得对应的空载电动势E₀，并将其归算至50Hz得E_0(50Hz)，采用曲线拟合的方法构建空载电动势归算值E_0(50Hz)关于励磁电流I_f的函数f(I_f)；进行故障诊断时利用实时采集的发电机运行数据计算发电机实际空载电动势E₀＇，并将其归算到50Hz得到E_0(50Hz)＇，然后将之与按照函数f(I_f)算得的空载电动势归算值E_0(50Hz)对比；

故障判据：最后将故障判据a％与设定阈值进行比较判定该汽轮发电机是否存在转子绕组匝间短路故障。

2.根据权利要求1所述的一种基于构建函数的汽轮发电机转子绕组短路故障诊断方法，其特征是，所述方法包括以下步骤：

①构建空载电动势归算值关于励磁电流的函数：

a.从DCS分散控制系统获取多组发电机正常运行时的历史数据，包括线电压U、线电流I、有功功率P、无功功率Q、电频率f和励磁电流I_f；

b.对于每组状态变量，根据表达式求得空载电动势E₀，并将其归算到50Hz，组成(I_f，E_0(50Hz))数组，其中：表示功率因数角，x_s表示发电机同步电抗，r_a表示定子绕组电阻；

c.采用曲线拟合的方法构建E_0(50Hz)关于I_f的函数f(I_f)；

②汽轮发电机转子绕组匝间短路故障的诊断：

a.从DCS分散控制系统获取发电机的实时运行数据，包括实测线电压U＇、实测线电流I＇、实测有功功率P＇、实测无功功率Q＇、实测电频率f＇、实测励磁电流I_f＇；

b.根据表达式求得实际空载电动势E₀＇，并将其归算到50Hz，得到发电机的实际空载电动势归算值其中：

c.将实测励磁电流I_f＇代入构建函数f(I_f)，得到空载电动势归算值E_0(50Hz)进而求得故障判据： $a\%=\frac{E_{0\left(50Hz\right)}-{E_{0\left(50Hz\right)}}^{\′}}{E_{0\left(50Hz\right)}}\×100\%;$

d.将故障判据a％与其设定阈值相比较，若故障判据a％超出设定阈值，则判定该汽轮发电机存在转子绕组匝间短路故障。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于构建函数的汽轮发电机转子绕组短路故障诊断方法，其特征是，根据故障判据a％的大小判断转子绕组匝间短路故障的程度：a％数值越大，则说明转子绕组匝间短路故障程度越严重。

4.根据权利要求3所述的一种基于构建函数的汽轮发电机转子绕组短路故障诊断方法，其特征是，所述故障判据a％的阈值设定为0.5％。