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發(fā)電機組故障模型建立及診斷方法研究

發(fā)布時間:2018-05-13 09:41

  本文選題:大型發(fā)電機 + 轉(zhuǎn)子一點接地 ; 參考:《長春工業(yè)大學》2016年碩士論文


【摘要】:電力工業(yè)作為國民經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的先行工業(yè)發(fā)展迅速,許多大型機組陸續(xù)投入運行。然而機組容量的增大使其結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)日趨復(fù)雜,如何保證這些機組能安全、可靠、經(jīng)濟和高效運行,對整個電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定起著至關(guān)重要的作用。運行中的大型發(fā)電機轉(zhuǎn)子由于處于高速旋轉(zhuǎn)狀態(tài),承受著很大的機械應(yīng)力和熱負荷,同時還受到巨大的電磁力作用,所以對轉(zhuǎn)子部分的故障診斷就顯得尤為重要。轉(zhuǎn)子繞組的一點接地和匝間短路是常見的發(fā)電機電氣故障,本文從傳統(tǒng)的試驗方法和電氣二次入手對發(fā)電機轉(zhuǎn)子一點接地故障診斷作出了詳細的探討。也對轉(zhuǎn)子繞組匝間短路后電氣參數(shù)變化進行了分析,將傳統(tǒng)的方法和智能化方法相結(jié)合,對轉(zhuǎn)子繞組匝間短路的存在性和故障嚴重性進行了診斷。本文的主要工作包括四個部分:第一部分研究發(fā)電機轉(zhuǎn)子一點接地故障及實測數(shù)據(jù)分析。介紹了發(fā)電機轉(zhuǎn)子的結(jié)構(gòu),轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障產(chǎn)生原因及轉(zhuǎn)子接地故障危害。并以實際電廠中轉(zhuǎn)子回路接地報警故障為例,詳細闡述了一點接地故障的出現(xiàn)、監(jiān)測、診斷及其處理情況,作了相應(yīng)的電氣試驗,分析了引發(fā)此次故障的可能原因,作出相應(yīng)處理,提出了防范措施。第二部分研究低頻方波注入式的轉(zhuǎn)子一點接地故障診斷及其應(yīng)用。分析了方波電壓注入式的轉(zhuǎn)子一點接地故障診斷的特性,推導(dǎo)出判據(jù),并用仿真實驗來驗證理論分析的正確性。第三部分研究發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障。介紹了發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組匝間短路形式分類,各種傳統(tǒng)檢測方法的優(yōu)缺點及適用情況。對匝間短路后的電磁特性進行分析,確定了典型故障相關(guān)參數(shù)。第四部分研究將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到轉(zhuǎn)子匝間短路故障診斷中。介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念及優(yōu)缺點。根據(jù)發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組的匝間短路會造成轉(zhuǎn)子電流增大但無功卻相對減少,獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習樣本,利用發(fā)電機監(jiān)測的數(shù)據(jù)來建立基于LM算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,并對轉(zhuǎn)子繞組匝間短路的存在性和故障嚴重性進行了診斷。
[Abstract]:As the leading industry of national economy sustainable development, electric power industry develops rapidly, and many large units are put into operation one after another. However, the increase of unit capacity makes its structure and system more and more complex. How to ensure the safety, reliability, economy and high efficiency of these units plays an important role in the safety and stability of the whole power system. Since the rotor of large generator in operation is in the state of high speed rotation, it bears great mechanical stress and thermal load, and is also subjected to huge electromagnetic force, so the fault diagnosis of rotor part is particularly important. The point grounding and inter-turn short circuit of rotor winding are common electrical faults of generator. This paper discusses the diagnosis of one-point grounding fault of generator rotor in detail from the traditional test method and electrical secondary. The change of electrical parameters after inter-turn short circuit of rotor winding is also analyzed. The existence and fault severity of inter-turn short circuit of rotor winding are diagnosed by combining traditional method with intelligent method. The main work of this paper includes four parts: the first part studies the fault of one point grounding of generator rotor and the analysis of measured data. The structure of generator rotor, the cause of rotor system fault and the harm of rotor grounding fault are introduced. Taking the grounding alarm fault of rotor circuit in actual power plant as an example, the occurrence, monitoring, diagnosis and treatment of a point grounding fault are described in detail, and the corresponding electrical tests are made, and the possible causes of this fault are analyzed. Corresponding treatment is made and preventive measures are put forward. In the second part, the fault diagnosis and application of low frequency square wave injection are studied. The characteristics of one-point grounding fault diagnosis of rotor with square wave voltage injection are analyzed and the criterion is deduced. The correctness of the theoretical analysis is verified by simulation experiments. In the third part, the inter-turn short circuit fault of generator rotor winding is studied. This paper introduces the classification of inter-turn short circuit of generator rotor windings, the advantages and disadvantages of various traditional detection methods and their application. The electromagnetic characteristics of interturn short circuit are analyzed and the related parameters of typical faults are determined. In the fourth part, artificial neural network is applied to rotor interturn short circuit fault diagnosis. The basic concept, advantages and disadvantages of artificial neural network are introduced. According to the fact that the inter-turn short circuit of generator rotor windings will result in the increase of rotor current but the relative decrease of reactive power, a BP neural network prediction model based on LM algorithm is established by using the data of generator monitoring. The existence and fault severity of inter-turn short circuit in rotor winding are diagnosed.
【學位授予單位】:長春工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TM31;TM307

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本文編號:1882630

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