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含风力发电的电力系统故障诊断研究

杨阳  
【摘要】:近年来,电力系统规模越来越大,不同区域之间的互联更加紧密,各种新能源发电并入大电网,使系统结构变的复杂,发生故障的概率增大。在各种新能源中,风能作为一种最具潜力的可再生能源,得到了世界各国的广泛关注。风力发电机组的装机容量在各国的新增电力装机容量中所占比例逐渐变大。但是风力机结构复杂,运行环境恶劣,导致风力发电机组发生故障的概率较大,且维修比较困难。一旦发生事故,就会迫使风电机组停机,造成巨大的经济损失。除此,还会影响到整个电力系统的安全可靠运行。因此,含风力发电的电力系统故障诊断是急需解决的重要问题。本文就如何实现含风力发电的电力系统故障诊断问题从三方面展开研究。 针对风能转换系统传动部分建立故障数学模型,在未知干扰情况下构造它的自适应故障观测器,检测风能转换系统传动部分故障,并对故障进行估计。随后设计主动容错控制器保证发生故障时风能转换系统传动部分的稳定性及可靠运行。通过对主传动链不同故障类型仿真,表明自适应故障诊断方法的可行性和有效性。 对于风力发电机组发电机故障诊断部分,以永磁同步风力发电机(PMSG)为研究对象。针对PMSG的两相同步旋转模型建立了系统的混沌模型,验证系统在某些参数和工作条件下会出现混沌运动。随后在考虑系统不确定性的情况下基于线性矩阵不等式方法设计了故障观测器,在系统发生故障时,通过所设计的故障观测器对混沌状态下永磁同步发电机的故障进行估计。仿真表明所设计的故障观测器能够对混沌状态下永磁同步风力发电机的故障做出快速准确的估计。 考虑电力系统故障诊断问题,采用一种完全解析模型对电力系统停电区域的故障元件进行识别。通过分析报警信号,根据保护和断路器的动作原理、逻辑关系建立故障区域的完全解析模型。提出了一种蚁群遗传优化算法,充分利用遗传算法的快速全局搜索和蚁群算法的正反馈等优点,在缩短求解时间的同时提高算法求解精度。通过对算例进行仿真分析,验证了蚁群遗传算法求解电力系统故障诊断问题的可行性和优越性。


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