风力发电中的电机状态监测与故障定位技术探究

现阶段,绿色环保可持续发展战略深入落实,电力行业要突破传统能源依赖的模式,积极开发新能源发电的运行模式和发展格局。风力发电是电力行业发展的新方向,风力发电作为一种清洁、可再生能源,发展势头迅猛,逐渐形成规模。随着风力发电装备的规模化和复杂化,电机作为风力发电系统中的关键组件,其状态监测与故障定位显得尤为重要。基于此,本文阐述了风力发电中电机状态监测与故障定位技术应用的必要性,阐述了风力发电中的电机状态监测与故障定位技术,最后分析大数据在风力发电机组监测和故障定位中的应用。

对日开夜停燃机发电机状态的讨论

介绍了2种常见的燃机发电机主接线、通常发电机状态的规定、一起发电机出线闸刀烧毁案例、一起误合发电机出口断路器案例,分析了常规发电机保护配置在误合发电机出口断路器时的动作情况,对日开夜停燃机发电机状态进行了讨论。

基于无线传输的电机状态监测系统设计

为了减少三相异步电动机在运行过程中的损坏次数及设备故障率,降低维修费用,提高电动机运行的可靠性,设计了一种以SPMC75F2413A单片机为控制核心的电机状态监测系统.采用理论分析和实验的方法,提出了基于对称分量法的电动机保护算法,实现了监测系统的软硬件设计.研究结果表明:该系统可在线监测三相电动机的各种运行状态,如过载、堵转、三相短路、漏电等,通过无线方式与监控系统主机通信,进行保护和控制.该监测系统可广泛应用于电厂、油田、煤矿等领域.

一种基于网络的电机状态监视器的设计

本文介绍了一种通过网络来实现电机状态监视的方法,并给出具体的设计实例。

电机状态诊断系统原理及组成应用

在工业生产中,异步电动机以其结构简单、价格低廉、可靠性高、使用寿命长、维修方便而广泛应用于风机、泵类、传输等设备的驱动上。但电机在运行中不可避免会发生故障,如果发生电机故障将严重影响整个厂部的正常生产,而且要付出昂贵的抢修成本及电机修复费用。为了预防电机的突发故障减少故障时间,所以势必需要实现电机的状态检测,通过对电机的电阻、电感、电容、感抗、容抗、阻抗、相位角的大量检测数据来及时掌握大电机运行动态,能够完全实现预知维修将故障消灭在萌芽状态。避免电机突发事故,也是提高产品质量、产量、降低运营成本、节能降耗的一种技术手段。

柔直站便携式电机状态检测装置设计

在手持式移动终端场景下,针对柔直换流站各类电机设备运行工况检测需要,设计一种柔直站便携式电机状态检测装置,其具备电机振动、噪声、电气量等参数测量、分析功能,包含适用于站内不同电机的便携式传感器,能够方便拆卸,实现一机多用,电机状态检测分析预警系统,能够对电机检测量进行趋势分析、预警功能。

基于多源数据融合的积放链电机状态检测方法

为了对积放链输送汽车驾驶室时的驱动电机运行状态进行检测,分别检测积放链驱动电机的振动、温度和绕组的数据值,采用一种基于多源异类数据融合技术的方法。该方法先对同类数据进行融合计算,剔除高冲突和异常数据,再采用D-S证据融合规则,对积放链电机状态进行预测判断。通过实例验证与不同算法间对比分析,表明该方法融合结果置信度更高,能有效提高预测结果的可靠性和准确性。

风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究

随着新能源技术的不断创新,其在当前的能源供应中占据的比例也在逐渐增多,这使得人们对新能源技术的重视程度也在逐渐增加。而风力发电作为新能源中的重要组成内容,对当前我国的经济发展具有较大的影响。由于风力发电机设备所处的环境较为复杂,其在日常运行中发生各种各样的异常也较为常见,特别是对于恶劣天气下的风力发电设备,其出现故障的影响因素较多,因此,对其状态监测和故障诊断等工作一直是风力发电中难以解决的一个重点问题。

融合同步发电机动态状态估计的电力系统状态估计

当电力系统遭受某种较大扰动时,其安全稳定将受到威胁。为实现对整个系统受扰后机电暂态过程的完整跟踪,提出一种新的融合同步发电机动态状态估计(dynamic state estimation of synchronous generator,DSE-SG)的电力系统状态估计(state estimation of power system,SE-PS),研究该如何将DSE-SG的结果进一步应用于系统侧SE-PS中去,以实现全系统动、静态状态量的统一估计。首先,围绕全电力系统机电暂态DSE的求解方式,论述了完全联立的不可行性、解耦估计的实现条件以及复耦估计的必要性与意义;其次,在梳理DSE-SG与SE-PS概念、数学模型的基础上,厘清了所涉变量、方程组的地位、作用、关系及数据流程,为复耦媒介量的选取及接口方式的确定奠定了理论基础,形成了复耦估计的实现构思;进一步,提出两种不同的接口方式,详细给出其各自具体的实现方法及流程;最后,将所提方法在IEEE9节点系统中予以实现,结果表明该方法可良好跟踪全电力系统机电暂态过程,实现动、静态状态量的统一估计,较未融合DSE-SG结果的传统SE-PS精度更高,滤波效果更显著。

基于小波变换CNN的电机运行状态识别研究

针对电机运行状态的特征提取与有效识别问题,本文结合小波变换和卷积神经网络改进了电机的运行状态识别方法。首先,将热像仪采集的电机数据图像经过小波变换转换,得到系数矩阵;其次,将处理后的小波系数矩阵输入到改进的卷积神经网络模型进行特征提取;最后,利用反向传播不断调整结构的网络参数,建立最合适的网络模型,从而实现对电机的运行状态进行识别。实验结果表明,本文所提出的方法对电机运行状态识别的准确率达到98%,证明了该方法的可行性与有效性,并应用于工程中。

在线监测电机功率状态的图形识别方法

以交流电机及其拖动系统运行状态在线识别以及功率优化控制为研究目标,基于李萨如方法将交流电机定子三相电流和电压提供的幅值、相位、相间和相序信息融合成李萨如动态图形,由数学分析论证推导出李萨如图形面积、外接矩形面积、摆动角度等特征量与电机功率之间的函数关系,通过计算李萨如图特征量生成表示电机功率变化状态的功率圆图形,实现了电机功率状态、拖动系统运行工况在线监测的图形识别技术。试验结果表明:李萨如图形及生成的功率圆图形可以在线表示电机的有功、无功和视在功率的动态变化过程以及设备负荷与电机的功率匹配过程;通过李萨如图形摆动角度可以识别电机加载、减载、冲击、过载保护以及电动和发电等典型工况。

信号时序逻辑方法识别电机运行状态研究

矢量控制是目前永磁同步电机(PMSM)的主流控制方法,针对其计算复杂,依赖电机参数辨识等缺点,提出采用信号时序逻辑(STL)的形式化方法对电机运行状态进行识别,从而可以通过控制电机驱动电路的脉宽调制(PWM)实现最大转矩电流比控制(MTPA)。采集与驱动电路直流母线串联的shunt电阻在电机同种工况不同运行状态下的电压数据,采用5折交叉验证,基于决策树学习STL公式,最后使用STL公式判断电机运行状态正常,欠调制,或过调制。定义了一阶基元和二阶基元分别作为决策树节点,学习过程使用粒子群优化(PSO),并采用了不同不纯性度量作为优化时的损失函数。实验结果表明,使用一阶基元的STL对电机状态识别准确率可达98.78%,程序运行耗时0.150 9 s;使用二阶基元识别准确率可达95.06%,程序运行时间2.397 9 s,对基于STL实现电机控制算法具有重要意义。

烟草行业大功率电机在线状态监测技术研究与维修应用

烟草制造行业是典型的设备密集型和技术密集型行业,随着设备自动化的不断提高,设备的运行和可靠性要求不断提升,对设备的保养和维修策略就需要更加丰富和灵活,通过对设备状态监测等新的技术手段和大数据分析来实现工厂的智能运维,可以有效提高设备故障预警,倒逼管理效率的提升,实现设备全寿命周期健康管理和精准维修。

基于PLC与WinCC的变频电机传动系统状态监控实现

介绍了大负荷变频电机传动系统运行状况的监控问题,对系统硬件组成,数据采集与处理,特别是双编码器的同步算法控制作了详细论述,最终将实时数据在可视化WinnCC软件中显示出来。

基于单片机的电机旋转状态监测研究

在很多电机中,由于旋转整流器安装在电机转轴上,随电机转子一起旋转,其核心器件整流二极管会承受很大的离心力,状态率较高。旋转整流器的失效会导致同步电机不能正常运行,严重时还会对交流励磁机造成一定的损失,因此对旋转整流器进行实时监测与状态诊断是非常重要的。同时由于无刷励磁系统取消了滑环和碳刷,旋转整流器的电压和电流不可能直接测量,使其监测和保护十分困难。文章采用综合状态诊断法,利用单片机技术,实现了对同步无刷励磁发电机旋转整流器状态进行在线状态诊断。

基于ARM和Linux的汽轮发电机组状态监测和诊断系统

针对提高目前汽轮发电机组运行的稳定性、可靠性、安全性及使用寿命问题,设计、实现了一种基于ARM微处理器和L inux系统的汽轮发电机组状态监测和诊断系统。采用基于PC/104总线技术的ARM工控主板与数据采集卡设计嵌入式状态监测系统,功能强,体积小,稳定性高;在现有TCP/IP协议实现过程中加入服务器自监测、交互过程监测以及传输完毕确认3项辅助监控报警机制,增强数据通信系统自我监控功能;系统采用B/S网络模式,实现在任意有因特网接入地点以W eb方式浏览W eb服务器端现场汽轮发电机组运行状态数据。实验结果表明,该系统的稳定性、可靠性高,功能强劲,效果显著。

考虑过程噪声时变后验统计的自适应同步发电机动态状态估计

“双高”趋势加剧了现代电力系统运行工况的不确定性,传统同步发电机动态状态估计有关过程噪声统计特性已知且恒定的假设已不再适用。针对此问题,提出一种考虑过程噪声时变后验统计的自适应同步发电机动态状态估计新方法。首先,明确过程噪声的定义及误差来源,发现并证明其最主要来源离散化误差与微分状态方程的关系及其累积化效应,从而揭示出由于其截断误差的本质导致过程噪声均值不为0的现象。然后,基于Sage-Husa自适应滤波的思想,对传统容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)进行改进,提出自适应容积卡尔曼滤波(adaptive cubature Kalman filter,ACKF),利用实时量测进行递推滤波的同时,在线不断迭代修正过程噪声的后验统计,使其具备时变性,及时补偿离散化误差,避免其继续累积。最后,基于同步发电机四阶模型,给出基于ACKF的发电机动态状态估计的整体流程。将该文所提方法在IEEE9节点改进系统及某实际电网中仿真验证,结果表明,所提离散化误差性质定理的正确性及所提自适应方法的有效性。

基于无线传感器网络的电机运行状态监测系统设计

设计无线传感器网络要考虑到传输速率、应用环境情况及数据可靠性等因素。本文设计了基于无线传感器网络的电机运行状态监测系统的基本框架,选择了2.4 GHz频段以及IEEE802.15.4作为通信频段与通信标准,设计了适宜的网状拓扑结构。为提高数据传输速率以及正确性,本系统采用了有时隙的CSMA/CA的无线传感器网络MAC协议,有效地减少了网络中的信号冲突。最终实现了电机监测能量限制较小、可靠性要求高、数据传输速率要求快的要求。

水轮发电机组状态监测分析系统在抽水蓄能电厂的应用

水轮发电机组状态监测分析系统是抽水蓄能电厂使用比较广泛的一种监测系统，该系统能提升电厂水能开发效率，提升电厂整体工作质量。本文主要分析水轮发电机组状态监测分析系统的结构构成、测点分布以及监测子系统的组成特点。希望通过本文的分析能帮助相关电厂工作人员更加清楚和全面的了解该监测分析系统，并且了解水轮发电机组状态监测分析系统在系统监测中的重要作用，能掌握系统的基本运行原理，在实际工作能正常和顺利进行作业。

基于脉冲信号的频谱分析对电机轴承状态判定以应用实例

今年来,随着工业化进程的发展,大功率交流电机的应用越来越多。而对于实验室等一些特殊环境应用下的电机,因系统的复杂程度和实验室实验的特殊性,导致常规的拆机及维护不具备实施的空间和条件,但实验室本身对精度要求高的特性又恰恰对系统电气的状态极为敏感。为此,本文根据现场实例,介绍和论述了通过系统外部信号判断电机轴承状态的方法,并选取一种进行针对现场系统的搭设。