同步发电机转子匝间短路的智能诊断方法研究
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摘要
发电机作为电力系统中的发电环节，对整个系统的安全稳定运
行起着至关重要的作用，尤其是目前我国已经进入大电网和大机组
阶段，发电机故障更是一个迫切需要解决的问题。由于转子的匝间
短路是发电机常见的一种故障，因此本文主要采用传统的方法和智
能方法结合，对发电机转子匝间短路进行诊断。
首先分析了发电机转子匝间短路故障的机理，和转子发生匝间
短路故障时的特征，同时引入一种新的智能方法——遗传规划方
法，这种方法在符号回归上具有优势，因此采用这种方法对发电机
空载特性建模，并给出了诊断的数学模型；
其次介绍了人工神经网络方法，用常用的BP网络模型对发电
机空载特性仿真。对两种方法及结果进行了比较分析。
最后考虑到故障的可诊断性对发电机故障诊断的重要意义，分
析了故障的可诊断性，对两种智能方法在可诊断性方面进行了定性
的分析。
As generating unit, synchronous machines play very important role in safety and stability of power systems. As shorted rotor winding is a usual fault in the faulty of synchronous machines, the paper studies the diagnose method, which combines the traditional method with the intelligent method.
Firstly, the theory and character of the shorted rotor windings is analyzed. A new intelligent method, i.e. Genetic Programming(GP), is introduced. It is better than other method in symbol regress, so the method is used to establish the model of magnetization curve. The advatages of the method is shown in case studies.
Secondly, Artificial Neural Network(ANN) is introduced. BP(Back Propagation) network is used to simulate the magnetization curve of generator. The results with GP and ANN are compared.
At last, the importance of fault diagnosability is analyzed. Then the fault diagnosability of two intelligent methods is analyzed qualitatively.
行起着至关重要的作用，尤其是目前我国已经进入大电网和大机组
阶段，发电机故障更是一个迫切需要解决的问题。由于转子的匝间
短路是发电机常见的一种故障，因此本文主要采用传统的方法和智
能方法结合，对发电机转子匝间短路进行诊断。
首先分析了发电机转子匝间短路故障的机理，和转子发生匝间
短路故障时的特征，同时引入一种新的智能方法——遗传规划方
法，这种方法在符号回归上具有优势，因此采用这种方法对发电机
空载特性建模，并给出了诊断的数学模型；
其次介绍了人工神经网络方法，用常用的BP网络模型对发电
机空载特性仿真。对两种方法及结果进行了比较分析。
最后考虑到故障的可诊断性对发电机故障诊断的重要意义，分
析了故障的可诊断性，对两种智能方法在可诊断性方面进行了定性
的分析。
As generating unit, synchronous machines play very important role in safety and stability of power systems. As shorted rotor winding is a usual fault in the faulty of synchronous machines, the paper studies the diagnose method, which combines the traditional method with the intelligent method.
Firstly, the theory and character of the shorted rotor windings is analyzed. A new intelligent method, i.e. Genetic Programming(GP), is introduced. It is better than other method in symbol regress, so the method is used to establish the model of magnetization curve. The advatages of the method is shown in case studies.
Secondly, Artificial Neural Network(ANN) is introduced. BP(Back Propagation) network is used to simulate the magnetization curve of generator. The results with GP and ANN are compared.
At last, the importance of fault diagnosability is analyzed. Then the fault diagnosability of two intelligent methods is analyzed qualitatively.
引文
1．李伟清，王绍禹．发电机故障检查分析及预防．北京：中国电力出版社，1996
2．陈化钢，张开贤，程玉兰．电力设备异常运行及事故处理．北京：中国水利水电出版社，1998
3．屠黎明．同步发电机定子绕组内部故障分析方法及其应用的研究．南京：东南大学博士论文，2000．
4．吴今培，肖健华．智能故障诊断与专家系统．科学出版社．
5．西南电业管理局试验研究所．高压电气设备实验方法．水利电力出版社。
6. Mulhaus.J.,D.M.Ward and I.Lodge. The Detection of Shorted Turns in Alternator Rotor Windings by Measurement of Circulateing Stator Currents, IEE Conference Publications. Vol.254(1985), 100～103.
7. Robert J.Streifel,R.J.Marks, M.A.El-Sharkawi. Detection of Shorted-Turns in The Field Winding of Turbine-Generator Rotors Using Novelty Detectors Development and Field Test, IEEE Trans. On Energy Conversion, Vol. 11 (1996),No.2,312～317.
8. M.A.El-Sharkawi, R.J.Marks Ⅱ ,Seho Oh S.J.Huang. Localization of Winding Shorts Using Fuzzified Neural Networks. IEEE Transactions on Energy Conversion. Vol.10(1995).No.1, 140～146
9. Chow,Mo-yuen,and Sui-Oi Yee, Methodology for On-line Incipient Fault Detection in Single-phase Squirrel-cage Induction Motors using Artidicial Neural Networks."IEEE Transaction on Energy Conversion. Vol 6(1991),No.3, 536～545
10. Chow,Mo-yuen,Peter M.Magnum.and Sui-Oi Yee. "A Neural Network Approach to Real-time Condition Monitoring of Induction Motors" IEEE Transactions on Industrial Electronics. Vol.38.No.6(1991).448～458
11．丁坚勇，李劲波，陈允平．基于人工神经网络的同步电机转子匝间故障在线诊断．
12．李永刚，李和明．气轮发电机转子匝间短路故障分析与诊断新方法．电力系统自动化，1998．6，21～23
13．张红根．马头电厂4号机组6号轴承振动的诊断和处理．河北电力技术，1993．2
14．沈梁伟，大型汽轮发电机故障模式分析及对策．大电机技术，1998．6．
15．屈梁生．谈谈机组故障的可诊断性问题．设备管理与维修，1994．5
16．易新乾．马怀祥．诊断性诌议．全国设备诊断技术学术会议论文集，武汉，1995
17．杨祖樱，张志涌．故障诊断文献中存在问题的探讨．福建电力与电工，1996．1
18．软跃．振动故障诊断的反问题研究．华北电力技术，1998，No．7，9～14
19．软跃．智能诊断系统中故障发生误诊的原因探讨．设备管理与维修，1999．2
20．云庆夏，黄光球，王战权．遗传算法和遗传规划——一种搜索寻优技术．北京：冶金工业出版社
21．李靖霞．配电模糊规划研究．南京：河海大学博士学位论文，1999．11
22．孙维本．对2000年发电机：工作的几点建议．华北电力技术，2000．4．41～42
23．李伟清，刘双宝．大型汽轮发电机常见故障的检查及处理方法．大电机技术，2000．3，11～15
24．李永刚，李和明．模糊理论在汽轮发电机故障诊断中的应用，华北电力大学学报，1998．1，26～31
25。冯复生．大型汽轮发电机近年来事故原因及防范对策．电网技术，1999．1，74～78
26．张家元等译．电气设备诊断技术及其自动化．机械工业出版社，1990
27. Tamer P J.Craydon B G, Ward D M. Monitoring Generators & Large Motors, Proc IEE-Pr, B,May 1986, 169～180
28. Wilson A, Jackson R J, Wang N. Discharge Detection Techniques for Stator windings.IEE Proc-Pt B, 1885(5).
30．何鱼傧等．基于不平衡电流的电机定子故障模糊诊断方法．中国电机工程学报，1996．2，135～137．
31．何跃英等．电力设备故障诊断专家系统．电工技术学报，1994．8，No．3
32．施宏宝．神经网络及其应用．西安交通大学出版社，1993
33．沈清，湖得文等．神经网络应用技术．国防科技大学出版社，1993．12
34．焦李成．神经网络系统理论．西安电子科技大学出版社，1991．
35．焦李成．神经网络的应用与实现．西安电子科技大学出版社，1993．
36．许文．电力变压器故障诊断技术的研究．东南大学博士学位论文，1997．9
37．蒋东翔，倪维斗．大型气轮发电机纽混合智能诊断方法的研究．清华大学学报，1999．3,75～78
38. Milne R. Strategics of diagnosis. IEEE Trans Syst, Man, Cybern, 1987,17(3):333～339
39．方泽南，张伟，齐卫东．基于知识的汽轮发电机诊断系统设计．大电机技术，1998．1，17～20．
40．袁季修．电力系统安全稳定控制．北京：中国电力出版社，1996
41．贺仲雄．模糊数学及应用．天津，天津科学技术出版社，1993
42．张红根．马头电厂4号机组6号轴承振动的诊断和处理．河北电力技术，1993．2，12～16
43．吴蒙等．人工神经网络及其在故障诊断中的应用．振动、测试与诊断，Vol．12(1992)，No．1
44．张炜等．BP网络的改进算法及其在旋转机械故障诊断中的应用．汽轮机技术，Vol．36(1994)，No 6
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44．张炜等．BP网络的改进算法及其在旋转机械故障诊断中的应用．汽轮机技术，Vol．36(1994)，No 6