基于场路耦合的永磁风力发电机匝间短路故障分析

孙 欣

(郑州轻工业大学 电气信息工程学院，郑州 450002)

0 引 言

随着传统型能源消耗急剧增加和环境污染问题的愈演愈烈，风能作为清洁无污染可再生能源，已不再是可有可无补充型能源，而在能源结构中扮演着重要角色[1]。永磁同步发电机与其他类型的风力发电机相比，因其无励磁绕组，从而具有效率高、温升低、噪声小、质量轻、结构简单、维护容易等优点。因此，永磁同步发电机的研究和推广受到国内外学者的重视，被广泛地应用到风力发电中。其中，最能体现永磁同步发电机在风电机组中应用优势是其可以实现多级低转速运行。目前，风力发电机组中的增速器增速比通常为50～120，如此大的增速比将会使得风机增速齿箱的寿命变短且运行维护费用激增。由于可以做到多级低转速运行，因此永磁同步发电机应用在风力机组时可以将增速齿箱的增速比降低至5～8，从而大大减少了风力发电的运行成本，提升风力发电的综合效益[2]。永磁同步发电机在风力发电机组中具有十分广阔的发展应用前景。提高永磁同步发电机常见故障研究分析水平，对于风力发电机组稳定运行，具有十分重要的理论意义和实用价值。

永磁同步发电机常见故障大体可划分成机械类故障和电磁类故障[3]。机械类故障大致包括转子偏心故障以及轴承损坏故障；电磁类故障包括有定子绕组匝间短路故障和永磁体失磁故障[4]。其中，绕组匝间短路发生的概率在30%～40%，属于发生概率较高的故障[5]。绕组匝间短路对永磁同步发电机正常运行造成的影响主要有：匝间短路使得绕组温升增加，导致永磁体失磁故障；导致电机定子绕组绝缘进一步失效；引发气隙磁场分布的不对称，从而导致电机转子偏心故障的发生。对绕组匝间短路进行分析与研究能够改善永磁同步发电机运行状况，提高运行的可靠性。

近年来，国内外诸多学者对永磁电机绕组发生匝间短路做了深入而有效的研究，取得了显而易见的成果。文献[3]通过有限元分析的方法对永磁电机的电磁场和温度场进行了计算，得到结论：随着匝间短路严重程度的加剧，电机涡流损耗大幅增加，三相电流不平衡情况变得严重。文献[4]则从匝间短路对永磁体失磁的角度对永磁电机匝间短路故障做了研究，得到了不同故障程度对永磁体失磁的影响，提取了不同匝间短路故障时的电机电流的波形图和气隙磁密的分布图。文献[5]通过拆分定子槽的方法建立了永磁电机早期匝间短路仿真模型，应用小波函数对电机相电流信号进行分解重构，得到了高频信号二层信号的变化规律，并结合PNN神经网络，得到了绕组匝间短路的诊断模型，通过故障样本验证了诊断模型的正确性。文献[6-7]对永磁电机发生匝间短路时定子绕组电阻和定子漏感的数值变化做了计算研究，得到了定子绕组发生匝间短路的数学模型。文献[8]在ANSYS中建立永磁无刷电机早期匝间短路仿真模型，通过对电机反电动势信号进行分析处理，得出了随着匝间短路故障严重程度的加剧，反电动势信号3次谐波含量变低的结论。

本文首先根据给定的永磁同步发电机基础额定参数，计算得到其他电磁参数和结构参数，再由这些参数在ANSYS中的RMxprt模块完成永磁同步发电机初步仿真模型的建立；然后导入至ANSYS的Maxwell 2D模块中，得到永磁同步发电机的仿真模型；在机电仿真软件Simplorer中建立永磁同步发电机的外电路，然后进行场路协同仿真，分别得到了发电机正常运行和绕组发生匝间短路故障时的定子电流波形；将定子电流信号导入到MATLAB中，运用小波包函数对信号进行分解重构，对重构信号进行频域分析，得到了永磁同步发电机绕组发生匝间短路故障时的特征频率谐波，并对故障严重程度与特征频率谐波含量之间的关系作出分析。

1 匝间短路故障理论分析

当发电机的定子绕组发生匝间短路故障时，定子绕组有效线圈数量减少。永磁同步发电机匝间短路示意图如图1所示。

图1 永磁同步发电机匝间短路

当发电机绕组发生匝间短路时，在故障线圈内部会形成短路环路电流is，环路电流的存在将会增大电机绕组温升，使电机运行在不对称的状态，产生相反的电磁转矩[6]。

(1)

式中：ρ为漆包圆铜线电阻率；lef为线圈有效长度；a为并联导体数；Nt为每槽并联导体数；Sef为导体截面面积；R0,L0为正常运行时的定子绕组电阻和电感。

2 永磁风力发电机仿真模型

本文仿真用的永磁风力发电机基本参数：额定频率50 Hz；额定功率1 000 W；额定电压30 V；额定转速300 r/min；极对数10。由以上的基本额定参数计算得到永磁风力发电机仿真模型的其他主要结构及电磁参数：定子外径248 mm；定子内径180 mm；转子外径178.2 mm；铁心长度80 mm；定子槽数57；每相串联导体126匝；每槽导体数7匝；并联支路数1；绕组形式为双层短节距；绕组节距3；定子绕组并绕支路数5；定子槽结构采用梨形等齿宽定子槽，定子槽齿宽3.2 mm、齿距9.96 mm，定子槽开口宽度3.6 mm。

本文建立发电机的仿真模型分为两步进行。首先，根据已知的参数在电机设计模块RMxprt中建立初步的仿真模型，在此模块中可以完成发电机的额定电磁参数的设定以及定、转子绕组结构参数设计。在RMxprt中建立的发电机的初步仿真模型如图2所示。

图2 RMxprt中发电机初步仿真模型

然后，将RMxprt中的电机模型导入到电磁分析模块Maxwell 2D中自动进行边界条件、激励源添加、网格剖析、求解器参数设定等工作[8]，上述步骤完成之后，得到发电机的最终仿真模型。

将Maxwell 2D中仿真模型的激励源设置为外部激励源，则可以实现与机电仿真软件Simplorer的协同仿真[9]，协同仿真模型如图3所示。

图3 Maxwell与Simplorer协同仿真模型

这种场路耦合的分析方法既可以准确地对发电机运行及绕组发生匝间短路故障时进行电磁场的计算分析，又能够方便地实现发电机外电路的设置。因此，相比于数学模型分析方法，采用场路耦合分析方法既保证了发电机运行时复杂电磁状态的准确反映，又可以通过改变外电路的参数，实现不同程度匝间短路故障模型的建立[10]。

本文分析数据来源于发电机正常运行和发生25%定子绕组(A相)匝间短路故障时的仿真结果，初步分析：正常运行以及25%匝间短路时的各相定子电流峰谷值如表1和表2所示。

表1 正常运行定子电流峰谷值

表2 25%匝间短路定子电流峰谷值

由表1和表2对比可知，在发生25%匝间短路故障时，发电机故障相(A相)定子电流幅值增大明显，而非故障两相的定子电流幅值有所增大，但增幅极小。然而，仅根据故障相定子电流幅值变化来判断永磁风力发电机是否发生了匝间短路故障是远远不够的，需要对仿真结果做进一步分析，才能正确诊断匝间短路故障。

3 仿真结果处理分析

3.1 故障特征频率提取

本文选取易于监测的发电机定子电流信号用于匝间短路故障分析。将监测到的定子电流信号导入MATLAB中，采用小波包分析对电流信号进行处理，小波包分析是一种具有更高的时-频域分辨精度信号处理分析方法。

本文采用dB5小波包对永磁风力发电机正常运行以及绕组发生不同程度匝间短路故障时的定子电流信号进行五层分解重构。对得到的重构信号进行分析，最终得到发电机匝间短路故障的定子电流特征频率谐波。仿真信号的具体处理分析如下：

(1) 将经Simplorer与Maxwell 2D协同仿真的定子电流波形导入到MATLAB中。

(2) 利用M函数将导入的定子电流信号进行分解重构，得到不同运行状态下的重构信号。

(3) 对重构信号采用快速傅里叶变换，得到不同运行状态下定子电流信号的频域分析结果。

经由以上步骤得到发电机正常运行和发生25%匝间短路故障时的定子电流重构信号，分别如图4和图5所示。

图4 正常运行时定子电流重构信号

图5 25%匝间短路定子电流重构信号

由图4、图5中的标注可得，正常运行和发生25%匝间短路时的定子电流重构信号峰值分别为112.4 A和117.6 A。对比表1、表2的数值可知，小波包分析对定子电流信号具有良好的去噪效果。但是，通过比较正常运行和发生25%匝间短路故障定子电流重构信号波形可知，两者之间并没有太大的区别，即当永磁风力发电机匝间短路故障时，定子电流信号除去幅值大小的变化之外，其波形并没有十分明显的畸变。为此，需要对正常运行时和发生匝间短路故障时得到的定子电流重构信号进行进一步的频域分析，以得到匝间短路故障特征频率谐波。

采用快速傅里叶变换，将时域形式的重构信号变换成频域形式。正常运行以及发生25%匝间短路故障的定子电流频域分析结果分别如图6和图7所示。

图6 正常运行定子电流幅值谱

图7 25%匝间短路定子电流幅值谱

由图6、图7的标注可得，相比正常运行状态，在发生25%匝间短路故障时，永磁风力发电机定子电流信号中的0.1、0.2、0.3次谐波幅值变化明显。因此，可以由永磁风力发电机定子电流0.1、0.2、0.3次谐波幅值变化来判断发电机是否发生定子绕组匝间短路故障。

3.2 故障严重程度与特征谐波含量的关系

为研究匝间短路特征频率谐波含量与故障严重程度之间的关系，本文建立了正常运行以及故障程度分别为5%、10%、15%、20%、25%匝间短路的永磁风力发电机仿真模型。使用上一小节中的定子电流信号处理方法，得出不同运行状态下定子电流信号中匝间短路特征频率谐波幅值变化情况。表3为特征频率谐波变化表。

表3 故障特征频率谐波幅值变化表

通过表3中的数据可以明显看出，随着永磁风力发电机匝间短路故障严重程度的加剧，匝间短路故障特征频率谐波幅值和基波电流幅值也随之增加，表明了故障严重程度与故障特征频率谐波幅值之间的变化关系。

为进一步说明0.1、0.2、0.3次低频谐波作为永磁风力发电机匝间短路故障特征频率谐波的有效性，并结合图6、图7的频域分析结果，永磁风力发电机在不同运行状态下定子电流信号中其他主要谐波幅值的变化情况如表4、表5所示。

表4 奇数次谐波幅值变化表

表5 偶数次谐波幅值变化表

由表4、表5中的数据可知，不同运行状态时定子电流信号中的整数次谐波含量小，而且几乎不存在变化。因此进一步说明了定子电流0.1、0.2、0.3次低频谐波作为永磁风力发电机匝间短路故障的故障特征谐波的有效性。

4 结 语

本文针对永磁风力发电机中常见的定子绕组匝间短路故障，使用场路耦合方法进行分析，建立了Maxwell 2D和Simplorer的联合仿真模型，得到发电机正常运行和不同程度匝间短路故障时永磁风力发电机的定子电流信号。利用小波包变换对正常和匝间短路故障时的定子电流信号进行分解重构，对得到的重构信号采用快速傅里叶变换，进行频域分析。可得出以下结论：

1) 通过对定子电流重构信号频域分析结果可知，定子电流信号中0.1、0.2、0.3次低频谐波可以作为永磁风力发电机匝间短路故障的特征频率谐波。

2) 对不同故障严重程度的定子电流信号的分析，表明了绕组匝间短路故障严重程度与故障特征频率谐波之间的关系。

3) 对永磁风力发电机定子电流信号中的主要整数次谐波含量在不同运行状态时的变化做了分析，通过分析进一步验证了0.1、0.2、0.3次低频谐波作为永磁风力发电机匝间短路故障特征频率谐波的有效性。