同步发电机转子匝间短路的智能诊断方法研究

【作者】 王光；

【导师】 鞠平；

【作者基本信息】 河海大学 ， 电力系统及其自动化， 2001， 硕士

【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。更多还原

【Abstract】 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.更多还原