[发明专利]一种粒子群滑模观测器风力发电机转子电流故障检测方法

说明书

本发明公开了一种粒子群滑模观测器风力发电机转子电流故障检测方法，包括以下步骤：获取三相电压分量和三相电流分量；得到同步旋转坐标系下的定转子电压和定转子电流；建立状态空间方程；采取定子电压定向控制的方法求出定转子电流之间的关系，借助两者之间的关系，组成以转子电流为状态变量的状态方程；增加切换控制项，构成滑模控制律，组成转子电流观测器；设计适应度函数，利用粒子群优化算法对滑模观测器的参数进行寻优；获得转子电流观测残差。本发明设计了一种PSO‑SMO方法，通过对滑模观测器的参数进行寻优从而提高观测器的性能。该模型用于双馈异步风力发电机的故障检测时，能有效的提高其观测精度和响应速度。

技术领域

本发明涉及一种粒子群滑模观测器风力发电机转子电流故障检测方法，属于电气控制领域。

背景技术

双馈异步风力发电机（DFIG）是目前应用最为广泛的风力发电机，其由定子绕组直连定频三相电网的绕线型感应发电机和安装在转子绕组上的双向背靠背IGBT电压源变流器组成。相比于一般异步电机，该系统可使定子和转子都与电网进行功率交换。由于DFIG的内部结构复杂，且运行环境复杂多变，易导致系统发生电气、机械故障。一旦系统内部产生故障，对其进行故障维修的成本较大。因此，DFIG控制系统应具备早期故障在线检测能力，提高风力发电机的可靠性，降低维护成本。

转子电流是识别DFIG故障的重要特征之一。DFIG在切入电网时，定子侧电压会发生突变，导致转子侧电流急剧上升，而引起电网发生震荡，进而影响转子侧变流器的安全运行。而转子侧变流器是通过转子电流分量对有功功率和无功功率实施控制的。又因为用于信号采集的电流传感器，其状态是直接影响风力发电机故障检测的重要因素之一，所以本发明把转子电流作为观测对象，实施对DFIG的故障检测是有效且十分必要的。在故障检测方法方面，基于解析模型的故障检测方法通过设置DFIG故障观测器的方式来获取实际值的估计值，即观测值。根据实际值与观测值作差，通过观测残差来检测电机是否发生故障。该方法为DFIG转子电流的测量提供了一个有效途径，避免了传统方法的系统开支以及硬件的复杂性。但是直接应用于DFIG的故障检测中还有不足之处，即观测器的参数取值常常采取经验值。时常因为参数选取不合理而导致转子电流观测器的观测值不准确，可能由于参数较大引起观测值发生抖振，也可能由于参数较小导致观测值收敛过慢，甚至发散。这样会极大降低观测器的故障检测精度，甚至会引起误报警。

发明内容

本发明的目的在于解决风力发电机故障检测的问题，提供了一种粒子群滑模观测器风力发电机转子电流故障检测方法。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种粒子群滑模观测器风力发电机转子电流故障检测方法，包括以下步骤：

步骤一，DFIG的定子侧和转子侧分别与电网端和背靠背功率变换器连接。电机定转子两侧处均通过电压和电流传感器获取三相电压分量和三相电流分量，分别为定子电压u^s_abc、转子电压u^r_abc和定子电流i^s_abc、转子电流i^r_abc；