1.本发明属于发电机故障诊断领域，更具体地，涉及一种压缩空气储能发电机转子绕组匝间短路故障严重程度判别方法
背景技术：2.作为解决新能源并网影响电能质量及安全问题的最有效手段，大容量储能技术受到广泛关注。在现有的储能技术中，压缩空气储能系统具有规模大、成本低、寿命长、清洁无污染、储能周期不受限制、不依赖化石燃料及地理条件等优势，是极具发展潜力的长时大容量储能技术。
3.为保证大容量压缩空气储能系统的安全可靠运行，压缩空气储能发电机的保护极为重要。相较于传统的火电和水电机组，压缩空气储能发电机启停频繁，开停机过程中的的负荷变化易引起转子铜线棒延展、热胀和冷缩，导致绝缘损坏，因此转子绕组匝间短路是一种压缩空气储能发电机频发的故障。
4.现有的转子绕组匝间短路故障诊断常采用重复脉冲法(recurrent surge oscillograph，rso)，对故障严重程度的判断也仅以特征波形的幅值作为评价标准。重复脉冲法实质是一种行波检测方法，转子绕组可看成有损传输线，因此行波在传输过程中必然伴随着衰减和变形，进而导致特征波形发生一定程度的畸变。显然，即使在同一故障程度下，若故障点距首端的位置不同，特征波形也会有所不同，仅以特征波形的幅值作为故障严重程度的评价标准是不够客观的，因此有必要研究转子绕组发生匝间短路故障时特征波形的变化规律，提出一种合适的故障因子来描述故障的严重程度。
技术实现要素：5.针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种压缩空气储能发电机转子绕组匝间短路故障严重程度判别方法，旨在解决现有的重复脉冲法中仅以特征波形幅值衡量转子绕组匝间短路故障严重程度不够客观的问题，为压缩空气储能发电机转子绕组匝间短路故障检修提供更可靠的故障处理依据，加快故障检修速度。
6.为实现上述目的，本发明提供了一种压缩空气储能发电机转子绕组匝间短路故障严重程度判别方法，包括以下步骤：
7.s1、压缩空气储能发电机在发生转子绕组匝间短路故障后停机；
8.s2、由脉冲发生器通过转子绕组两端的滑环向转子绕组同时注入相同的低压脉冲信号，并在转子绕组两端分别采集反馈电压信号，记为ua、ub；对两个反馈电压信号相互作差得到特征波形u
ab
和u
ba
；
9.s3、利用特征波形u
ab
或u
ba
中最大值和最小值出现的顺序判断近故障点端和远故障点端，并选择以远故障点端为参考端的特征波形；
10.s4、利用特征波形中最小值和最大值出现时刻和脉冲注入时刻计算脉冲注入后特
征波形经过多长时间出现最小值和最大值，并基于实测波速计算得到两倍近故障点端距离2x和两倍远故障点端距离2(l-x)，其中x为近故障点端距离，l为转子绕组长度；
11.s5、利用特征波形最小值和最大值的绝对值以及其对应的两倍近故障点端距离和两倍远故障点端距离计算反应特征波形幅值变化的指数衰减因子；
12.s6、利用指数衰减因子对特征波形最小值的绝对值进行指数还原，得到衡量匝间短路故障严重程度的指数还原故障因子；
13.进一步地，所述步骤s3具体包括：
14.s301：若利用特征波形u
ab
进行判断，当最小值先于最大值出现，则a端为近故障点端，b端为远故障点端；否则a端为远故障点端，b端为近故障点端；
15.s302：若利用特征波形u
ba
进行判断，当最小值先于最大值出现，则b端为近故障点端，a端为远故障点端；否则b端为远故障点端，a端为近故障点端；
16.s303：若a端为远故障点端，则选取特征波形u
ba
；若b端为远故障点端，则选取特征波形u
ab
；
17.进一步地，所述步骤s4具体包括：
18.s401：根据电压信号ua或ub，记录脉冲注入时刻t0；根据所选择的特征波形，记录最小值出现时刻t1和最大值出现时刻t2；
19.s402：计算脉冲注入后最小值出现时间δt1＝t
1-t0；计算脉冲注入后最大值出现时间δt2＝t
2-t0；
20.s403：基于实测波速计算得到两倍近故障点端距离2x和两倍远故障点端距离2(l-x)，
21.2x≈v
×
δt122.2(l-x)≈v
×
δt223.其中v为实测波速，由于转子绕组长度已知，可通过在转子绕组一端注入脉冲，另一端接收到收脉冲所经历的时间计算得到实测波速。
24.进一步地，所述步骤s5具体包括：
25.s501：特征波形最小值的绝对值记为a1，对应两倍近故障点端距离为2x；特征波形最大值的绝对值记为a2，对应两倍远故障点端距离为2(l-x)；
26.s502：计算指数衰减因子，如下式：
[0027][0028]
其中，x1是两倍近故障点端距离，x2是两倍远故障点端距离。
[0029]
进一步地，所述步骤s6中利用指数衰减因子对特征波形最小值的绝对值(也即特征波形幅值)进行指数还原，得到指数还原故障因子如下式：
[0030][0031]
其中，a1为特征波形最小值的绝对值，x1为最小值对应的两倍近故障点端距离。
[0032]
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案，能够取得以下有益效果：
[0033]
本发明在压缩空气储能发电机发生转子绕组匝间短路故障停机后，通过转子绕组两端的滑环向转子绕组注入相同的低压脉冲信号，并在转子绕组两端采集电压反馈信号，
进而作差得到特征波形；利用特征波形最小值和最大值的绝对值以及其对应的两倍近故障点端距离和两倍远故障点端距离计算反应特征波形幅值变化的指数衰减因子，进而利用指数衰减因子对特征波形幅值进行指数还原得到衡量匝间短路故障严重程度的指数还原故障因子。如此，相比于采用特征幅值衡量故障程度的方法，本发明构造出的指数还原故障因子在很大程度上克服了行波衰减的影响，其随故障点位置变化具有较好的稳定性，不同短路长度的故障因子之间重叠区域较小。又因为特征幅值和故障长度基本呈现线性关系，因此采用指数还原故障因子更能有效的衡量故障程度的大小。
附图说明
[0034]
图1为本发明实施例提供的一种压缩空气储能发电机转子绕组匝间短路故障严重程度判别方法的流程示意图；
[0035]
图2为本发明实施例提供的压缩空气储能发电机转子绕组匝间短路故障模型示意图；
[0036]
图3为本发明实施例提供的压缩空气储能发电机发生转子绕组匝间短路时的特征波形图；
[0037]
图4为本发明实施例提供的放在同一时间坐标下，对应不同故障长度和故障位置时的特征幅值变化情况图；
[0038]
图5为本发明实施例提供的特征幅值和指数还原故障因子随故障点位置变化曲线对比图；
具体实施方式
[0039]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0040]
本实施例提供了一种压缩空气储能发电机转子绕组匝间短路故障严重程度判别方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0041]
s1、压缩空气储能发电机在发生转子绕组匝间短路故障后停机；
[0042]
s2、由脉冲发生器通过转子绕组两端的滑环向转子绕组同时注入相同的低压脉冲信号，并在转子绕组两端分别采集反馈电压信号，记为ua、ub；对两个反馈电压信号相互作差得到特征波形u
ab
和u
ba
；
[0043]
s3、利用特征波形u
ab
或u
ba
中最大值和最小值出现的顺序判断近故障点端和远故障点端，并选择以远故障点端为参考端的特征波形；
[0044]
具体的，所述步骤s3具体包括：
[0045]
s301：若利用特征波形u
ab
进行判断，当最小值先于最大值出现，则a端为近故障点端，b端为远故障点端；否则a端为远故障点端，b端为近故障点端；
[0046]
s302：若利用特征波形u
ba
进行判断，当最小值先于最大值出现，则b端为近故障点端，a端为远故障点端；否则b端为远故障点端，a端为近故障点端；
[0047]
s303：若a端为远故障点端，则选取特征波形u
ba
；若b端为远故障点端，则选取特征
波形u
ab
；
[0048]
s4、利用特征波形中最小值和最大值出现时刻和脉冲注入时刻计算脉冲注入后特征波形经过多长时间出现最小值和最大值，并基于实测波速计算得到两倍近故障点端距离2x和两倍远故障点端距离2(l-x)，其中x为近故障点端距离，l为转子绕组长度；
[0049]
具体的，所述步骤s4具体包括：
[0050]
s401：根据电压信号ua或ub，记录脉冲注入时刻t0；根据所选择的特征波形，记录最小值出现时刻t1和最大值出现时刻t2；
[0051]
s402：计算脉冲注入后最小值出现时间δt1＝t
1-t0；计算脉冲注入后最大值出现时间δt2＝t
2-t0；
[0052]
s403：基于实测波速计算得到两倍近故障点端距离2x和两倍远故障点端距离2(l-x)，
[0053]
2x≈v
×
δt1[0054]
2(l-x)≈v
×
δt2[0055]
其中v为实测波速，由于转子绕组长度已知，可通过在转子绕组一端注入脉冲，另一端接收到收脉冲所经历的时间计算得到实测波速。
[0056]
s5、利用特征波形最小值和最大值的绝对值以及其对应的两倍近故障点端距离和两倍远故障点端距离计算反应特征波形幅值变化的指数衰减因子；
[0057]
具体的，所述步骤s5具体包括：
[0058]
s501：特征波形最小值的绝对值记为a1，对应两倍近故障点端距离为2x；特征波形最大值的绝对值记为a2，对应两倍远故障点端距离为2(l-x)；
[0059]
s502：计算指数衰减因子，如下式：
[0060][0061]
其中，x1是两倍近故障点端距离，x2是两倍远故障点端距离。
[0062]
s6、利用指数衰减因子对特征波形最小值的绝对值进行指数还原，得到衡量匝间短路故障严重程度的指数还原故障因子；
[0063]
具体的，所述步骤s6中利用指数衰减因子对特征波形最小值的绝对值(也即特征波形幅值)进行指数还原，得到指数还原故障因子如下式
[0064][0065]
其中，a1为特征波形最小值的绝对值，x1为最小值对应的两倍近故障点端距离。
[0066]
下面，以图2所示的压缩空气储能发电机转子绕组匝间短路故障模型为例，对本发明的技术细节进行说明。应当理解，本发明的转子绕组匝间短路故障严重程度判别方法也适用于一般的直流励磁发电机，并不仅限于图2所示的压缩空气储能发电机转子绕组的结构，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0067]
(1)压缩空气储能发电机在发生转子绕组匝间短路故障后停机；
[0068]
(2)由脉冲发生器通过转子绕组两端的滑环向转子绕组同时注入相同的低压脉冲信号，并在转子绕组两端分别采集反馈电压信号，记为ua、ub；对两个反馈电压信号相互作差得到特征波形u
ab
和u
ba
；
[0069]
实施例中，压缩空气储能发电机转子绕组长度l为1000m。设置匝间短路故障点距离a端350m，即此时a端为近故障点端，并设置匝间短路故障长度为20m。两个特征波形u
ab
和u
ba
分别如图3(a)和图3(b)所示。
[0070]
(3)利用特征波形u
ab
或u
ba
中最大值和最小值出现的顺序判断近故障点端和远故障点端，并选择以远故障点端为参考端的特征波形；
[0071]
若利用特征波形u
ab
进行判断，最小值先于最大值出现，所以判断a侧为近故障点端，b侧为远故障点端。若利用特征波形u
ba
进行判断，最大值先于最小值出现，所以判断a侧为近故障点端，b侧为远故障点端。因此无论选择那个特征波形判断，结果均与实际故障位置情况一致。
[0072]
由于b侧为远故障点端，因此选取特征波形u
ab
进行下一步的处理。
[0073]
(4)利用特征波形中最小值和最大值出现时刻和脉冲注入时刻计算脉冲注入后特征波形经过多长时间出现最小值和最大值，并基于实测波速计算得到两倍近故障点端距离2x和两倍远故障点端距离2(l-x)，其中x为近故障点端距离，l为转子绕组长度。
[0074]
2x≈v
×
δt1[0075]
2(l-x)≈v
×
δt2[0076]
其中v为实测波速，由于转子绕组长度已知，可通过在转子绕组一端注入脉冲，另一端接收到收脉冲所经历的时间计算得到实测波速。
[0077]
实施例中，实测波速为198.48m/us，得到如下计算结果
[0078]
δt1＝t
1-t0＝3.8-0.3＝3.5us
[0079]
δt2＝t
2-t0＝7.2-0.3＝6.9us
[0080]
2x≈v
×
δt1＝198.48m/us
×
3.5us＝694.68m
[0081]
2(l-x)≈v
×
δt2＝198.48m/us
×
6.9us＝1369.51m
[0082]
(5)利用特征波形最小值和最大值的绝对值以及其对应的两倍近故障点端距离和两倍远故障点端距离计算反应特征波形幅值变化的指数衰减因子；
[0083]
由于选取的特征波形为u
ab
，由图3中(a)可知特征波形最小值的绝对值a1为0.61a，特征波形最大值的绝对值a2为0.31a。因此指数衰减因子为
[0084][0085]
(6)利用指数衰减因子对特征波形最小值的绝对值(也即特征波形幅值)进行指数还原，得到衡量匝间短路故障严重程度的指数还原故障因子
[0086][0087]
以上为发生某一次转子绕组匝间短路故障时，计算衡量匝间短路故障严重程度的指数还原故障因子的过程。为进一步说明本方法的优越性，对比传统方法和本方法的结果进行分析如下
[0088]
如图4所示为放在同一时间坐标下，不同故障长度和故障位置的特征幅值变化情况，可总结特点如下：(1)故障点位置距首端距离越远，特征波形幅值越小；(2)特征波形幅值随故障点距首端距离增加呈指数衰减规律，且不同故障长度和故障类型时的衰减程度不同；(3)同一故障位置下，特征波形幅值会随故障长度的增大而增大，且基本呈线性增长趋
势。
[0089]
进一步得到特征幅值随故障点位置变化的曲线如图5中(a)所示，可以看出，单纯以幅值为故障严重程度的评价标准受故障位置影响较大，不同故障长度之间的特征幅值存在着较大的重叠区域，无法有效衡量故障严重程度。采用本发明提出的指数还原故障因子后，指数还原故障因子随故障点位置变化的曲线如图5中(b)所示。相比于采用特征幅值衡量故障长度的方法，指数还原故障因子随故障点位置变化具有较好的稳定性，不同故障长度之间重叠区域较小。又因为特征幅值和故障长度基本呈现线性关系，因此采用指数还原故障因子更能有效的衡量故障程度的大小。
[0090]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
技术特征：1.一种压缩空气储能发电机转子绕组匝间短路故障严重程度判别方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、压缩空气储能发电机在发生转子绕组匝间短路故障后停机；s2、由脉冲发生器通过转子绕组两端的滑环向转子绕组同时注入相同的低压脉冲信号，并在转子绕组两端分别采集反馈电压信号，记为u
a
、u
b
；对两个反馈电压信号相互作差得到特征波形u
ab
和u
ba
；s3、利用特征波形u
ab
或u
ba
中最大值和最小值出现的顺序判断近故障点端和远故障点端，并选择以远故障点端为参考端的特征波形；s4、利用特征波形中最小值和最大值出现时刻和脉冲注入时刻计算脉冲注入后特征波形经过多长时间出现最小值和最大值，并基于实测波速计算得到两倍近故障点端距离2x和两倍远故障点端距离2(l-x)，其中x为近故障点端距离，l为转子绕组长度；s5、利用特征波形最小值和最大值的绝对值以及其对应的两倍近故障点端距离和两倍远故障点端距离计算反应特征波形幅值变化的指数衰减因子；s6、利用指数衰减因子对特征波形最小值的绝对值进行指数还原，得到衡量匝间短路故障严重程度的指数还原故障因子。2.如权利要求1所述的一种压缩空气储能发电机转子绕组匝间短路故障严重程度判别方法，其特征在于，所述步骤s3具体包括：s301：若利用特征波形u
ab
进行判断，当最小值先于最大值出现，则a端为近故障点端，b端为远故障点端；否则a端为远故障点端，b端为近故障点端；s302：若利用特征波形u
ba
进行判断，当最小值先于最大值出现，则b端为近故障点端，a端为远故障点端；否则b端为远故障点端，a端为近故障点端；s303：若a端为远故障点端，则选取特征波形u
ba
；若b端为远故障点端，则选取特征波形u
ab
。3.如权利要求1所述的一种压缩空气储能发电机转子绕组匝间短路故障严重程度判别方法，其特征在于，所述步骤s4具体包括，s401：根据电压信号u
a
或u
b
，记录脉冲注入时刻t0；根据所选择的特征波形，记录最小值出现时刻t1和最大值出现时刻t2；s402：计算脉冲注入后最小值出现时间δt1＝t
1-t0；计算脉冲注入后最大值出现时间δt2＝t
2-t0；s403：基于实测波速计算得到两倍近故障点端距离2x和两倍远故障点端距离2(l-x)，2x≈v
×
δt12(l-x)≈v
×
δt2其中v为实测波速，由于转子绕组长度已知，通过在转子绕组一端注入脉冲，另一端接收到收脉冲所经历的时间计算得到实测波速。4.如权利要求3所述的一种压缩空气储能发电机转子绕组匝间短路故障严重程度判别方法，其特征在于，所述步骤s5具体包括：s501：特征波形最小值的绝对值记为a1，对应两倍近故障点端距离为2x；特征波形最大值的绝对值记为a2，对应两倍远故障点端距离为2(l-x)；s502：计算指数衰减因子，如下式：
其中，x1是两倍近故障点端距离，x2是两倍远故障点端距离。5.权利要求4所述的一种压缩空气储能发电机转子绕组匝间短路故障严重程度判别方法，其特征在于，所述步骤s6中利用指数衰减因子对特征波形最小值的绝对值进行指数还原，得到指数还原故障因子如下式：其中，a1为特征波形最小值的绝对值，x1为最小值对应的两倍近故障点端距离。
技术总结本发明公开了一种压缩空气储能发电机转子绕组匝间短路故障严重程度判别方法，包括：在压缩空气储能发电机停机后，通过转子绕组两端的滑环向转子绕组注入相同的低压脉冲信号，并在两滑环端部设置信号采样点；对采集到的两端电压信号作差得到特征波形，利用特征波形中最大值和最小值的绝对值以及对应的两倍近故障点端距离和两倍远故障点端距离计算指数衰减因子；利用指数衰减因子对特征幅值进行指数还原得到衡量转子绕组匝间短路故障严重程度的指数还原故障因子。本发明构造出的指数还原故障因子在很大程度上克服了行波衰减的影响，其随故障点位置变化具有较好的稳定性，更能有效的衡量匝间短路故障严重程度的大小，有利于加快故障检修速度。加快故障检修速度。加快故障检修速度。
技术研发人员：张侃君 黎恒烜 尹项根 叶庞琪 陈永昕 卢庆辉 乔健 刘之畅
受保护的技术使用者：华中科技大学
技术研发日：2022.07.04
技术公布日：2022/11/1
