[发明专利]一种基于认知计算的风电故障运维管理方法

权利要求书

1.一种基于认知计算的风电故障运维管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：对风电机组定子匝间短路故障进行特征分析；

步骤二：针对特征分析的结果，基于贝叶斯网络建立风电故障运维认知计算模型；

步骤三：实时采集运维人员的行为动作和情感状态信号；

步骤四：将采集的行为动作和情感状态信号送入风电故障运维认知计算模型中，运用马尔科夫链蒙特卡洛方法迭代贝叶斯网络，得到运维人员的认知结果。

2.根据权利要求1所述的基于认知计算的风电故障运维管理方法，其特征在于，所述步骤一中，特征分析包括电气特征参数分析和机械特征参数分析；

电气特征参数分析如下：

正常情况下，定子绕组漏抗X_σ的计算公式为：

其中f为频率，μ₀＝4π×10^-7为真空磁导率，N₁是每相串联匝数，p为极对数，q为每极每相槽数，l_ef为电枢轴向计算长度，∑λ为槽比漏磁导、谐波比漏磁导、齿顶比漏磁导、端部比漏磁导之和；在d,q坐标轴下分析，定子电压及磁链方程为：

其中，L_d,L_q分别是d,q轴电枢电感，i_d,i_q分别为d,q轴电枢电流，ψ_d,ψ_q分别为d,q轴磁链，ψ_f是常量，为永磁铁产生的磁链；

电枢电流为：

其中，R为定子相电阻，u_d,u_q分别为d,q轴定子电压，ω_r为转子角速度，ω＝ω_rp，ω是电机角速度；

转矩方程为：

T_e＝1.5p(ψ_di_d-ψ_qi_q)＝1.5p[(L_d-L_q)i_di_q+ψ_f+i_q]＝1.5pψ_fi_q (4)

由式(2)可知，在匝间短路故障发生时，由于定子槽内线圈数的减少，使漏抗减小，由此导致PMSG产生杂质电流，破坏了三相电流的对称性；由式(4)可知，三相电流的无规律增加导致i_q的无规律增加，因此转矩T_e也无规律增加；

机械特征参数分析如下：

定子为空心结构体，振脉电磁力引起定子弹性圆柱壳体的振动，在故障发生时，振动也发生变化；以磁密计算法来计算脉振电磁力，发电机气隙磁密B(α_m,t)为：

B(α_m,t)＝Λ(α_m,t)·f(α_m,t) (5)

作用在定子内圆表面的单位面积磁力q(α_m,t)为：

其中Λ(α_m,t)为气隙磁导，α_m为定子机械角度，t为时间，f(α_m,t)为气隙磁势；由推导可知，定子匝间短路故障引起脉振频率为2f、4f、6f的定子振动变化量，其中2f的相对变化量最大，f＝50；

当绕组的不同位置发生故障时，与正常运行相比，除电气量、机械量发生变化之外，三相绕组电流也发生变化，将定子匝间短路故障特征总结如下：

(1)电气量：系统的对称性被破坏，各项定子相电压、相电流不再对称；磁通线稀薄，磁通量降低；短路支路出现以基波为主的短路电流，被短路支路电流增加；转矩增大并表现出不稳定状态。

(2)机械量：定子匝间短路引起定、转子的径向振动，其二倍频分量幅值有增大；

(3)故障定位：A相绕组不同位置发生故障时，B相电流始终最大，A、C相电流随着故障位置从机端向中性点推移时交替变化；B、C相绕组不同位置发生短路时现象类推。