2025年风力发电机内部故障一体化电磁暂态建模及辨识方法报告-华北电力大学（许建中）

华北电力大学风力发电机内部故障一体化电磁暂态建模及辨识方法汇报人：许建中教授/博导新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学)2025年10月25日华北电力大学华北电力大学流电磁暂态平台RTDS,PSCAD等缺乏内EcaEca 春烈房池化层解析模型数据驱动输入层卷积层卷积层池化层春烈房池化层隐含层深隐含层深度学习人工智能法电力系统故障分析及定位中引入新一代人工智能技术是目前研究的热点华北电力大学Team华北电力大学Team不平衡破坏性实验成本高昂wrdlutrejwm)数据是深度学习的燃料电气故障响应快换流器华北电力大学I华北电力大学Ieam永磁体Y转子中心d0永磁体Y转子中心d0BYmX集成难度大故障机理复杂程复杂，不同内部故障机理集成后方程改写，加剧建模难度华北电力大学XTeam华北电力大学XTeam(a)PMSG示意图(b)DFIG示意图偏心故障偏心故障绕组短路绕组开路高阻连接其他故障其他故障华北电力大学华北电力大学风电电磁暂态仿真与人工智能之间的协同需要解决如何批量获取数据、如何选取特征、如何选择神经网络架构并作优化设计等诸多问题华北电力大学华北电力大学IⅡ研究进展1:内部故障一体化建模华北史力大学故障类型电阻矩阵电感矩阵故障类型电阻矩阵电感矩阵永磁体磁链电气故障√√√√偏心故障偏心√退磁故障√√扩展接地支路、引入故障环重构方程结构电阻、电感矩阵以及永磁体磁链项参数修正电气故障●转子圆心单相接地·定子圆心NHaP80pS永磁体(a)偏心模型(b)退磁模型qm环路A季.华北电力大学华北电力大学以磁链为状态变量建模，等效电路由受控电流源表示，可与外部网络直接相连，等效模型根据机端电压迭代更新下一个步长的电Ikdq(t)=Gkdq(1)Uabe(1)+IkdqE机电暂态数学模型：Iabr(1)=Gabcer(1)Uaber(1)+Iab机电暂态数学模型：MA,受控电流源受控电流源B.B.77风机电智态模型7风华北史力大学1研究进展1:内部故障一体化建模华北史力大学1流程固定，便于使用PMSG和DFIG内部故障建模流程流程固定，便于使用J(t-△r).J(t-△r).确定故障特征电阻、电感、磁链变化式(24-26)式(29)(30)消除两种发电机之间、各类故障之间的结构不兼容问题消除两种发电机之间、各类故障之间的结构不兼容问题式(27-31).I研究进展1:内部故障一体化建模华北史力大学Team与MATLAB状态空间方程相比，各种故障类型下所提方法的最大相对误差控制在3%以内，准确表征发电机内部单一故障及复合故障特性复合故障拓展复合故照复合故障拓展复合故照单一故障不同单一故障修正项直接组合故障参数叠加PMW)PMW)w02%A.20.12.pr0664粒华北史力大学华北史力大学AB风电场测试系统及测试波形AB风电场测试系统及测试波形0.69KV/35kV35kV/220WV1040.080540.0805的2(a)场站出口三相电流华北电力大学1TeamⅢ华北电力大学1Team线性层合并加权和NX掩码缩放点积线性层合并加权和缩放线性层残差&归一化前馈层残差&归一化多头注意力层矩阵相乘+NX残差&归一化前馈层残差&归一化多头注意力层点积线性层线性层线性层V编码Ⅱ输入嵌入层多维特征提取提取特征华北电力大学Ⅲ研究进展2:多维度Transformer华北电力大学PMSG怪三体Y4臣吉高阻连接故障开路故障退磁故障运行自动化批量仿真输入模型参数初始化No训练集完成NoPMSG内部故障辨识结果模型训练完成←测试集华北史力大学Ⅲ研究进展2:多维度Transformer华北史力大学00c多维度Transfosmer代码叶作powei模型名称准确率精确率召回率传统本文模型00华北电力大学ⅢI研究进展2:多维度华北电力大学利用机组功率外特征实现对多种发电机设备内部电气故障的辨识，训练过程曲线表明，所提模型在收敛速度和最终精度上相比其他模型更具优势交流电网n30华北电力大学华