★ 簡耀祖（廣東粵華發電有限責任公司，廣東 廣州 510710）

關鍵詞：燃氣輪機；發電機組；匝間短路故障；故障檢測定位；故障信號

在燃氣輪發電機組的實際運行中，匝間短路故障時有發生。該故障不僅會導致發電機電氣系統的異常運行，還可能對整個電力系統的穩定性構成嚴重威脅。因此，當前越來越多學者對發電機組的匝間短路故障檢測技術進行了更加細化的研究。

文獻 [ 1]通過變頻電源向發電機的定子繞組施加不同頻率的交流電壓，根據響應數據的差異確定是否存在匝間短路故障。該方法操作相對簡單，易于實施，維護成本較低。然而，機組定子中的額外損耗和轉子體中的剩磁會對變頻響應參數造成影響，從而影響檢測結果的準確性。文獻 [2]利用仿真和實驗數據構建了環流時頻圖，從而實現了故障的診斷。該方法能夠有效抑制靜態偏心和電樞反應等干擾，通過三維圖形信息可直觀顯示機組的運行狀態，但對于較為微弱的匝間短路故障，其檢測精度可能受到一定影響。

綜合上述分析可知，現有發電機組匝間短路故障檢測方法在檢測精度上均存在一定局限性。因此，本文針對該問題進行了深入分析與研究，旨在優化故障檢測方案，為電力系統的穩定運行提供更加堅實的保障。

1    研究依據

理論層面，匝間短路故障的發生往往與發電機組的電磁特性、繞組結構和絕緣材料等因素密切相關。因此，通過電磁場理論可以分析繞組在短路狀態下的電磁分布，從而推導出相應的檢測信號特征、了解短路故障的發展機制和影響因素，為檢測方法的提出提供理論依據。

技術層面，通過采集發電機組運行過程中的電壓、電流等信號，并利用信號處理技術進行特征提取和故障識別，可以實現對匝間短路故障的在線監測和診斷。

2   燃氣輪機發電機組匝間短路故障檢測方法設計

2.1   匝間短路故障信號識別

當燃氣輪機發生匝間短路故障時，其內部的電流、電壓和磁場等參數都會相應地發生變化。同時，自故障發生時刻起，信號立即發生畸變，光滑性也隨之改變。這些參量變化會轉換為可觀測的信號，通過對這些信號進行識別與處理分析，可以判斷發電機組是否存在匝間短路故障，并進一步確定故障的具體位置。

本研究通過電流傳感器和電壓傳感器采集燃氣輪機發電機組的電流和電壓等模擬信號，并利用小波函數對機組的運行狀態信號進行重構處理。其公式如式（1）所示：

式中， k表示機組運行狀態信號的時移步長；  C_(i)表示步長為i時運行信號的離散系數； d_(t)表示t時刻信號的頻窗大小；x_(t)表示重構信號。

根據傅里葉變換的微分原理，可以識別出機組狀態信號中的畸變點，并將其作為匝間短路的故障信號[3]。其公式如式（2）所示：

式中， a表示歸一化因子； g(θ_a )表示平滑函數； h_(x)表示小波函數；f_(t)表示故障信號。

本研究依據燃氣輪機發電機組匝間短路故障的產生機理，利用小波函數對機組狀態信號進行重構，并通過傅里葉變換原理識別故障信號，為后續故障信號的分解提供了數據基礎。

2.2   匝間短路故障信號多尺度分解

匝間短路故障信號通常具有非平穩性和復雜性特征，會干擾故障檢測和定位結果的準確性。因此，在識別故障信號后，對信號進行多尺度細化分解，提取不同尺度下的故障特征，以此實現故障位置的定位。

將去噪后的故障信號對應的頻帶成分進行重建，獲取信號特征序列，從而得到發電機組繞組氣隙磁場的電動勢，如式（3）所示：

式中，N表示繞組線圈的匝數； x表示繞組線圈的等效面積；ft表示匝間短路故障信號； Bt)表示轉子在旋轉磁場中的磁通密度。

基于各個子頻帶中的分解系數向量，結合繞組電壓波變化量求取各頻段信號能量的總和， 如式（4）所示：             

式中，S_N表示頻帶特征信號； n表示分解系數向量的序數。

采用時頻分析方法將信號能量劃分為若干個時間段。表達式如式（5）所示：

式中， τ表示隨機截取出的時間段；s (τ)表示對應時間段的窗函數；h(τ- 1)表示前一時間段的尺度函數； s₁(τ)表示時間段對應的氣隙電動勢信號。

在同一尺度上，分別提取故障信號的高頻細節部分和低頻逼近部分，從而對故障信號進行多尺度分解，如式（6）所示：                       

式中， M表示信號分解層數；  A表示故障信號幅值；y(ρ)表示尺度ρ對應的分解信號。

本研究利用發電機組匝間短路的故障信號重建信號特征序列，并結合繞組氣隙磁場的電動勢頻段信號能量對故障信號進行多尺度分解，為后續故障的精準檢測提供了數據支撐。

2.3   發電機組匝間短路故障檢測

當發電機組繞組正常時，脈沖波信號在繞組匝間對稱傳播；當繞組存在匝間短路故障時，脈沖波信號到達故障點時其響應波形會發生突變，并產生較大的反射波與折射波。本研究基于這一原理，利用脈沖波信號的變化情況對機組故障進行檢測與定位。

當信號波阻為、相位為 時， 繞組故障點的電壓反射系數和折射系數的表達式如式（7）所示：

式中，Z表示故障信號的等效波阻； y(ρ)表示尺度ρ對應的分解信號；γ_u, η_u分別表示故障點的電壓反射系數和折射系數。

對發電機轉子兩極的脈沖波響應特性曲線進行對比與標記，可確定故障特征波形的指數衰減因子，如式（8）所示：

式中， R₁ 、R₂分別表示故障特征波形上的兩點幅值；d₁、d₂分別表示入射電壓行波與折射電壓行波。

通過脈沖波在繞組中的傳播時間，可進一步確定匝間短路故障點的位置，表達式如式（9）所示：

式中，T₁表示脈沖波的總傳播時間； T₂表示脈沖波到故障點的時間；δ_Z表示整個繞組的長度； X表示故障點到繞組首端的距離。

通過式（9）即可計算得到故障點到繞組首端的距離，繼而確定故障位置，最終完成燃氣輪機匝間短路故障的檢測。

3   實例論證分析

3.1   實驗準備

本文選取某電廠的兩臺F級西門子SCC5-4000F型423MW燃氣輪機以及一臺西門子SGT5-8000H型667MW燃氣輪機作為實驗對象。以其中一臺典型燃氣輪機為例，其運行參數如表1所示。

表1 燃氣輪機運行參數

實驗平臺包括燃氣輪機本體 、 測試設備和控制設備。其中，測試設備包括Fluke  17B+萬用表、 MSO5104示波器、E8257D信號發生器和RE-2302重復脈沖波設備。實驗過程中，利用萬用表測量機組在正常運行狀態下和匝間短路故障狀態下的電壓、電流等電氣參數，利用信號發生器產生不同頻率和幅度的信號，以激發匝間短路故障的特征信號。

對燃氣輪機發電機在正常運行和故障運行下的狀態信號進行對比分析，可實現故障信號的提取，結果如圖1所示。

圖1 燃氣輪機發電機故障信號波形圖

根據燃氣輪機的運行參數， 設置實驗平臺的電源電壓為6kV，電源頻率為30Hz，數據采集頻率為100Hz， 實驗仿真時間為60min ， 脈沖電壓峰值為200kV，脈沖重復頻率為10次。基于上述實驗環境與參數設置，對本文設計的故障檢測方法進行性能測試與效果驗證。

3.2   發電機組匝間短路故障檢測結果與分析

本次實驗模擬了多組匝間短路故障，設定故障點到繞組首端的距離分別為5m、10m、15m、20m、 25m、30m和35m。引用文獻 [ 1]基于變頻法的方法（方法1） 和文獻 [2]基于環流時頻圖譜的方法（方法2）作為對照組，與本文方法同步對燃氣輪機的匝間短路故障進行定位檢測。以故障定位置信度作為性能評價指標，置信度越靠近1，說明故障定位結果可信度越高，與實際故障位置的擬合程度越好，故障檢測精度也越高。實驗結果如圖2所示。

圖2 基于不同方法的匝間短路故障檢測結果

由圖2可知， 在模擬的7次故障檢測中， 本文方法的故障檢測置信度均高于0.8，與預設的故障點位置更接近，故障定位準確度更高。而對照組方法由于無法全面提取匝間短路故障的全部特征信息，導致檢測精度受限。對比實驗結果證明，本文方法在燃氣輪機匝間短路故障檢測中具有較高的應用精度。

4    結束語

本文針對燃氣輪發電機組匝間短路故障的檢測方法展開研究，在充分考慮燃氣輪發電機的運行特點和故障特征的基礎上，結合信號處理技術，提出了一套切實可行的檢測方案。該方法為燃氣輪發電機的安全運行提供了強技術支持，豐富了燃氣輪機發電機組故障檢測領域的研究成果，同時為相關領域的實際應用提供了有益的參考和啟示。AP

作者簡介：

簡耀祖 （1995-），男，廣東湛江人 ，助理工程師，學士，現就職于廣東粵華發電有限責任公司，研究方向為電氣工程。

參考文獻：

[1] 于霄, 呂泓瑄, 孫凱. 基于變頻法的發電機轉子繞組匝間短路檢測方法的研究及應用[J]. 智能建筑電氣技術, 2023, 17 (4) : 61 - 63 + 74.

[2] 齊鵬, 李永剛, 馬明晗, 等. 基于環流時頻圖譜的抽水蓄能機組勵磁繞組匝間短路故障診斷[J]. 電工技術學報,2023, 38 (22) : 6104 - 6120.

[3] 范軒杰, 武玉才, 盧偉甫. 抽水蓄能機組多工況下轉子匝間短路故障檢測效果分析[J]. 電機與控制學報, 2023, 27 (4) : 23 - 33.

摘自《自動化博覽》2026年6月刊