Traitement en cours

Veuillez attendre...

Paramétrages

Paramétrages

Aller à Demande

1. CN105760669 - 一种风电变流器功率模块故障率评估方法及系统

Note: Texte fondé sur des processus automatiques de reconnaissance optique de caractères. Seule la version PDF a une valeur juridique

[ ZH ]
一种风电变流器功率模块故障率评估方法及系统


技术领域
本发明涉及风电变流器功率模块故障率评估领域,特别是一种风电变流器功率模块设计故障率的评估方法。
背景技术
风电变流器是风电机组中的重要环节,其在有效寿命期间的可靠度不仅影响到风电机组的安全可靠运行。而且,在要求产品高附加产值的市场经济中,具有高可靠度的产品在投标中更占优势。由于风速变化导致变流器功率器件的结温长期处于波动状态,其铝键合线和焊料层不断承受不均衡的热膨胀,造成疲劳累计,是导致功率器件失效的根本原因。统计表明,功率器件是风电变流器的薄弱环节,在各部分失效中所占比例最大。
当前,能从时间尺度上将变风速运行下功率器件的结温波动分开,并同时考虑这两种时间尺度结温波动对功率器件故障率的影响研究罕见。现有研究一般将长时间尺度和短时间尺度下的结温波动分裂开来,不能充分考虑这两种结温波动共同的作用。一种方式是通过建立变流器功率器件的热网络模型,基于仿真方式获得变流器结温变化的时序序列,进而根据相关可靠性评估方法对可靠度进行评估。这类方法对于功率器件短时间尺度的结温波动考虑较为充分。然而受限于仿真时间,采用该方法仅能分析风速概率分布所产生的影响,忽略了一年内风速变化时序性所产生的长时间尺度下的结温波动;另一种方式是根据风速时序序列以数值计算方式获取结温的时序波动,进而对变流器可靠性进行评估。这类研究方法对于长时间尺度的结温波动考虑较为充分。虽然这类研究都考虑了一年内风速、气温时序变化所引起的结温波动,却都忽略了即使在恒定风速下也存在的短时间尺度下的基频结温波动。因此,如果能够同时考虑不同时间尺度下结温波动对变流器的影响,对于准确评估可靠性十分必要。
基于此,需要一种考虑不同时间尺度的故障率评估方法。
发明内容
本发明的目的就是提供一种风电变流器功率模块故障率评估方法;该方法考虑不同时间尺度下结温波动的特点,综合评估不同时间尺度下结温波动对变流器功率模块故障率的影响,对于变流器功率模块选型以及相关技术参数设定提供了参考依据。
本发明的目的是通过这样的技术方案实现的:
本发明提供的一种风电变流器功率模块故障率的评估方法,包括以下步骤:
S1:获取并采样筛选拟投入运行风场的风速和气温的原始记录数据;
S2:根据风速平均值和风速湍流强度对风电变流器不同风速下的运行状态进行二维状态划分得到每个二维状态的概率模型;
S3:根据风速和风电机参数计算输出功率和功率器件损耗;
S4:根据风速和功率器件损耗计算功率器件结温;
S5:根据概率模型和功率器件结温计算结温-时间历程曲线;获得每个二维状态下的结温-时间历程曲线的波动信息;
S6:根据波动信息计算不同二维状态下的热应力因子和功率循环因子;
S7:根据热应力因子和功率循环因子计算长时间尺度下的故障率;
S8:根据风速获取不同风速下的风速概率分布;
S9:计算不同风速下的功率器件的结温平均值、结温波动幅值和参考循环时间;
S10:根据结温平均值、结温波动幅值和参考循环时间分别计算不同风速下机侧和网侧功率模块的结温波动次数;
S11:根据风速概率分布和不同风速下结温波动次数计算短时间尺度下的故障率;
S12:将长时间尺度和短时间尺度下的故障率相加,得到变流器功率器件的最终故障率。
进一步,所述步骤S1中的风速和气温的原始记录数据的采样筛选是根据风机的设计参数对原始风速和气温数据,按照以下公式计算的时间间隔对记录点进行筛选的:
式中,J eq 表示风轮机和发电机总转动惯量所造成惯性常数;ω rated 表示额定风机转速;v表示当前采样风速值;v rated 表示额定风速;T rated 为额定风速下风机的额定转矩;C pmax 表示最大的风能利用系数;λ 0 表示叶尖速比;R表示风轮的半径;ρ表示空气密度;A表示风轮机的扫风面积,A=πR2
进一步,步骤S2中的概率模型是根据基于多状态概率分析法来建立的表征风速大小和风速湍流强度影响的变流器二维运行状态概率模型,所述概率模型按照以下表达式进行计算:
式中,p(i,j)表示变流器处于风速大小为第i个状态,风速湍流强度为第j个状态S(i,j)下的概率;t(i,j)表示变流器处于S(i,j)状态下的累计时间;T为记录的运行周期;N Th 为风速大小划分的状态数;N Cy 为风速湍流强度划分的状态数;
所述风速湍流强度v vari 按照以下公式定义:
式中,v mean 表示风速平均值,σ表示风速标准差。
进一步,所述热应力因子按照以下公式进行计算:
式中,π Thi 表示热应力因子;S reference 表示参考应力水平;V applied 表示变流器功率模块的工作电压;V rated 表示功率模块的额定电压;P表示由电强度所导致的加速因子;E a 为激活能量;T i 为每个运行状态下的结温平均值;
所述温度循环因子按照以下公式进行计算:
式中,π TCj 表示温度循环因子;t j 表示元器件处于每个运行状态下的累计运行时间;N Cyj 为元器件在每个运行状态下的结温循环波动次数;N 0 表示参考循环波动次数;θ cyj 表示元器件每个运行状态下的结温波动循环时间;θ 0 表示参考循环时间;Δ Tcyj 为元器件每个运行状态下的结温波动幅值;T max_cyj 为元器件每个运行状态下结温波动所达到的最大值;T 0 、ΔT 0 分别为参考温度和参考温度波动幅度。
进一步,所述长时间尺度结温下的故障率按照以下公式进行计算:
式中,λ com 表示长时间尺度结温下的故障率;λ OTh 和λ OTC 分别为热应力因子和温度循环因子对应的元器件基本故障率;π Pm 表征元器件制造质量的影响;π Pr 表征元器件寿命周期中的可靠性质量管理及控制水平的影响;π in 表示元器件的过应力贡献因子。
进一步,所述机侧功率模块的结温波动次数按照以下公式进行计算:
式中,表示机侧功率模块在风速为V i 时的结温波动次数;t(i)为所统计的一年内不同风速V i 下的等效持续时间;p分别表示发电机极对数;λ op 表示叶尖速比,λ op =ωR/V t ;ω表示发电机转速;V t 表示当前的风速;V ci 、V r 、V co 分别表示风机的切入风速、额定风速和切除风速;
所述网侧功率模块的结温波动次数按照以下公式进行计算:
式中,表示风速为V i 时,网侧功率模块的结温波动次数;t(i)为所统计的一年内不同风速V i 下的等效持续时间;f grid 为网侧基波输出频率。
进一步,所述短时间尺度结温下的机侧功率模块故障率按照以下公式进行计算:
式中,λ conswind_gen 表示短时间尺度结温下的机侧功率模块故障率;表示机侧变流器在风速为V i 时的结温波动次数;ΔT ji 表示不同风速V i 下的结温波动幅值;T mi 表示不同风速v i 下的结温平均值;R表示玻尔兹曼常量;Q表示激活能量常数;t(i)表示根据风场一年的实测风速,不同风速v i 下的等效持续时间;N v 表示采用多状态概率评估思想,将风速从切入风速到额定风速所划分的状态数;Δt表示所取的总计算时间,考虑到风速变化的季候性特点,一般取一年。
所述短时间尺度结温下的网侧功率模块故障率按照以下公式进行计算:
式中,λ conswind_grid 表示短时间尺度结温下的网侧功率模块故障率;表示网侧变流器风速为V i 时的结温波动次数。
本发明还提供了一种风电变流器功率模块故障率的评估系统,包括数据采集单元、状态划分单元、输出功率计算单元、功率器件损耗计算单元、功率器件结温计算单元、结温-时间历程曲线生成单元、长时间尺度故障率计算单元、风速概率分布单元、功率器件参数计算单元、网侧功率模块的结温波动次数单元、机侧功率模块的结温波动次数单元、短时间尺度故障率单元和最终故障率计算单元;
所述数据采集单元,用于获取并采样筛选拟投入运行风场的风速和气温的原始记录数据;
所述状态划分单元,用于根据风速平均值和风速湍流强度对风电变流器不同风速下的运行状态进行二维状态划分得到每个二维状态的概率模型;
所述输出功率计算单元,用于根据风速和风电机参数计算输出功率;
所述功率器件损耗计算单元,用于计算功率器件损耗;
所述功率器件结温计算单元,用于根据风速和功率器件损耗计算功率器件结温;
所述结温-时间历程曲线生成单元,用于根据概率模型和功率器件结温计算结温-时间历程曲线;获得每个二维状态下的结温-时间历程曲线的波动信息;
所述长时间尺度故障率计算单元,用于根据波动信息计算不同二维状态下的热应力因子和功率循环因子;再根据热应力因子和功率循环因子计算长时间尺度下的故障率;
所述风速概率分布单元,用于根据风速获取不同风速下的风速概率分布;
所述功率器件参数计算单元,用于计算不同风速下的功率器件的结温平均值、结温波动幅值和参考循环时间;
所述网侧功率模块的结温波动次数单元,用于根据结温平均值、结温波动幅值和参考循环时间分别计算不同风速下网侧功率模块的结温波动次数;
所述机侧功率模块的结温波动次数单元,用于根据结温平均值、结温波动幅值和参考循环时间分别计算不同风速下机侧功率模块的结温波动次数;
所述短时间尺度故障率单元,用于根据风速概率分布和不同风速下结温波动次数计算短时间尺度下的故障率;
所述最终故障率计算单元,用于将长时间尺度和短时间尺度影响下的故障率相加,得变流器功率器件的最终故障率。
进一步,所述数据采集单元中的风速和气温的原始记录数据的采样筛选是根据风机的设计参数对原始风速和气温数据,按照以下公式计算的时间间隔对记录点进行筛选的:
式中,J eq 表示风轮机和发电机总转动惯量所造成惯性常数;ω rated 表示额定风机转速;v表示当前采样风速值;v rated 表示额定风速;T rated 为额定风速下风机的额定转矩;
C pmax 表示最大的风能利用系数;λ 0 表示叶尖速比;R表示风轮的半径;ρ表示空气密度;A表示风轮机的扫风面积,A=πR2
所述状态划分单元中的概率模型是根据基于多状态概率分析法来建立的表征风速大小和风速湍流强度影响的变流器二维运行状态概率模型,所述概率模型按照以下表达式进行计算:
式中,p(i,j)表示变流器处于风速大小为第i个状态,风速湍流强度为第j个状态S(i,j)下的概率;t(i,j)表示变流器处于S(i,j)状态下的累计时间;T为记录的运行周期;N Th 为风速大小划分的状态数;N Cy 为风速湍流强度划分的状态数;
所述风速湍流强度v vari 按照以下公式定义:
式中,v mean 表示风速平均值,σ表示风速标准差;
所述长时间尺度故障率计算单元中的热应力因子按照以下公式进行计算:
式中,π Thi 表示热应力因子;S reference 表示参考应力水平;V applied 表示变流器功率模块的工作电压;V rated 表示功率模块的额定电压;P表示由电强度所导致的加速因子;E a 为激活能量;T i 为每个运行状态下的结温平均值;
所述长时间尺度故障率计算单元中的温度循环因子按照以下公式进行计算:
式中,π TCj 表示温度循环因子;t j 表示元器件处于每个运行状态下的累计运行时间;N Cyj 为元器件在每个运行状态下的结温循环波动次数;N 0 表示参考循环波动次数;θ cyj 表示元器件每个运行状态下的结温波动循环时间;θ 0 表示参考循环时间;ΔT cyj 为元器件每个运行状态下的结温波动幅值;T max_cyj 为元器件每个运行状态下结温波动所达到的最大值;T 0 、ΔT 0 分别为参考温度和参考温度波动幅度;
所述长时间尺度故障率计算单元中的长时间尺度结温下的故障率按照以下公式进行计算:
式中,λ com 表示长时间尺度结温下的故障率;λ OTh 和λ OTC 分别为热应力因子和温度循环因子对应的元器件基本故障率;π Pm 表征元器件制造质量的影响;π Pr 表征元器件寿命周期中的可靠性质量管理及控制水平的影响;π in 表示元器件的过应力贡献因子;
所述机侧功率模块的结温波动次数单元中的机侧功率模块的结温波动次数按照以下公式进行计算:
式中,表示机侧功率模块在风速为V i 时的结温波动次数;t(i)为所统计的一年内不同风速V i 下的等效持续时间;p分别表示发电机极对数;λ op 表示叶尖速比,λ op =ωR/V t ;ω表示发电机转速;V t 表示当前的风速;V ci 、V r 、V co 分别表示风机的切入风速、额定风速和切除风速;
所述网侧功率模块的结温波动次数单元中的网侧功率模块的结温波动次数按照以下公式进行计算:
式中,表示风速为V i 时,网侧功率模块的结温波动次数;t(i)为所统计的一年内不同风速V i 下的等效持续时间;f grid 为网侧基波输出频率;
所述短时间尺度故障率单元中的短时间尺度结温下的机侧功率模块故障率按照以下公式进行计算:
式中,λ conswind_gen 表示短时间尺度结温下的机侧功率模块故障率;表示机侧变流器在风速为V i 时的结温波动次数;ΔT ji 表示不同风速V i 下的结温波动幅值;T mi 表示不同风速V i 下的结温平均值;R表示玻尔兹曼常量;Q表示激活能量常数;t(i)表示根据风场一年的实测风速,不同风速V i 下的等效持续时间;N v 表示采用多状态概率评估思想,将风速从切入风速到额定风速所划分的状态数;Δt表示所取的总计算时间,考虑到风速变化的季候性特点,一般取一年。
所述短时间尺度故障率单元中的短时间尺度结温下的网侧功率模块故障率按照以下公式进行计算:
式中,λ conswind_grid 表示短时间尺度结温下的网侧功率模块故障率;表示网侧变流器风速为V i 时的结温波动次数;ΔT ji 表示不同风速V i 下的结温波动幅值;T mi 表示不同风速V i 下的结温平均值;R表示玻尔兹曼常量;Q表示激活能量常数;t(i)表示根据风场一年的实测风速,不同风速V i 下的等效持续时间;N v 表示采用多状态概率评估思想,将风速从切入风速到额定风速所划分的状态数;Δt表示所取的总计算时间,考虑到风速变化的季候性特点,一般取一年。
由于采用了上述技术方案,本发明具有如下的优点:
本发明综合考虑不同时间尺度结温波动影响,对变流器功率模块故障率进行评估,根据风电机组惯性常数的不同采用非等间隔风速采样方法,考虑长时间尺度和短时间尺度结温波动的不同特点采用不同方式衡量其故障率,最后通过疲劳累计线性模型将长时间尺度和短时间尺度下的故障率进行整合,对变流器功率模块的故障率进行评估。本方法可为尚未投入使用的风电变流器功率模块提供故障率评估数据,为合理制定状态监测和检修计划服务,能够在可靠性设计时提供相关技术参考依据;还可针对不同风场风速、气温的特点,通过对风机进行运行参数设定、散热器设计以及功率模块选型等方式提高变流器功率器件的可靠性。
本发明考虑不同时间尺度结温波动影响,对风电变流器功率模块(由绝缘栅双极型晶体管IGBT和晶体二极管Diode组成)的故障率进行计算;该方法基于拟投入风场一年的风速、气温数据以及风机设计参数,针对不同时间尺度下结温波动的特点,采用多状态概率评估思想对风电变流器功率模块在设计以及运行时的故障率进行计算。本发明一方面可以为尚未投入使用的风电变流器功率模块提供故障率评估数据,为合理制定状态监测和检修计划服务;另一方面对于针对不同风场风速、气温的特点,通过对风机进行运行参数设定、散热器设计以及功率模块选型等方式提高变流器功率器件的可靠性提供了评估依据。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述,并且在某种程度上,基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的,或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书和权利要求书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚,本发明提供如下附图进行说明:
图1为变风速运行下变流器功率模块结温波动长时间尺度和短时间尺度的划分;
图2为考虑不同结温波动时间尺度的变流器功率器件故障率评估框图;
图3为非等间隔风速采样方法图;
图4为短时间尺度故障率评估时,一年内不同风速段的持续时间分布图;
图5为全风速区域结温平均值与风速的关系;
图6为全风速区域结温波动幅值与风速的关系;
图7为根据本评估方法所研究的切入风速对变流器功率模块故障率的影响;
图8为根据本评估方法所研究的额定风速对变流器功率模块故障率的影响;
图9为根据本评估方法所研究的切除风速对变流器功率模块故障率的影响;
图10为根据本评估方法所研究的散热器热阻设置对变流器功率模块故障率的影响。
图11为风电变流器功率模块故障率的评估系统原理框图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
实施例1
本实施例提供的一种风电变流器功率模块设计故障率的评估方法,包括以下步骤:
S1:获取并采样筛选拟投入运行风场的风速和气温的原始记录数据;
S2:根据风速平均值和风速湍流强度对风电变流器不同风速下的运行状态进行二维状态划分得到每个二维状态的概率模型;
S3:根据风速和风电机参数计算输出功率和功率器件损耗;
S4:根据风速和功率器件损耗计算功率器件结温;
S5:根据概率模型和功率器件结温计算结温-时间历程曲线;获得每个二维状态下的结温-时间历程曲线的波动信息;
S6:根据波动信息计算不同二维状态下的热应力因子和功率循环因子;
S7:根据热应力因子和功率循环因子计算长时间尺度下的故障率;
S8:根据多状态概率评估思想,将风速从切入风速到额定风速划分为N v 等份,根据风速获取不同风速下的风速概率分布;
S9:计算不同风速下的功率器件的结温平均值、结温波动幅值和参考循环时间;
S10:根据结温平均值、结温波动幅值和参考循环时间分别计算不同风速下机侧和网侧功率模块的结温波动次数。由于结温波动次数是功率器件老化失效的根本因素,为后面根据结温波动次数估算短时间尺度下的故障率提供计算依据;
S11:根据风速概率分布和不同风速下结温波动次数计算短时间尺度下的故障率;
S12:将长时间尺度和短时间尺度下的故障率相加,得到变流器功率器件的最终故障率。
所述步骤S1中的风速和气温的原始记录数据的采样筛选是根据风机的设计参数对原始风速和气温数据,按照以下公式计算的时间间隔对记录点进行筛选的:
式中,J eq 表示风轮机和发电机总转动惯量所造成惯性常数;ω rated 表示额定风机转速;v表示当前采样风速值;v rated 表示额定风速;T rated 为额定风速下风机的额定转矩;C pmax 表示最大的风能利用系数;λ 0 表示叶尖速比;R表示风轮的半径;ρ表示空气密度;A表示风轮机的扫风面积,A=πR2
步骤S2中的概率模型是根据基于多状态概率分析法来建立的表征风速大小和风速湍流强度影响的变流器二维运行状态概率模型,所述概率模型按照以下表达式进行计算:
式中,p(i,j)表示变流器处于风速大小为第i个状态,风速湍流强度为第j个状态S(i,j)下的概率;t(i,j)表示变流器处于S(i,j)状态下的累计时间;T为记录的运行周期;N Th 为风速大小划分的状态数;N Cy 为风速湍流强度划分的状态数;
所述风速湍流强度v vari 按照以下公式定义:
式中,v mean 表示风速平均值,σ表示风速标准差。
所述热应力因子按照以下公式进行计算:
式中,π Thi 表示热应力因子;S reference 表示参考应力水平;V applied 表示变流器功率模块的工作电压;V rated 表示功率模块的额定电压;P表示由电强度所导致的加速因子;E a 为激活能量;T i 为每个运行状态下的结温平均值;
所述温度循环因子按照以下公式进行计算:
式中,π TCj 表示温度循环因子;t j 表示元器件处于每个运行状态下的累计运行时间;N Cyj 为元器件在每个运行状态下的结温循环波动次数;N 0 表示参考循环波动次数;θ cyj 表示元器件每个运行状态下的结温波动循环时间;θ 0 表示参考循环时间;ΔT cyj 为元器件每个运行状态下的结温波动幅值;T max_cyj 为元器件每个运行状态下结温波动所达到的最大值;T 0 、ΔT 0 分别为参考温度和参考温度波动幅度。
所述长时间尺度结温下的故障率按照以下公式进行计算:
式中,λ com 表示长时间尺度结温下的故障率;λ OTh 和λ OTC 分别为热应力因子和温度循环因子对应的元器件基本故障率;π Pm 表征元器件制造质量的影响;π Pr 表征元器件寿命周期中的可靠性质量管理及控制水平的影响;π in 表示元器件的过应力贡献因子。
所述机侧功率模块(该功率模块具体包括三相上、下两个桥臂共6个IGBT和6个功率二极管)的结温波动次数按照以下公式进行计算:
式中,表示机侧功率模块在风速为Vi时的结温波动次数;t(i)为所统计的一年内不同风速V i 下的等效持续时间;p分别表示发电机极对数;λ op 表示叶尖速比,λ op =ωR/V t ;ω表示发电机转速;V t 表示当前的风速;V ci 、V r 、V co 分别表示风机的切入风速、额定风速和切除风速;
所述网侧功率模块的结温波动次数按照以下公式进行计算:
式中,表示风速为V i 时,网侧功率模块的结温波动次数;t(i)为所统计的一年内不同风速V i 下的等效持续时间;f grid 为网侧基波输出频率。
所述短时间尺度结温下的机侧功率模块故障率按照以下方式计算:
短时间尺度下,功率模块结温波动均值T m 、结温波动幅度ΔT j 对器件寿命影响的模型为Coffin-Manson失效寿命模型:
式中,N f 为功率器件寿命期间可运行循环次数;T m 为功率模块结温波动均值;ΔT j 为结温波动幅度;N f 为功率器件的循环周期数;Q为激活能量常数,取值0.8eV;R为玻尔兹曼常量。
在变幅应力循环过程中,不同结温波动均值和结温波动幅度所造成的疲劳累积是独立进行的。对于机侧功率模块,风速为V i ,其结温波动次数为时,所造成的疲劳损伤为:
由于在整个服役期间,将风速划分为N v 等分,则整个运行期间机侧变流器功率模块的疲劳累积为:
对于刚刚投入运行到“损耗失效期”来临之前的功率器件,器件的疲劳累积相对较小,可以假设投入初期的疲劳损耗为0,则故障率可以近似表达为:
式中,Δt表示所取的总计算时间,考虑到风速变化的季候性特点,一般取一年;D(Δt)表示时间计算时间Δt内的疲劳累积损伤;
最终可得,机功率模块的故障率计算公式为:
式中,λ conswind_gen 表示短时间尺度结温下的机侧功率模块故障率;表示机侧变流器在风速为V i 时的结温波动次数;ΔT ji 表示不同风速V i 下的结温波动幅值;T mi 表示不同风速V i 下的结温平均值;R表示玻尔兹曼常量;Q表示激活能量常数;t(i)表示根据风场一年的实测风速,不同风速V i 下的等效持续时间;N v 表示采用多状态概率评估思想,将风速从切入风速到额定风速所划分的状态数;Δt表示所取的总计算时间,考虑到风速变化的季候性特点,一般取一年。
所述短时间尺度结温下的网侧功率模块故障率按照以下公式进行计算:
式中,λ conswind_grid 表示短时间尺度结温下的网侧功率模块故障率;表示网侧变流器风速为V i 时的结温波动次数;ΔT ji 表示不同风速V i 下的结温波动幅值;T mi 表示不同风速V i 下的结温平均值;R表示玻尔兹曼常量;Q表示激活能量常数;t(i)表示根据风场一年的实测风速,不同风速V i 下的等效持续时间;N v 表示采用多状态概率评估思想,将风速从切入风速到额定风速所划分的状态数;Δt表示所取的总计算时间,考虑到风速变化的季候性特点,一般取一年。
本实施例还提供了一种风电变流器功率模块故障率的评估系统,包括数据采集单元、状态划分单元、输出功率计算单元、功率器件损耗计算单元、功率器件结温计算单元、结温-时间历程曲线生成单元、长时间尺度故障率计算单元、风速概率分布单元、功率器件参数计算单元、网侧功率模块的结温波动次数单元、机侧功率模块的结温波动次数单元、短时间尺度故障率单元和最终故障率计算单元;
所述数据采集单元,用于获取并采样筛选拟投入运行风场的风速和气温的原始记录数据;
所述状态划分单元,用于根据风速平均值和风速湍流强度对风电变流器不同风速下的运行状态进行二维状态划分得到每个二维状态的概率模型;
所述输出功率计算单元,用于根据风速和风电机参数计算输出功率;
所述功率器件损耗计算单元,用于计算功率器件损耗;
所述功率器件结温计算单元,用于根据风速和功率器件损耗计算功率器件结温;
所述结温-时间历程曲线生成单元,用于根据概率模型和功率器件结温计算结温-时间历程曲线;获得每个二维状态下的结温-时间历程曲线的波动信息;
所述长时间尺度故障率计算单元,用于根据波动信息计算不同二维状态下的热应力因子和功率循环因子;再根据热应力因子和功率循环因子计算长时间尺度下的故障率;
所述风速概率分布单元,用于根据风速获取不同风速下的风速概率分布;
所述功率器件参数计算单元,用于计算不同风速下的功率器件的结温平均值、结温波动幅值和参考循环时间;
所述网侧功率模块的结温波动次数单元,用于根据结温平均值、结温波动幅值和参考循环时间分别计算不同风速下网侧功率模块的结温波动次数;
所述机侧功率模块的结温波动次数单元,用于根据结温平均值、结温波动幅值和参考循环时间分别计算不同风速下机侧功率模块的结温波动次数;
所述短时间尺度故障率单元,用于根据风速概率分布和不同风速下结温波动次数计算短时间尺度下的故障率;
所述最终故障率计算单元,用于将长时间尺度和短时间尺度影响下的故障率相加,得变流器功率器件的最终故障率。
所述数据采集单元中的风速和气温的原始记录数据的采样筛选是根据风机的设计参数对原始风速和气温数据,按照以下公式计算的时间间隔对记录点进行筛选的:
式中,J eq 表示风轮机和发电机总转动惯量所造成惯性常数;ω rated 表示额定风机转速;v表示当前采样风速值;V rated 表示额定风速;T rated 为额定风速下风机的额定转矩;
C pmax 表示最大的风能利用系数;λ 0 表示叶尖速比;R表示风轮的半径;ρ表示空气密度;A表示风轮机的扫风面积,A=πR2
所述状态划分单元中的概率模型是根据基于多状态概率分析法来建立的表征风速大小和风速湍流强度影响的变流器二维运行状态概率模型,所述概率模型按照以下表达式进行计算:
式中,p(i,j)表示变流器处于风速大小为第i个状态,风速湍流强度为第j个状态S(i,j)下的概率;t(i,j)表示变流器处于S(i,j)状态下的累计时间;T为记录的运行周期;N Th 为风速大小划分的状态数;N Cy 为风速湍流强度划分的状态数;
所述风速湍流强度v vari 按照以下公式定义:
式中,v mean 表示风速平均值,σ表示风速标准差;
所述长时间尺度故障率计算单元中的热应力因子按照以下公式进行计算:
式中,π Thi 表示热应力因子;S reference 表示参考应力水平;V applied 表示变流器功率模块的工作电压;V rated 表示功率模块的额定电压;P表示由电强度所导致的加速因子;E a 为激活能量;T i 为每个运行状态下的结温平均值;
所述长时间尺度故障率计算单元中的温度循环因子按照以下公式进行计算:
式中,π TCj 表示温度循环因子;t j 表示元器件处于每个运行状态下的累计运行时间;N Cyj 为元器件在每个运行状态下的结温循环波动次数;N 0 表示参考循环波动次数;θ cyj 表示元器件每个运行状态下的结温波动循环时间;θ 0 表示参考循环时间;ΔT cyj 为元器件每个运行状态下的结温波动幅值;T max_cyj 为元器件每个运行状态下结温波动所达到的最大值;T 0 、ΔT 0 分别为参考温度和参考温度波动幅度;
所述长时间尺度故障率计算单元中的长时间尺度结温下的故障率按照以下公式进行计算:
式中,λ com 表示长时间尺度结温下的故障率;λ OTh 和λ OTC 分别为热应力因子和温度循环因子对应的元器件基本故障率;π Pm 表征元器件制造质量的影响;π Pr 表征元器件寿命周期中的可靠性质量管理及控制水平的影响;π in 表示元器件的过应力贡献因子;
所述机侧功率模块的结温波动次数单元中的机侧功率模块的结温波动次数按照以下公式进行计算:
式中,表示机侧功率模块在风速为V i 时的结温波动次数;t(i)为所统计的一年内不同风速V i 下的等效持续时间;p分别表示发电机极对数;λ op 表示叶尖速比,λ op =ωR/V t ;ω表示发电机转速;V t 表示当前的风速;V ci 、V r 、V co 分别表示风机的切入风速、额定风速和切除风速;
所述网侧功率模块的结温波动次数单元中的网侧功率模块的结温波动次数按照以下公式进行计算:
式中,表示风速为V i 时,网侧功率模块的结温波动次数;t(i)为所统计的一年内不同风速V i 下的等效持续时间;f grid 为网侧基波输出频率;
所述短时间尺度故障率单元中的短时间尺度结温下的机侧功率模块故障率按照以下公式进行计算:
式中,λ conswind_gen 表示短时间尺度结温下的机侧功率模块故障率;表示机侧变流器在风速为V i 时的结温波动次数;ΔT ji 表示不同风速V i 下的结温波动幅值;T mi 表示不同风速V i 下的结温平均值;R表示玻尔兹曼常量;Q表示激活能量常数;t(i)表示根据风场一年的实测风速,不同风速V i 下的等效持续时间;N v 表示采用多状态概率评估思想,将风速从切入风速到额定风速所划分的状态数;Δt表示所取的总计算时间,考虑到风速变化的季候性特点,一般取一年。
所述短时间尺度故障率单元中的短时间尺度结温下的网侧功率模块故障率按照以下公式进行计算:
式中,λ conswind_grid 表示短时间尺度结温下的网侧功率模块故障率;表示网侧变流器风速为V i 时的结温波动次数。
实施例2
本实施例提供的一种考虑不同时间尺度结温波动影响的风电变流器功率模块率评估方法,包括以下步骤:
S1:获取拟投入运行风场一年内风速、气温的原始记录数据。根据风机的设计参数对可用于故障率评估的记录点进行采样筛选;
S2:基于多状态概率分析法,对风电变流器不同风速下的运行工况,按照风速平均值和风速湍流强度进行二维状态划分,并计算每个状态S (i,j) 下的持续时间t (i,j)
S3:基于功率器件结温的数值计算模型,计算功率器件的结温-时间载荷历程曲线,并采用雨流法将随机载荷转化为横幅载荷。获得每个状态S (i,j) 下的结温均值、幅值、次数和循环持续时间;
S4:计算不同状态S (i,j) 下的热应力因子π Thi 和温度循环因子π TCj
S5:求出考虑长时间尺度结温波动影响下的故障率;
S6:将一年内所采样的风速按大小分为Nv份,并记风速为vi下的等效持续时间为t (i) 。搭建结温仿真模型,统计不同恒定风速vi下功率器件的结温平均值T mi 和结温波动幅值ΔT ji
S7:分别计算不同风速下,机侧、网侧功率模块的结温波动次数;
S8:求出考虑短时间尺度结温波动影响下的故障率;
S9:将长时间尺度和短时间尺度影响下的故障率相加,得变流器功率器件最终的故障率;
步骤S1中根据风机的设计参数对原始风速、气温数据进行记录点筛选的时间间隔为:
式中,J eq 表示风轮机和发电机总转动惯量所造成惯性常数;ω rated 表示额定风机转速;v表示当前采样风速值;v rated 表示额定风速;T rated 为额定风速下风机的额定转矩。
步骤S2中基于多状态概率分析法建立的表征风速大小和风速湍流强度影响的变流器二维运行状态概率模型表达式为:
式中,p(i,j)表示变流器处于风速大小为第i个状态,风速湍流强度为第j个状态下S(i,j)的概率;t(i,j)表示变流器处于S(i,j)状态下的累计时间;T为记及的运行周期;N Th 为风速大小划分的状态数;N Cy 为风速湍流强度划分的状态数。其中,风速湍流强度定义为:
式中,v mean 表示风速平均值,σ表示风速标准差。
步骤S4中计算不同状态S(i,j)下的热应力因子πThi表达式为:
式中,S reference 表示参考应力水平,风电变流器功率模块取1;V applied 表示变流器功率模块的工作电压,V rated 表示功率模块的额定电压;p表示由电强度所导致的加速因子,这里取2.4;E a 为激活能量,这里取0.7;Ti为每个运行状态下的结温平均值。
温度循环因子π TCj 的表达式为:
式中,t j 表示元器件处于每个运行状态下的累计运行时间,单位为小时;N Cyj 为元器件在每个运行状态下的结温循环波动次数;N0表示参考循环波动次数,一般取值为2;θ cyj 表示元器件每个运行状态下的结温波动循环时间;θ 0 表示参考循环时间,一般取值为12;ΔT Cyj 为元器件每个运行状态下的结温波动幅值;T max_cyj 为元器件每个运行状态下结温波动所达到的最大值;T0、ΔT0分别为参考温度和参考温度波动幅度,一般取20℃。
步骤S5中求出考虑长时间尺度结温波动影响下的故障率表达式为:
式中,λ OTh 和λ OTC 分别为热应力因子和温度循环因子对应的元器件基本故障率;π Pm 表征元器件制造质量的影响;π Pr 表征元器件寿命周期中的可靠性质量管理及控制水平的影响;π in 表示元器件的过应力贡献因子。
步骤S7中计算不同风速下,机侧功率模块的结温波动次数表达式为:
式中,表示机侧功率模块在风速为V i 时的结温波动次数;t(i)为所统计的一年内不同风速V i 下的等效持续时间;p分别表示发电机极对数;λ op 表示叶尖速比,λ op =ωR/V t ;ω表示发电机转速;V t 表示当前的风速;V ci 、V r 、V co 分别表示风机的切入风速、额定风速和切除风速;
网侧功率模块的结温波动次数表达式为:
式中,表示风速为V i 时,网侧功率模块的结温波动次数;t(i)为所统计的一年内不同风速V i 下的等效持续时间;f grid 为网侧基波输出频率。
步骤S8求出考虑短时间尺度结温波动影响下的机侧功率模块故障率的表达式为:
网侧功率模块故障率的表达式为:
式中,ΔT ji 为不同风速vi下的结温波动幅值;Q为激活能量常数,取值0.8eV,R为玻尔兹曼常量。
实施例3
如图所示,图1为变风速运行下变流器功率模块结温波动长时间尺度和短时间尺度的划分。如图1所示,长时间尺度的结温波动,其变化趋势如图中仿真结温波动曲线的包络线,该部分结温波动与风速变化呈现出相同趋势。由于风速的变化速度较慢,长时间尺度下的结温波动周期为几秒到几十秒;短时间尺度下的结温波动,是指在长时间尺度结温波动的整体趋势下,包络线之内的局部结温波动。该部分的结温变化是由变流器周期性的换流所造成,即基频结温波动。短时间尺度的结温波动周期为几十毫秒到几百毫秒。
图2为考虑不同结温波动时间尺度的变流器功率器件故障率评估框图;图3为为非等间隔风速采样方法图。如图2、3所示:本发明提供的一种综合考虑不同时间尺度结温波动影响的变流器功率模块故障率评估方法,包括以下步骤:
步骤一:获取拟投入运行风场一年内风速、气温的原始记录数据。根据风机的设计参数对可用于故障率评估的记录点进行采样筛选,具体采样流程如图3所示;
1)判断第k个原始记录风速点v k 与切入风速v ci 、额定风速v r 以及切除风速v co 的大小关系:若v k 小于v ci 或大于v co ,则采样点风速v k 记为0;若v k 大于v ci 并且小于v r ,则按原风速大小记录,记为v k ;若v k 大于v r 并且小于v co ,则按额定风速记录,记为v r 。最后将所记录的风速记为第m个点的暂时记录风速v m
2)取取Δt itemp =m·Δt m ,判断第i个采样的风速是否满足其中
若满足,则第i个风速采样点v i 即为v itemp
若不满足,则原始风速的下一个记录点v k+1 进入循环,直到满足上述条件后,将所得风速的平均值记为第i个风速采样点的值。
3)取i=i+1,从新开始上一步。最后获得一年内非等间隔的风速采样值。
步骤二:基于多状态概率分析法,对风电变流器不同风速下的运行工况,按照风速平均值和风速湍流强度进行二维状态划分,并计算每个状态S(i,j)下的持续时间t(i,j);
步骤三:基于功率器件结温的数值计算模型,计算功率器件的结温-时间载荷历程曲线,并采用雨流法将随机载荷转化为横幅载荷。获得每个状态S(i,j)下的结温均值、幅值、次数和循环持续时间;
步骤四:计算不同状态S(i,j)下的热应力因子π Thi 和温度循环因子π TCj
步骤五:求出考虑长时间尺度结温波动影响下的故障率;
步骤六:将一年内所采样的风速按大小分为N v 份,并记风速为v i 下的等效持续时间为t(i)。搭建结温仿真模型,统计不同恒定风速v i 下功率器件的结温平均值T mi 和结温波动幅值ΔT ji
步骤七:分别计算不同风速下,机侧、网侧功率模块的结温波动次数;
步骤八:求出考虑短时间尺度结温波动影响下的故障率;
步骤九:将长时间尺度和短时间尺度影响下的故障率相加,得变流器功率器件最终的故障率;
实施例4
本实施例以2MW永磁风电机组为例阐述提供的风电变流器功率模块设计故障率的评估方法的具体过程,机组运行相关运行参数为:桨叶半径126m;最佳叶尖速比λop:6.335;电机极对数:32;绕组系数K N :0.89;绕组匝数N:312匝(取156槽);永磁体主磁通量φ:6.6437Wb;切入风速为3m/s;额定风速为11m/s;切除风速为25m/s;电网电压为690V;风速器件开关频率为2kHZ;机侧变流器额定电压为690V;直流侧额定电压为1100V。
网侧、机侧所采用的功率模块型号都为FZ2400-R17KE3,其它与故障率计算相关以及与FIDES可靠性评估导则相关的参数为:功率模块额定电压V ref 为1700V;额定电流I ref 为2400A;额定饱和压降V CEsat 为1.9V;IGBT额定导通压降V CEO 为1.54V;二极管额定导通压降V CEO 为0.81V;IGBT导通关断损耗E on +E off 为765mJ;二极管反向恢复损耗E rec 为235mJ;IGBT结点到外壳热阻R thJC 为14.5K/kW;IGBT外壳到散热器热阻R thCH 为9.75K/kW;二极管结点到外壳热阻R thJC 为24.5K/kW;二极管外壳到散热器热阻R thCH 为10.5K/kW;机侧散热器到环境的热阻为0.0334℃/W;网侧散热器到环境的热阻为0.0375℃/W;封装形式:ISOTOP;IGBT热应力基本故障率λ OTC 为0.3021;二极管热应力基本故障率λ OTC 为0.1574;温度循环参数p case 为0;温度循环参数p solder 为1/3;温度循环参数n case 为4;温度循环参数n solder 为1.9;温度循环基本故障率λ OTC_case 为0.03333;温度循环基本故障率λ OTC_joint 为0.1665;元件的制造质量的影响π Pm 为0.75;元件寿命周期中的可靠性质量管理及控制水平的影响π Pr 为4;过应力贡献因子π in 为3。
最后所得机侧功率模块的故障率为0.124次/年,网侧为0.063次/年。转化为平均无故障时间MTTF(MeanTimetoFailure)分别为8.1年、15.9年。图4,短时间尺度故障率评估时,一年内不同风速段的持续时间分布图;图5,图6为恒定风速下功率模块结温平均值、波动幅度与风速的关系;图5为全风速区域结温平均值与风速的关系;图6为全风速区域结温波动幅值与风速的关系;图7为根据本评估方法所研究的切入风速对变流器功率模块故障率的影响;图8为额定风速对变流器功率模块故障率的影响;图9为切除风速对变流器功率模块故障率的影响;图10为散热器热阻设置对变流器功率模块故障率的影响。
特别是图7~图9,为根据本发明所提出的故障率评估方法,对设计阶段评估设计参数对功率模块故障率的影响提供工程依据。如图7所示,为控制额定风速、切除风速及其它风机设计变量不变,分别取切入风速为3m/s~8m/s对切入风速的影响进行分析,由图7可以看出,机侧和网侧故障率都随着切入风速的减小而下降,机侧的下降速度比网侧快。若选择高风速切入运行,则会降低这种结温波动,且选择较高切入风速使变流器一年内处于停运状态的时间增大,减少变流器功率器件的疲劳累积,提高了可靠度。如图8所示,为控制切入风速、切除风速及其它风机设计变量不变,分别取额定风速为8m/s~13m/s对额定风速的影响进行分析,由图8可以看出,额定风速越大,机侧和网侧故障率越小,且机侧故障率的下降速度比网侧故障率的下降速度更快。如图9所示,为控制切入风速、额定风速及其它风机设计变量不变,分别取切除风速为20m/s~25m/s分析切除风速的影响。由图9可见:切除风速增大时,机侧故障率几乎不变,网侧故障率随着切除风速的增大而上升。对比图7~9可知,额定风速的变化对机侧、网侧故障率的影响程度最大,最值得厂家注意,是改变可靠性最有效的手段。其次是切入风速的影响,切入风速越低,故障率越高。因此,厂家若为了获得更大风能利用率而降低切入风速时也需要考虑低切入风速对变流器可靠性的影响。最后是切除风速的影响,厂家可以通过适当增加切除风速以获得更高的风能利用率。
最后说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本技术方案的宗旨和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。