Overview of condition monitoring and operation control of electric power conversion systems in direct-drive wind turbines under faults

Abstract

Electric power conversion system (EPCS), which consists of a generator and power converter, is one of the most important subsystems in a direct-drive wind turbine (DD-WT). However, this component accounts for the most failures (approximately 60% of the total number) in the entire DD-WT system according to statistical data. To improve the reliability of EPCSs and reduce the operation and maintenance cost of DD-WTs, numerous researchers have studied condition monitoring (CM) and fault diagnostics (FD). Numerous CM and FD techniques, which have respective advantages and disadvantages, have emerged. This paper provides an overview of the CM, FD, and operation control of EPCSs in DD-WTs under faults. After introducing the functional principle and structure of EPCS, this survey discusses the common failures in wind generators and power converters; briefly reviewed CM and FD methods and operation control of these generators and power converters under faults; and discussed the grid voltage faults related to EPCSs in DD-WTs. These theories and their related technical concepts are systematically discussed. Finally, predicted development trends are presented. The paper provides a valuable reference for developing service quality evaluation methods and fault operation control systems to achieve high-performance and high-intelligence DD-WTs.

Keywords

direct-drive wind turbine / electric power conversion system / condition monitoring / fault diagnosis / operation control under faults / fault tolerance

References

[1] Qiao W, Lu D. A survey on wind turbine condition monitoring and fault diagnosis—Part I: Components and subsystems. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2015, 62(10): 6536–6545

[2] Qiao W, Lu D. A survey on wind turbine condition monitoring and fault diagnosis—Part II: Signals and signal processing methods. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2015, 62(10): 6546–6557

[3] Liu W, Tang B, Han J,  The structure healthy condition monitoring and fault diagnosis methods in wind turbines: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2015, 44: 466–472

[4] Mirafzal B. Survey of fault-tolerance techniques for three-phase voltage source inverters. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2014, 61(10): 5192–5202 

[5] Machado de Azevedo H D, Araújo A M, Bouchonneau N. A review of wind turbine bearing condition monitoring: State of the art and challenges. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2016, 56: 368–379

[6] Feng Y, Zhou J, Qiu Y,  Fault tolerance for wind turbine power converter. In: Proceedings of 2nd IET Renewable Power Generation Conference (RPG 2013). IET, 2013

[7] Qiu Y, Jiang H, Feng Y,  A new fault diagnosis algorithm for PMSG wind turbine power converters under variable wind speed conditions. Energies, 2016, 9(7): 548

[8] Tian Z, Jin T, Wu B,  Condition based maintenance optimization for wind power generation systems under continuous monitoring. Renewable Energy, 2011, 36(5): 1502–1509

[9] Yang D, Li H, Hu Y,  Vibration condition monitoring system for wind turbine bearings based on noise suppression with multi-point data fusion. Renewable Energy, 2016, 92: 104–116

[10] Cheng M, Zhu Y, The state of the art of wind energy conversion systems and technologies: A review. Energy Conversion and Management, 2014, 88: 332–347

[11] Nasiri M, Milimonfared J, Fathi S H. A review of low-voltage ride-through enhancement methods for permanent magnet synchronous generator based wind turbines. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2015, 47: 399–415

[12] Thomson W T. On-line MCSA to diagnose shorted turns in low voltage stator windings of 3-phase induction motors prior to failure. In: Proceedings of the IEEE International Electric Machines and Drives Conference. IEEE, 2001, 891–898

[13] Tallam R M, Habetler T G, Harley R G. Stator winding turn-fault detection for closed-loop induction motor drives. IEEE Transactions on Industry Applications, 2003, 39(3): 720–724

[14] Nandi S, Toliyat H. Novel frequency-domain-based technique to detect stator interturn faults in induction machines using stator-induced voltages after switch-off. IEEE Transactions on Industry Applications, 2002, 38(1): 101–109

[15] Kliman G B, Premerlani W J, Koegl R A, Sensitive on-line turn-to-turn fault detection in AC motors. Electric Machines and Power Systems, 2000, 28(10): 915–927

[16] Li H, Sun L, Xu B. Research on transient behaviors and detection methods of stator winding inter-turn short circuit fault in induction motors based on multi-loop mathematical model. In: Proceedings of International Conference on Electrical Machines and Systems. IEEE, 2005, 1951–1955

[17] Joksimovic G M, Penman J. The detection of inter-turn short circuits in the stator windings of operating motors. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2000, 47(5): 1078–1084

[18] Cruz S M Z, Cardoso A J M. Stator winding fault diagnosis in three-phase synchronous and asynchronous motors, by the extended Park’s vector approach. IEEE Transactions on Industry Applications, 2001, 37(5): 395–401

[19] Penman J, Sedding H G, Lloyd B A,  Detection and location of interturn short circuits in the stator windings of operating motors. IEEE Transactions on Energy Conversion, 1994, 9(4): 652–658

[20] Melero M G, Cabanas M F. Study of an induction motor working under stator winding inter-turn short circuit condition. In: Proceedings of 4th IEEE International Symposium on Diagnostics for Electric Machines, Power Electronics and Drives. Atlanta: IEEE, 2003, 423–429

[21] Henao H, Demian C, Capolino G A. A frequency-domain detection of stator winding faults in induction machines using an external flux sensor. IEEE Transactions on Industry Applications, 2003, 39(5): 1272–1279

[22] Guo C, Zhang L, Wang Z. Fault diagnosis of AC motor on the vibrating spectral analysis. Oil Field Machinery, 2005, 34(4): 21–23 (in Chinese)

[23] Cao C. Real-time detecting signal of motor vibration based on wavelet packet decomposition. Electric Machines and Control Applications, 2005, 32(8): 58–61 (in Chinese)

[24] Amaral T G, Pires V F, Martins J F,  Statistic moment based method for the detection and diagnosis of induction motor stator fault. In: Proceedings of International Conference on Power Engineering. IEEE, 2007, 106–110 

[25] Lee S B, Habetler T G, Harley R G,  An evaluation of model-based stator resistance estimation for induction motor stator winding temperature monitoring. IEEE Transactions on Energy Conversion, 1998, 4, 17(1): 7–15

[26] Lee S B, Habetler T G.An online stator winding resistance estimation technique for temperature monitoring of line-connected induction machines. IEEE Transactions on Industry Application, 2003, 4, 39(3): 685–694

[27] Gao Z, Habetler T G, Harley R G,  A sensorless adaptive stator winding temperature estimator for mains-fed induction machines with continuous-operation periodic duty cycles. In: Proceedings of the IEEE Industry Applications Conference, 2006. 41st IAS Annual Meeting. IEEE, 2006, 448–455 

[28] Briz F, Degner M W, Guerrero J M,  Temperature estimation in inverter fed machines using high frequency carrier signal injection. IEEE Transactions on Industry Application, 2007, 799–808

[29] Beguenane R,Benbouzid M E H.Induction motors thermal monitoring by means of rotor resistance identification. IEEE Transactions on Energy Conversion, 1999, 14(3): 566–570

[30] Grubic S, Aller J M, Lu B,  A survey on testing and monitoring methods for stator insulation systems of low-voltage induction machines focusing on turn insulation problems. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2008, 55(12): 4127–4136

[31] Stone G C. Advancements during the past quarter century in on-line monitoring of motor and generator winding insulation. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, 2002, 9(5): 746–751

[32] Stone G C, Boulter E A, Culbert I,  Electrical Insulation for Rotating Machines: Design, Evaluation, Aging, Testing, and Repair. New York: John Wiley & Sons, Inc., 2004

[33] Tozzi M, Cavallini A, Montanari G C. Monitoring off-line and on-line PD under impulsive voltage on induction motors—Part 1: Standard procedure. IEEE Electrical Insulation Magazine, 2010, 26(4): 16–26 

[34] Wang C, Wang Z, Li F,  Anti-interference techniques used for on-line partial discharge monitoring. In: Proceedings of International Conference on Properties and Application. 1994, 2: 582– 585 

[35] Li G, Yi K. Study on using thermal infrared imaging technology detecting the iron core faults of generator. Ningxia Electric Power, 2012, 12(6): 5–7

[36] Posedel Z. Inspection of stator cores in large machines with a low yoke induction method-measurement and analysis of interlamination short-circuits. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2001, 16(1): 81–86

[37] Sarikhani A, Mirafzal B, Mohammed O. Inter-turn fault diagnosis of PM synchronous generator for variable speed wind applications using floating-space-vector. In: Proceedings of IECON 2010— 36th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society. IEEE, 2010, 2628–2633

[38] Ding F, Trutt F C. Calculation of frequency spectra of electromagnetic vibration for wound-rotor induction machines with winding faults. Electric Machines and Power Systems, 1988, 14(3–4): 137–150 

[39] Hameed Z, Hong Y S, Cho Y M,  Condition monitoring and fault detection of wind turbines and related algorithms: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2009, 13(1): 1–39

[40] Zhang R, Wang X, Yang Y,  Based on the method of equivalent residual magnetism of permanent magnet motor rotor eccentricity magnetic field analytic calculation. Transactions of China Electrotechnical Society, 2009, 24(5): 7–12 (in Chinese)

[41] Qiu Z, LiC, Zhou X,  Analytical calculation of no-load air-gap magnetic field in surface-mounted permanent magnet motors with rotor eccentricity. Transactions of China Electrotechnical Society, 2013, 28(3): 114–121 (in Chinese)

[42] Tang R. Modern Permanent Magnet Machines Theory and Design. Beijing: China Machine Press, 2008, 18–21 (in Chinese)

[43] Hao H, Chai J, Jiang Z,  Excitation loss in a Nd-Fe-B magnetic materials with alternating magnetic fields. Journal of Tsinghua University (Science and Technology), 2004, 44(6): 721–724 (in Chinese)

[44] Xiao X, Zhang M, Li Y. On-line estimation of permanent-magnet flux linkage ripple for PMSM. Proceedings of the CSEE, 2007, 27(24): 142–146 (in Chinese)

[45] Qi F. Magnetic stability of permanent magnet materials.  Journal of magnetic Materials and Devices, 1998, 29(5): 26–31 (in Chinese)

[46] von Staa F,Hempel K A, ArtzH. On the energy losses of hot worked Nd-Fe-B magnets and ferrites in a small alternating magnetic field perpendicular to a bias field. IEEE Transactions on Magnetics, 1995, 31(6): 3650–3652 

[47] Xiao X, Zhang M, Li Y. Permanent magnet synchronous motor permanent magnet condition on-line monitoring. Proceedings of the CSEE, 2007, 27(24): 43–47 (in Chinese)

[48] Shinnaka S. New “D-State-Observer”-based vector control for sensorless drive of permanent-magnet synchronous motors. IEEE Transactions on Industry Applications, 2005, 41(3): 825–833

[49] Chen Z, Tomita M, Doki S,  An extended electromotive force model for sensorless control of Interior permanent-magnet synchronous motors. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2003, 50(2): 288–295

[50] Eskola M, Tuusa H. Comparison of MRAS and novel simple method for position estimation in PMSM drives. In: Proceedings of IEEE 34th Annual Power Electronics Specialist Conference. Acapulco: IEEE, 2003

[51] Krishnan R, Vijayraghavan P. Fast estimation and compensation of rotor flux linkage in permanent magnet synchronous machines. In: Proceedings of the IEEE International Symposium on Industrial Electronics. IEEE, 1999

[52] Tchakoua P, Wamkeue R, Ouhrouche M,  Wind turbine condition monitoring: State-of-the-art review, new trends, and future challenges. Energies, 2014, 7(4): 2595–2630

[53] García Márquez F P, Tobias A M, Pinar Pérez J M,  Condition monitoring of wind turbines: Techniques and methods. Renewable Energy, 2012, 46(2): 169–178

[54] Yang W, Tavner P J, Tian W. Wind turbine condition monitoring based on an improved spline-kernelled chirplet transform. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2015, 62(10): 6565–6574 

[55] Astolfi D, Castellani F, Terzi L. Fault prevention and diagnosis through SCADA temperature data analysis of an onshore wind farm. Diagnostyka, 2014, 15(2): 71–78

[56] Shahriar M R, Wang L, Kan M S,  Fault detection of wind turbine drivetrain utilizing power-speed characteristics. In: Amadi-Echendu J, Hoohlo C, Mathew J, eds. 9th WCEAM Research Papers. Lecture Notes in Mechanical Engineering. Cham: Springer, 2015, 143–155

[57] Guo P, Infield D. Wind turbine tower vibration modeling and monitoring by the nonlinear state estimation technique (NSET). Energies, 2012, 5(12): 5279–5293

[58] Yang H, Mathew J, Ma L. Vibration feature extraction techniques for fault diagnosis of rotating machinery: A literature survey. In: Proceedings of Asia-Pacific Vibration Conference. Gold Coast, 2003

[59] Hameed Z, Ahn S, Cho Y. Practical aspects of a condition monitoring system for a wind turbine with emphasis on its design, system architecture, testing and installation. Renewable Energy, 2010, 35(5): 879–894

[60] Costinas S, Diaconescu I, Fagarasanu J. Wind power plant condition monitoring. In: Proceedings of the 3rd WSEAS International Conference on Energy Planning, Energy Saving, Environmental Education. Tenerife, 2009, 71–76

[61] Rogers A L, Manwell J F, Wright S. Wind Turbine Acoustic Noise. White paper. 2002/2006

[62] Salon S, Salem S, Sivasubramaniam K. Monitoring and diagnostic solutions for wind generators. In: Proceedings of IEEE Power and Energy Society General Meeting. IEEE, 2011 

[63] Niknam S A, Thomas T, Hines J W,  Analysis of acoustic emission data for bearings subject to unbalance. International Journal Prognostics and Health Management, 2013, 21(Suppl2): 1–10

[64] Ma Y, He C, Feng X. Institutions function and failure statistic and analysis of wind turbine. Physics Procedia, 2012, 24(Part A): 25–30

[65] Yang W, Court R, Jiang J. Wind turbine condition monitoring by the approach of SCADA data. Renewable Energy. 2013, 53(9): 365–376

[66] Patil N, Das D, Goebel K,  Identification of failure precursor parameters for insulated gate bipolar transistors (IGBTs). In: Proceedings of International Conference on Prognostics and Health Management. Denver: IEEE, 2008

[67] Yang L, Agyakwa P A, Johnson C M. A time-domain physics-of-failure model for the lifetime prediction of wire bond interconnects. Microelectronics and Reliability, 2011, 51(9–11): 1882–1886

[68] Li H, Liu S, Ran L, Overview of condition monitoring technologies of power converter for high power grid-connected wind turbine generator system. Transactions of China Electrotechnical Society, 2016, 31(8): 1–10 (in Chinese)

[69] Jabłoński A, Barszcz T, Bielecka M. Automatic validation of vibration signals in wind farm distributed monitoring systems. Measurement, 2011, 44(10): 1954–1967 

[70] Liang Y, Fang R. An online wind turbine condition assessment method based on SCADA and support vector regression. Automation of Electric Power Systems, 2013, 37(14): 7–12 (in Chinese)

[71] Guo P, Xu M, Bai N,  Wind turbine tower vibration modeling and monitoring driven by SCADA data. Proceedings of the CSEE, 2013, 33(5): 138–135 (in Chinese)

[72] Dai J, Yuan X, Liu D,  Vibration analysis of large direct drive wind turbine nacelle based on SCADA system. Acta Energize Solaris Sinica, 2015, 36(12): 2895–2905

[73] Isermann R. Model-based fault detection and diagnosis-status and applications. Annual Reviews in Control, 2004, 29(1): 71–85

[74] Mahyob P, Reghem P, Barakat G. Permeance network modeling of the stator winding faults in electrical machines. IEEE Transactions on Magnetics, 2009, 45(3): 1820–1823

[75] Kim B W, Kim K T, Hur J. Simplified impedance modeling and analysis for inter-turn fault of IPM-type BLDC motor. Journal of Power Electronics, 2012, 12(1): 10–18

[76] Yazidi A, Henao H, Capolino G. Double-fed three-phase induction machine model for simulation of inter-turn short circuit fault. In: Proceedings of IEEE International Electric Machines and Drives Conference. IEEE, 2009, 571–576

[77] Zhu D, Tan K. Present situation and prospects of condition monitoring and fault diagnosis technology for electrical equipments. Electrical Equipment, 2003, 4(6): 1–8 (in Chinese)

[78] Widodo A, Yang B S, Gu D S,  Intelligent fault diagnosis system of induction motor based on transient current signal. Mechatronics, 2009, 19(5): 680–689 

[79] Cusido J, Romeral L, Ortega J A, Fault detection in induction machines using power spectral density in wavelet decomposition. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2008, 55(2): 633–643

[80] Jung J H, Lee J J, Kwon B H. Online diagnosis of induction motors using MCSA. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2006, 53(6): 1842–1852

[81] Cusido J, Rosero J A, Ortega J A,  Induction motor fault detection by using wavelet decomposition on dq0 components. In: Proceedings of IEEE International Symposiums on Industry Electronics. IEEE, 2006, 2406–2411

[82] Chetwani S H, Shah M K, Ramamoorty M. Online condition monitoring of induction motors through signal processing. In: Proceedings of 8th International Conference on Electrical Machines and Systems. IEEE, 2005, 2175–2179

[83] Wu G. Theory and Practice of the State Monitoring of Motor Equipment. Beijing: Tsinghua University Press, 2005 (in Chinese)

[84] Liu M, Cui S, GuoB. A method of failure recognition based on fuzzy C-means support vector machines for permanent magnetic DC motor. Micromotors, 2011, 44(10): 78–80 (in Chinese) 

[85] Xu Y, Xu J, Guo X. Fuzzy diagnostic system for induction motor based on wavelet analysis and RBF neural network. Research and Exploration in Laboratory, 2012, 28(4): 282–301

[86] Chen X. Fault diagnosis of electro-mechanical equipment based on noise signal processing. Machine Tool and Hydraulic, 2005, 65(12): 183–186 (in Chinese)

[87] Tan Y, He Y, Cui C. A novel method for analog fault diagnosis based on neural networks and genetic algorithm. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2008, 57(11): 2631–2639

[88] Su H, Chong K T. Induction machine condition monitoring using neural network modeling. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2007, 54(1): 241–249

[89] Valtierra-Rodriguez M, de Jesus Romero-Troncoso R, Osornio-Rios R A, Detection and classification of single and combined power quality disturbances using neural networks. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2014, 61(5): 2473–2482

[90] Wang X, Kruger U, Irwin G W,  Nonlinear PCA with the local approach for diesel engine fault detection and diagnosis.  IEEE Transactions on Control System Technology, 2008, 16(1): 122–129

[91] Huang X, Wang J. The network generation technique of crack tracking. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2001, 35(4): 493–495 (in Chinese)

[92] Wang C, Zheng C. Semi-analytical finite element method for plane crack stress intensity factor. Engineering Mechanics, 2005, 22(1): 33–37 (in Chinese)

[93] Yang T, Ren Y, Liu X, Research on the modeling and simulation of wind turbine rotor imbalance fault. Journal of Mechanical Engineering, 2012, 48(6): 130–135 (in Chinese)

[94] Jiang D. Huang Q, Hong L. Theoretical and experimental study on wind wheel unbalance for a wind turbine. In: Proceedings of World Non-Grid-Connected Wind Power and Energy Conference. IEEE, 2009

[95] Yuji T, Bouno T, Hamada T. Suggestion of temporarily for forecast diagnosis on blade of small wind turbine. IEEJ Transactions on Power and Energy, 2006, 126(7): 710–711

[96] Bouno T, Yuji T, Hamada T,  Failure forecast diagnosis of small wind turbine using acoustic emission sensor. KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems, 2005, 5-B(1): 78–83

[97] Qian Y, Ma H. A survey of fault diagnosis method for doubly-fed induction motor. Large electric Machine and Hydraulic Turbine, 2011, (5): 5–8 (in Chinese)

[98] Le Roux W, Harley R G, Habetler T G. Detecting rotor faults in permanent magnet synchronous machines. In: Proceedings of 4th IEEE International Symposium on Diagnostics for Electric Machines, Power Electronic Sand Drives. IEEE, 2003, 198–203

[99] Le Roux W, Harley R G, Habetler T G. Converter control effects on condition monitoring of rotor faults in permanent magnet synchronous machines. In: Proceedings of the Industry Applications Conference. 38th IAS Annual Meeting. IEEE, 2003, 1389–1396

[100] Rosero J, Romeral L, Ortega J A, Demagnetization fault detection by means of Hilbert Huang transform of the stator current decomposition in PMSM. In: Proceedings of IEEE International Symposium on Industrial Electronics. IEEE, 2008, 172–177

[101] Ruiz J R R, Rosero J A, Espinosa A G,  Detection of demagnetization faults in permanent-magnet synchronous motors under nonstationary conditions. IEEE Transactions on Magnetics, 2009, 45(7): 2961–2969

[102] Rosero J A, Cusido J, Garcia A,  Study on the permanent magnet demagnetization fault in permanent magnet synchronous machines. In: Proceedings of 32nd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics. IEEE, 2006, 879–884

[103] Farooq J, Srairi S, Djerdir A,  Use of permeance network method in the demagnetization phenomenon modeling in a permanent magnet. IEEE Transactions on Magnetics, 2006, 42(4): 1295–1298

[104] Wymore M L, Dam J E V, Ceylan H,  A survey of health monitoring systems for wind turbines. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2015, 52: 976–990

[105] Jöckel S, Herrmann A, Rink J. High energy production plus built-in reliability—The VENSYS 70/77—New gearless wind turbines in the 1.5 MW class. Presentation in the Technical Track of the European Wind Energy Conference. 2006

[106] Dubois M R, Polinder H, Ferreira J A. Generator topologies for direct-drive wind turbines, and adapted technology for turbines running in cold climate. In: Proceedings of Conference on Wind Energy in Cold Climates. Matane, 2001, 201–215

[107] Dubois M R, Polinder H, Ferreira J A. Comparison of generator topologies for direct-drive wind turbines. In: Proceedings of Nordic Countries Power and Industrial Electronics Conference (NORPIE). Aalborg, 2000

[108] Versteegh C J A. Design of the Zephyros Z72 wind turbine with emphasis on the direct drive PM generator. In: Proceedings of Nordic Countries Power and Industrial Electronics Conference (NORPIE). Trondheim, 2004

[109] An X, Jiang D. Chaotic characteristics identification and trend prediction of running state for wind turbine. Electric Power Automation Equipment, 2010, 30(3): 15–19, 24 (in Chinese)

[110] An X, Jiang D, Liu S,  Correlation analysis of oil temperature trend for wind turbine gearbox. In: Proceedings of the ASME 2010 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. Volume 3. Montreal, 2010

[111] ZhangY, WuW, Wu L.Motor mechanical fault diagnosis based on wavelet packet, Shannon entropy, SVM and GA. Electric Power Automation Equipment, 2010, 30(1): 87–91 (in Chinese)

[112] Gu Y, Zhao W, Wu Z. Combustion optimization for utility boiler based on least square-support vector machine. Proceedings of the CSEE, 2010, 30(17): 91–97 (in Chinese)

[113] Zhao M. Fault Feature Analysis and Experimental Investigation for Wind Turbine. Beijing: Tsinghua University Press, 2010 (in Chinese)

[114] Barszcz T. Application of diagnostic algorithms for wind turbines. Diagnostyka, 2009, 50(2): 7–12

[115] Wu Z, Huang N, Long S,  On the trend, trending, and variability of nonlinear and nonstationary time series. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2007, 104(38): 14889–14894

[116] Pierre Tchakoua, René Wamkeue, Tommy Andy Tameghe,  A review of concepts and methods for wind turbines condition monitoring. In: Proceedings of 2013 World Congress on Computer and Information Technology (WCCIT). 2013 

[117] Izelu C O, Oghenevwaire I S. A review on developments in the design and analysis wind turbine drive train. In: Proceedings of International Conference on Renewable Energy Research and Applications. IEEE, 2014, 589–594 

[118] Estima J O, Cardoso A J M. Fast fault detection, isolation and reconfiguration in fault-tolerant permanent magnet synchronous motor drives. In: Proceedings of IEEE Energy Convers. 2012, 3617–3624

[119] Lu B, Sharma S K. A literature review of IGBT fault diagnostic and protection methods for power inverters. IEEE Transactions on Industry Applications, 2009, 45(5): 1770–1777

[120] de Araujo Ribeiro R L, Jacobina C B, da Silva E R C,  Fault detection of open-switch damage in voltage-fed PWM motor drive systems. IEEE Transactions on Power Electronics, 2003, 18(2): 587–593

[121] Khomfoi S, Tolbert L M. Fault diagnostic system for a multilevel inverter using a neural network. IEEE Transactions on Power Electronics, 2007, 22(3): 1062–1069

[122] Tavnet P J, Van Bussel G J W, Spinato F. Machine and converter reliabilities in wind turbines. In: Proceedings of 3rd IET International Conference on Power electronics, Machines and Drives. Dublin: IET, 2006, 127–130

[123] Jlassi I, Estima J O, Khojet El Khil S,  Multiple open-circuit faults diagnosis in back-to-back converters of PMSG drives for wind turbine systems. IEEE Transactions on Power Electronics, 2015, 30(5): 2689–2702

[124] Choi U M, Jeong H G, Lee K B,  Method for detecting an open-switch fault in a grid-connected NPC inverter system. IEEE Transactions on Power Electronics, 2012, 27(6): 2726–2739

[125] Freire N M A, Estima J O, Marques Cardoso A J. Open-circuit fault diagnosis in PMSG drives for wind turbine applications. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2013, 60(9): 3957–3967

[126] Fang Z P. Z-source inverter. IEEE Transactions on Industry Applications, 2003, 39(2): 504–510

[127] Faulstich S, Hahn B, Tavner P J. Wind turbine downtime and its importance for offshore deployment. Wind Energy (Chichester, England), 2011, 14(3): 327–337

[128] Gao Z, Cecati C, Ding S X. A survey of fault diagnosis and fault-tolerant techniques—Part I: Fault diagnosis with model-based and signal-based approaches. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2015, 62(6): 3757–3767

[129] Gao Z, Cecati C, Ding S X. A survey of fault diagnosis and fault-tolerant techniques—Part II: Fault diagnosis with knowledge-based and hybrid/active approaches. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2015, 62(6): 3768–3774

[130] Schulte H, Gauterin E. Fault-tolerant control of wind turbines with hydrostatic trans-mission using Takagi-Sugeno and sliding mode techniques. Annual Reviews in Control, 2015, 40(17): 82–92

[131] Corradini M L, Ippoliti G, Orlando G. Sensorless efficient fault-tolerant control of wind turbines with geared generator. Automatica, 2015, 62(11): 161–167

[132] Guan H, Zhao H, Wang W, LVRT capability of wind turbine generator and its application. Transactions of China Electrotechnical Society, 2007, 22(10): 173–177 (in Chinese)

[133] Hu S, Li J, XuH. Modeling on converters of direct-driven wind power system and its performance during voltage sags. High Voltage Engineering, 2008, 34(5): 949–954 (in Chinese)

[134] Freitas W, Morelato A, Xu W. Improvement of induction generator stability using braking resistors. IEEE Transactions on Power Systems, 2004, 19(2): 1247–1249

[135] Causebrook A, Atkinson D J, Jack A G. Fault ride-through of large wind farms using series dynamic braking resistors. IEEE Transactions on Power Systems, 2007, 22(3): 966–975

[136] Fatu M, Lascu C, Andreescu G D,  Voltage sags ride-through of motion sensorless controlled PMSG for wind turbines. In: Proceedings of IEEE Industry Applications Conference. 42nd IAS Annual Meeting. IEEE, 2007, 171–178

[137] Li J, Hu S, Kong D,  Studies on the low voltage ride through capability of fully converted wind turbine with PMSG. Automation of Electric Power Systems, 2008, 32(19): 92–95 (in chinese)

[138] Li H, Dong S, Wang Y, Coordinated control of active and reactive power of PMSG-based wind turbines for low voltage ride through. Transactions of China Electrotechnical Society, 2013, 28(5): 73–81 (in Chinese)

[139] Schulte  H, Gauterin E. Fault-tolerant control of wind turbines with hydrostatic transmission using Takagi-Sugeno and sliding mode techniques. Annual Reviews in Control, 2015, 40: 82–92

[140] Zhang Z, Xu J, Liu X. Research on the high performance flux-weakening control strategy of permanent magnetic synchronous generator for wind turbine. High Power Converter Technology, 2013, 27(3): 62–65 (in Chinese)

[141] Chai F, Bi Y. Research review of flux-weakening methods of axial flux permanent magnet synchronous machine. Micromotors, 2015, (2): 70–76 (in Chinese)

[142] Li Z, Li Y, Li X. Flux-weakening control of consequent-pole permanent magnet machines. Proceedings of the CSEE, 2013, (21): 124–131 (in Chinese)

[143] Parsa L, Toliyat H. Multi-phase permanent-magnet motor drives. IEEE Transactions on Industry Applications, 2005, 41(1): 30–37

[144] Fu J R, Lipo T A. Disturbance-free operation of a multiphase current-regulated motor drive with an opened phase. IEEE Transactions on Industry Applications, 1994, 30(5): 1267–1274

[145] Toliyat H A. Analysis and simulation of five-phase variable speed induction motor drives under asymmetrical connections. IEEE Transactions on Power Electronics, 1998, 13(4): 748–756

[146] Dwari S, Parsa L. Fault-tolerant control of five-phase permanent-magnet motors with trapezoidal back EMF. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2011, 58(2): 476–485

[147] Liu T H, Fu J R, Lipo T A. A strategy for improving reliability of field oriented controlled induction motor drives. IEEE Transactions on Industry Applications, 1993, 29(5): 910–918

[148] Sinha G, Hochgraf C, Lasseter R H,  Fault protection in a multilevel inverter implementation of a static condenser. In: Proceedings of IEEE Industry Applications Conference. Thirtieth IAS Annual Meeting. IEEE, 1995, 2557–2564

[149] Bianchi N, Bolognani S, Zigliotto M,  Innovative remedial strategies for inverter faults in IPM synchronous motor drives. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2003, 18(2): 306–314

[150] Athulya Justin, Reshma S. Fault tolerant control of wind energy conversion system—Fuzzy approach. In: Proceedings of the Fourth International Conference on Computing, Communications and Networking Technologies (ICCCNT). Acapulco: IEEE, 2013 

[151] de Araujo Ribeiro R L, Jacobina C B, da Silva E R C,  Fault-tolerant voltage-fed PWM inverter AC motor drive systems. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2004, 51(2): 439–446

[152] Welchko B A, Lipo T A, Jahns T M,  Fault tolerant three-phase AC motor drive topologies: A comparison of features, cost, limitations. IEEE Transactions on Power Electronics, 2004, 19(4): 1108–1116

[153] Tiegna H, Amara Y, Barakat G,  Overview of high power wind turbine generators. In: Proceedings of International Conference on Renewable Energy Research and Applications (ICRERA). IEEE, 2012 

[154] Chowdhury M M, Haque M E, Aktarujjaman M,  Grid integration impacts and energy storage systems for wind energy applications—A review. In: Proceedings of IEEE Power and Energy Society General Meeting. IEEE, 2011 

[155] Polinder H, Ferreira J A, Jensen B B,  Trends in wind turbine generator systems. IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics, 2013, 1(3): 174–185 

[156] Huang S, Gao J. The Design and Grid-Connected Control of Direct-Drive Permanent Magnet Wind Turbine. Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2015, 15–19 (in Chinese)

[157] Alepuz S, Calle A, Busquets-Monge S,  Use of stored energy in PMSG rotor inertia for low-voltage ride-through in back-to-back NPC converter-based wind power systems. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2013, 60(5): 1787–1796

[158] Scarcella G, Scelba G, Pulvirenti M,  A fault-tolerant power conversion topology for PMSG based wind power systems. In: Proceedings of International Conference on Electrical Machines (ICEM). IEEE, 2014 

[159] YangZ, Chai Y. A survey of fault diagnosis for onshore grid-connected converter in wind energy conversion systems. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2016, 66: 345–359

[160] Huang S, Wang H, Liao W,  The coordinated control strategy based on VSC-HVDC series-parallel topology in wind farm. Transactions of China Electrotechnical Society, 2015, 30(23): 155–162 (in Chinese)

[161] Huang S, Wang H, Liao W,  Control strategy based on VSC-HVDC series topology offshore wind farm for low voltage ride through. Transactions of China Electrotechnical Society, 2015, 30(14): 362–369 (in Chinese)

[162] Arani M F M, Mohamed Y A R I. Assessment and enhancement of a full-scale PMSG-based wind power generator performance under faults. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2016, 31(2): 728–739

[163] Zmood D N, Holmes D G. Stationary frame current regulation of PWM inverters with zero steady-state error. IEEE Transactions on Power Electronics, 2003, 18(3): 814–822

[164] Nian H, Cheng P. Resonant based direct power control strategy for PWM rectifier under unbalanced grid voltage condition. Transactions of China Electrotechnical Society, 2013, 28(11): 86–94 (in Chinese)

[165] Huang S, Xiao L, Huang K, DC voltage stability of directly-driven wind turbine with PM synchronous generator during the asymmetrical faults. Transactions of China Electrotechnical Society, 2010, 25(7): 123–129 (in Chinese)

[166] Huang S, Xiao L, Huang K, Operation and control on the grid-side converter of the directly-driven wind turbine with PM synchronous generator during asymmetrical faults. Transactions of China Electrotechnical Society, 2011, 26(2): 173–180 (in Chinese)

[167] Xiao L, Huang S, Lu K. DC-bus voltage control of grid-connected voltage source converter by using space vector modulated direct power control under unbalanced network conditions. IET Power Electronics, 2013, 6(5): 925–934

[168] Hasegawa N, Kumano T. Low voltage ride-through capability improvement of wind power generation using dynamic voltage restorer. In: Proceedings of the 5th IASME/WSEAS International Conference on Energy and Environment. 2010, 166–171

[169] Wang L, Truong D N. Dynamic stability improvement of four parallel-operated PMSG-based off shore wind turbine generators fed to a power system using a STATCOM. IEEE Transactions on Power Delivery, 2013, 28(1): 111–119

Acknowledgements

This work was supported by the National Key R&D Program of China (Grant No. 2016YFF0203400). The program focuses on studies on service quality monitoring and maintenance quality control technology for large wind turbines. The project leader is Professor Shoudao Huang. The authors are also grateful to the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 51377050) for the financial support.

Open Access

This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons license, and indicate if changes were made.

RIGHTS & PERMISSIONS

2017 The Author(s) 2017. This article is published with open access at link.springer.com and journal.hep.com.cn