光伏三電平逆變器的故障建模及其診斷方法研究.pdf

1、隨著光伏微網(wǎng)系統(tǒng)在全國范圍內(nèi)的推廣應(yīng)用，在高壓大功率場合具有明顯優(yōu)勢的光伏三電平逆變器得到大量使用，其主電路容易出現(xiàn)開路故障的問題也越發(fā)突出，亟待解決。因而研究光伏三電平逆變器常見故障的檢測與診斷意義重大。本文在深入分析近年來常見的逆變器的故障檢測與診斷算法的基礎(chǔ)上，分別研究了小波包變換和稀疏編碼算法在三電平逆變器故障特征提取中的應(yīng)用。并采用分段式診斷的思路完成了三電平逆變器的故障診斷，即以專家系統(tǒng)法完成典型故障的診斷，以基于BP神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)的故障字典法完成非典型故障的診斷。
　　本文首先從三電平逆變器的工作機(jī)理和主電路結(jié)構(gòu)入手，詳細(xì)分析了三電平逆變器中常見的故障類型，并將其分成典型故障與非典型故障兩大類。接著在SIMULINK中搭建光伏三電平逆變器的故障仿真模型，對各種故障類型進(jìn)行仿真分析，得出故障特征信息中存在的3條特殊規(guī)律。根據(jù)典型故障波形的幅值規(guī)律，采用專家系統(tǒng)法對其進(jìn)行診斷，這種方法診斷速度快、準(zhǔn)確率高。由于非典型故障的波形辨識度不高，因此需要采用故障特征

3、提取方法來提取其故障特征，本文分別研究了小波包變換和稀疏編碼算法在三電平逆變器故障特征提取中的應(yīng)用。其中小波包變換通過對解耦后的d、q兩相相電壓進(jìn)行三層小波包分解，以各頻段的能量組建了16維的故障特征向量；基于ICA的稀疏編碼算法通過對三相相電壓信號進(jìn)行稀疏化，得到了10維的故障特征向量。得到非典型故障的特征向量后，分別采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障字典診斷法對非典型故障進(jìn)行診斷。通過仿真平臺上的驗證可知，這兩種故障診斷思路的診斷速度快、準(zhǔn)