一种光伏二极管箝位式三电平逆变器的故障诊断方法与流程

本发明涉及电力电子装置故障诊断领域，尤其是一种一种光伏二极管箝位式三电平逆变器的故障诊断方法。

背景技术：

随着光伏产业的飞速发展，光伏微网的运用也越来越广泛。光伏阵列输出的直流电必须转换成交流电才能满足我们日常所需，因此在光伏微网中，光伏逆变器就成了不可或缺的一部分。在不同结构的逆变器中，多电平逆变器凭借其具有的功率器件串联均压、开关损耗小、输出电压谐波含量低和工作效率高等优点，受到了广泛的关注，但其自身因为使用数量较多的开关器件，其电路的可靠性相对较低。任何一个器件的故障就可能导致电路非正常运行，有时甚至会影响其他电路的安全，造成严重的事故或不可估量的经济损失。

由于电力电子设备发生故障的种类繁杂，原因繁多，同时系统的实时性要求，传统的只靠人工检测和维修去处理故障往往很难，所以需要一种能够较智能的方法对设备进行故障诊断。基于数据驱动的思想，利用逆变器系统运行过程中不断产生并反映系统运行机理和状态的数据，通过合适的提取和分析方法，实现逆变器系统的故障检测和识别，这种基于数据驱动的故障检测、诊断与辨识技术正受到广泛的关注，也是一个热门的研究方向。

小波分析是一种信号时频域分析方法，它弥补了傅立叶变换不同同时描述信号时域和频域信息的缺点，同时可以提供局部化信息，是近年来故障特征提取领域兴起的一项前沿技术。支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中具有特有的优势，尤其是在电力电子电路的故障诊断中有着很好的实用价值和应用前景。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于小波多尺度分解和支持向量机的二极管箝位式三电平逆变器的故障诊断方法。

本发明是通过以下方法和步骤实现的，一种光伏二极管箝位式三电平逆变器的故障诊断方法，其步骤为：

建立二极管箝位式三电平逆变器的电路模型，根据实际运行的单个和两个功率管开路故障进行故障分类，共分为五大类十三小类。

1)所有IGBT功率管均正常运行，逆变器无故障。

2)仅有单个IGBT功率管发生故障，即功率管S_a1、S_a2、S_a3或S_a4中任意一个发生故障，共四小类。

3)有两个IGBT功率管发生故障，且两个功率管在同一桥臂，即功率管(S_a1,S_a2)、(S_a1,S_a3)、(S_a1,S_a4)、(S_a2,S_a3)、(S_a2,S_a4)或(S_a3,S_a4)任意一对发生故障的情况，共六小类。

4)有两个IGBT功率管发生故障，且两个功率管不在同一桥臂，而这类情况可以归结为不同桥臂上的单个器件故障，可以参考单个故障的情况加以区分。

5)单个钳位二极管VD_a5或VD_a6发生故障，共两小类。

在所有故障状态下，对采用SVPWM空间矢量脉宽调制控制的二极管箝位式三电平逆变器主电路进行建模，获得电路所有的运行情况下的中桥臂输出电压信号。选取合适的小波基函数，对所有的各个输出电压信号进行三层多尺度分解，并对小波分解系数重构，提取各个频带范围的细节信号。

经过分解和重构之后，各个状态下的输出电压信号被分成4个小信号，计算之前提取的各个信号的能量，同时可以得到信号的总能量，各个信号的能量除以总能量，可以得到各个能量的百分比。

采用同样的方法处理上、下桥臂的输出电压信号，分别得到上、下桥臂电压各个频带的能量百分比。将数据按照中、上和下桥臂的顺序构成故障特征向量，即一个12维的能量百分比矩阵。

获取数据样本。对原始的各个桥臂电压数据加上均值为0，标准差为10的高斯白噪声，考察该方法的抗干扰能力。可以得到每种故障情况下50组样本。经过上述的特征提取过程，每个样本对应一个12维的故障特征向量。

建立支持向量机分类模型。将建立好的数据样本按照4∶1划分训练集和测试集，即随机选取多组数据样本作为训练集，剩下的几组数据样本作为测试集。建立支持向量机分类模型，实现光伏二极管箝位式三电平逆变器的故障诊断。

本发明的有益效果是：

1)本发明所提出的一种光伏二极管箝位式三电平逆变器的故障诊断方法，是依照数据驱动的思想，将小波多尺度分解和支持向量机算法结合起来，实现了光伏电力电子装置，尤其是光伏二极管箝位式三电平逆变器的数据驱动实时故障诊断。

2)本发明通过能量的百分比的形式，获得能表征二极管箝位式三电平逆变器特征的数据样本，该数据能够明显区分各个故障状态，且提取方便，克服了传统提取数据样本诊断方法数据量大，过程繁琐等问题。

3)本发明将小波多尺度分解所获得的数据样本作为支持向量机分类模型的训练集和测试集，未对数据进行归一化处理，同时选取径向基函数作为核函数，并进行各个参数的寻优，从而有效地实现逆变器系统的故障诊断。

附图说明

图1为光伏二极管箝位式三电平逆变器的故障诊断流程

图2为光伏二极管箝位式三电平逆变器主电路拓扑结构

图3为单个器件故障时的桥臂电压

图4为两个器件同时开路时的桥臂电压

图5为功率管S_a1开路故障时，中、上和下桥臂电压信号重构系数的能量百分比直方图

图6为支持向量机部分数据预测结果图

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明。

本发明的一种光伏二极管箝位式三电平逆变器的故障诊断流程如图1所示，本发明方法的具体实施包括以下步骤：

如图2所示为二极管箝位式三电平逆变器主电路拓扑结构图，根据逆变原理，将故障分为五大类十三小类，即得出二极管箝位式三电平逆变器的故障类型。

1)所以IGBT功率管均正常运行，逆变器无故障发生。

2)仅有单个IGBT功率管发生故障，共四小类。

3)有两个IGBT功率管发生故障，且两个功率管在同一桥臂，共六小类。

4)有两个IGBT功率管发生故障，且两个功率管不在同一桥臂，可以归类到单个IGBT发生故障的情况。

5)单个钳位二极管发生故障，共两小类。

建立三相三电平SVPWM逆变器模型，选取桥臂电压为研究对象，可以得到各种故障情况下的桥臂电压波形，如图3和图4所示。基于输出电压的特点考虑，选取sym4小波基函数，对各个输出电压信号进行三层多尺度分解，原信号被分解为4个细节信号，对4个细节信号进行重构。

计算所得到的4个重构信号的能量，同时可以得到信号的总能量，用各个频带的能量除以总能量，得到各个频带能量的百分比。当功率管S_a1开路故障时，光伏二极管箝位式三电平逆变器中、上和下桥臂电压信号重构系数的能量百分比直方图，如图5所示。

编译支持向量机程序，随机选取520组样本作为训练集，130组样本作为测试集，核函数选用径向基函数，惩罚系数C＝4，程序运行得到的预测率达到99.23％，选取30个测试样本构成的部分样本的预测分类和期望分类对比图如图6所示，从图中可知，预测分类和期望分类完全重合，完成光伏二极管箝位式三电平逆变器故障诊断目标。

上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。