一种逆变器开关管开路故障快速定位诊断方法及相关装置与流程

文档序号:36608926发布日期:2024-01-06 23:12阅读:18来源:国知局
一种逆变器开关管开路故障快速定位诊断方法及相关装置与流程

本发明涉及电力系统电网,具体是一种逆变器开关管开路故障快速定位诊断方法及相关装置


背景技术:

1、中国专利cn106597195a提出了一种机车逆变器功率管开路故障在线诊断方法,中国专利cn110208721a提出了一种级联三电平逆变器的故障诊断访方法。这类方法仅适用于直供电系统,其共同缺陷是:应用范围受限,电网适应性差。

2、现有技术中,对于逆变器开关管的短路故障,人们已经具备成熟的检测与保护经验;对于逆变器开关管的开路故障,目前仍然缺乏快速、准确的定位诊断措施。特别是在t型三电平逆变器开关管系统中,开路故障发生后,对运行中的电网系统造成功率增大、效率降低、直流极化和谐波共振等诸多问题。开路故障诊断与识别的受制因素包括:开关管数量多,受负载影响大,故障特征复杂,智能化程度低。


技术实现思路

1、本发明的目的是要提供一种逆变器开关管开路故障快速定位诊断方法及相关装置,可以快速获取电流各次谐波的时域动态特征,同时对三相电流进行dq变换和归一化处理,使其谐波特征不受负载变化的影响,以及实现实时自动识别和定位开路故障。

2、一种逆变器开关管开路故障快速定位诊断方法,包括如下步骤:

3、对t型三电平并网逆变器开路故障的特定谐波进行快速s变换fst以获取电流各次谐波的时域动态特征;

4、根据所述时域动态特征对三相电流进行dq变换,求解出负载电流大小,再对三相电流进行归一化处理,使其谐波特征不受负载变化的影响;

5、接收归一化处理后的三相电流,对采集的已知故障时段电流特征数据进行训练,得到随机森林模型,利用所述随机森林模型在线实时地自动识别和定位开路故障开路故障识别和定位模块开路故障识别和定位模块开路故障识别和定位模块开路故障识别和定位模块。

6、进一步的,所述对t型三电平并网逆变器开路故障的特定谐波进行快速s变换fst以获取电流各次谐波的时域动态特征特征,包括:对采集的信号进行快速傅里叶变换fft,再对其中前一半的频率采样点进行快速傅里叶反变换ifft,得到各次谐波的动态时域特征。

7、进一步的,所述对三相电流进行dq变换,求解出负载电流大小,再对三相电流进行归一化处理,包括:对采样的三相电流进行abc-dq变换,得到逆变器电流的d轴电流id(t)和q轴电流iq(t),利用经验公式获得电流归一化系数i(t),然后利用所述电流归一化系数i(t)对三相电流进行归一化处理:nim(t)=im(t)/i(t),其中im(t)为第m次谐波的有效值,nim(t)为归一化处理后的谐波特征。

8、进一步的,所述对采集的已知故障时段电流特征数据进行训练,得到随机森林模型,利用所述随机森林模型在线实时地自动识别和定位开路故障,包括:

9、对已知故障类型的n个样本用来训练测试,每个样本选取p个谐波特征,从n个训练样本中以有放回抽样的方式,取样n次,形成一个训练集,并用未抽到的样本作为预测,评估其误差;

10、采用随机森林决策树的分类回归树,对于每一个节点随机选择q个特征,决策树上每个节点都基于这些特征来确定,根据q个特征计算最佳的分裂方式,每棵树都会完整成长而不需要剪枝,最后得到故障诊断与定位结果。

11、一种逆变器开关管开路故障快速定位诊断装置,包括:采样与信号调理电路模块,dsp数字信号处理器模块和开路故障识别和定位模块;

12、所述采样与信号调理电路模块,用于对t型三电平并网逆变器开路故障的特定谐波进行快速s变换fst以获取电流各次谐波的时域动态特征;

13、所述dsp数字信号处理器模块,用于根据所述时域动态特征对三相电流进行dq变换,求解出负载电流大小,再对三相电流进行归一化处理,使其谐波特征不受负载变化的影响;

14、所述开路故障识别和定位模块,用于对采集的已知故障时段电流特征数据进行训练,得到随机森林模型,利用所述随机森林模型在线实时地自动识别和定位开路故障。

15、进一步的,所述采样与信号调理电路模块,具体用于:对采集的信号进行快速傅里叶变换fft,再对其中前一半的频率采样点进行快速傅里叶反变换ifft,得到各次谐波的动态时域特征。

16、进一步的,所述dsp数字信号处理器模块,具体用于:对采样的三相电流进行abc-dq变换,得到逆变器电流的d轴电流id(t)和q轴电流iq(t),利用经验公式获得电流归一化系数i(t),然后利用所述电流归一化系数i(t)对三相电流进行归一化处理:nim(t)=im(t)/i(t),其中im(t)为第m次谐波的有效值,nim(t)为归一化处理后的谐波特征

17、进一步的,所述开路故障识别和定位模块,具体用于:

18、对已知故障类型的n个样本用来训练测试,每个样本选取p个谐波特征,从n个训练样本中以有放回抽样的方式,取样n次,形成一个训练集,并用未抽到的样本作为预测,评估其误差;

19、采用随机森林决策树的分类回归树,对于每一个节点随机选择q个特征,决策树上每个节点都基于这些特征来确定,根据q个特征计算最佳的分裂方式,每棵树都会完整成长而不需要剪枝,最后得到故障诊断与定位结果。

20、一种逆变器开关管开路故障快速定位诊断系统,包括:计算机可读存储介质和处理器;所述计算机可读存储介质用于存储可执行指令;所述处理器用于读取所述计算机可读存储介质中存储的可执行指令,执行所述的逆变器开关管开路故障快速定位诊断方法。

21、一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现所述的逆变器开关管开路故障快速定位诊断方法。

22、本发明的有益技术效果是:通过对开路故障的特定谐波进行快速s变换fst,因而可以快速获取电流各次谐波的时域动态特征;同时对三相电流进行dq变换和归一化处理,因而可以使其谐波特征不受负载变化的影响;另外对采集的电流特征数据进行训练和建立随机森林模型,因而可以实时自动识别和定位开路故障。本发明还具有故障定位准确、诊断结果可靠、抗扰性能良好、智能程度很高、不受制于电网负载和适应不同并网环境的优点。



技术特征:

1.一种逆变器开关管开路故障快速定位诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的逆变器开关管开路故障快速定位诊断方法,其特征是:所述对t型三电平并网逆变器开路故障的特定谐波进行快速s变换fst以获取电流各次谐波的时域动态特征特征,包括:对采集的信号进行快速傅里叶变换fft,再对其中前一半的频率采样点进行快速傅里叶反变换ifft,得到各次谐波的动态时域特征。

3.根据权利要求1所述的逆变器开关管开路故障快速定位诊断方法,其特征是:所述对三相电流进行dq变换,求解出负载电流大小,再对三相电流进行归一化处理,包括:对采样的三相电流进行abc-dq变换,得到逆变器电流的d轴电流id(t)和q轴电流iq(t),利用经验公式获得电流归一化系数i(t),然后利用所述电流归一化系数i(t)对三相电流进行归一化处理:nim(t)=im(t)/i(t),其中im(t)为第m次谐波的有效值,nim(t)为归一化处理后的谐波特征。

4.根据权利要求1所述的逆变器开关管开路故障快速定位诊断方法,其特征是:所述对采集的已知故障时段电流特征数据进行训练,得到随机森林模型,利用所述随机森林模型在线实时地自动识别和定位开路故障,包括:

5.一种逆变器开关管开路故障快速定位诊断装置,其特征在于包括:采样与信号调理电路模块,dsp数字信号处理器模块和开路故障识别和定位模块;

6.根据权利要求5所述的装置,其特征是:所述采样与信号调理电路模块,具体用于:对采集的信号进行快速傅里叶变换fft,再对其中前一半的频率采样点进行快速傅里叶反变换ifft,得到各次谐波的动态时域特征。

7.根据权利要求5所述的装置,其特征是:所述dsp数字信号处理器模块,具体用于:对采样的三相电流进行abc-dq变换,得到逆变器电流的d轴电流id(t)和q轴电流iq(t),利用经验公式获得电流归一化系数i(t),然后利用所述电流归一化系数i(t)对三相电流进行归一化处理:nim(t)=im(t)/i(t),其中im(t)为第m次谐波的有效值,nim(t)为归一化处理后的谐波特征。

8.根据权利要求5所述的装置,其特征是:所述开路故障识别和定位模块,具体用于:

9.一种逆变器开关管开路故障快速定位诊断系统,包括:计算机可读存储介质和处理器;所述计算机可读存储介质用于存储可执行指令;所述处理器用于读取所述计算机可读存储介质中存储的可执行指令,执行权利要求1-4中任一项所述的逆变器开关管开路故障快速定位诊断方法。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-4中任一项所述的逆变器开关管开路故障快速定位诊断方法。


技术总结
本发明是一种逆变器开关管开路故障快速定位诊断方法及相关装置,该方法包括:对T型三电平并网逆变器开路故障的特定谐波进行快速S变换FST以获取电流各次谐波的时域动态特征;根据所述时域动态特征对三相电流进行dq变换,求解出负载电流大小,再对三相电流进行归一化处理,使其谐波特征不受负载变化的影响;接收归一化处理后的三相电流,对采集的已知故障时段电流特征数据进行训练,得到随机森林模型,利用所述随机森林模型在线实时地自动识别和定位开路故障。本发明具有故障定位准确、诊断结果可靠、抗扰性能良好、智能程度很高、不受制于电网负载和适应不同并网环境的优点。

技术研发人员:熊亮雳,熊昊哲,韩刚,尹晗,周斌,徐东升,游力,柳丹,熊平,康逸群,曹侃
受保护的技术使用者:国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
技术研发日:
技术公布日:2024/1/5
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