用于逆变器主电路工作状态诊断的方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电路检测技术领域，具体涉及一种用于逆变器主电路工作状态诊断的 方法。
【背景技术】
[0002] 风力发电是目前可再生能源各种技术中发展最快、技术最为成熟、最具大规模开 发和商业化前景的产业，是最有可能成为主流电源的可再生能源技术之一，因此，在全球范 围内，风力发电技术发展非常迅速，并且全球风力发电机组制造出现新的发展趋势。
[0003] 首先，风电机组单机容量持续增大。安装大容量机组能够降低风电场运行维护成 本，降低整个风力发电成本，从而提高风电的市场竞争力。同时，随着现代风电技术的日趋 成熟，风力发电机组技术朝着提高单机容量，减轻单位kW重量，提高转换效率的方向发展。 例如，在上世纪90年代，600kW风机占据风机市场的主流。到2011，新装机的风电场，基本 上以Mff级以上的风机为主。2000年新装单机容量平均为800kW，2002年平均单机容量达 到1400kW，2004年增大到1715kW。在2005年，Mff级以上单机装机容量约占当年整个装机 容量的75%，其中包括2丽级和3丽级的机组。2014年9月，在德国安装了当时为世界上 最大单机容量的风电机组，这就是由德国Repower公司生产的IOMff风电机组。其叶轮直径 124m，安装在高度为120m的塔架上，额定风速为13m/s。预计到2016年，还将开发出12丽 的风电机组。
[0004] 其次，变桨距功率可调节型机组发展迅速。由于变桨距功率调节方式具有载荷控 制平稳、安全、高效等优点，近年来在风电机组特别是大型风电机组上得到了广泛应用。大 多数风电机组开发制造厂商，包括传统失速型风电机组制造厂商，都开发制造了变桨距风 电机组。在德国2004年上半年所安装的风电机组中，就有91. 2%的风电机组采用的是变桨 距调节方式。2MW以上的风电机组大多采用三个独立的电控调桨机构，通过三组变速电机 和减速箱对桨叶分别进行闭环控制。
[0005] 此外，变速恒频技术得到快速推广。随着风电技术以及电力电子技术的进步，大多 风电机组开发制造厂商开始使用变速恒频技术，并结合变桨距技术的应用，开发出了变桨 变速风电机组，并在市场上快速推广和应用。2004年和2005年，全球所安装的风电机组中， 有92 %的风电机组采用了变速恒频技术，而且这个比例还在逐渐提高。
[0006] 我国与国外先进水平的差距集中表现在大功率风电机组制造技术方面。大功率 机组研制面临的主要困难是自然界风速风向变化的极端复杂性，机组要在不规律的交变和 冲击载荷下能够正常运行20年。此外，由于风的能量密度低，要求机组必须增大风轮直径 捕获能量。当前最大的机组风轮直径和塔架高度都超过ll〇m，机舱重量超过400t，对材料 和结构的要求越来越高。上述方面决定了大功率风电机组制造技术不是一朝一夕就能够达 到，必须经过长期艰苦的努力。
【发明内容】
[0007] 针对上述现有技术中描述的不足，本发明的目的是提供一种根据逆变器效率最优 和IGBT功率器件的利用率最优来优化逆变器主电路，逆变器主电路的损耗小，效率高，利 用遗传算法的用于逆变器主电路工作状态诊断的方法。
[0008] 为实现上述技术目的，本发明所采用的技术方案如下：
[0009] -种用于逆变器主电路工作状态诊断的方法，步骤如下：S1，基于遗传算法建立逆 变器效率的目标函数；
[0010] S2,为求取目标函数的最大值，构造最小值算的函数；
[0011] S3,建立IGBT功率器件利用率的目标函数；
[0012] S4,构造功率器件的约束函数；
[0013] S5、根据步骤S4构造的约束函数对步骤S2和步骤S3进行求解；
[0014] S6、根据步骤S5的结果对逆变器主电路进行分析，从而得到改进方法。
[0015] 在步骤Sl中，构造的目标函数如下：
[0019] 其中，η :逆变器效率的目标函数；Plciss:逆变器的总损耗；&·逆变器的相电压有 效值；4:逆变器的相电流有效值；:功率因数角。：直流母线电压。
[0020] 在步骤S2中，构造的函数如下：
[0021] Iiiinf1 (X) = min (1/ η (X))
[0022] (5) 〇
[0023] 在步骤S3中，目标函数如下：
[0024] min f2 ⑴=min( Σ Ic/Ipeak ⑴）（6);
[0025] 其中，Ipeak (X):每相的尖峰电流；Σ Ie:每个桥臂上的IGBT功率器件集电极额定 电流的总和。
[0026] 在步骤S4中，具体步骤如下：S4. 1，根据开关安全操作区域的限制，构造 IGBT功率 器件的集电极电流的约束函数G1 (X):
[0027] 嗔=Ipeak(X)-E IcpSO
[0028] (7)；
[0029] 其中，Σ ΙεΡ:每一个桥臂的有效通过集电极电流的总和；
[0030] S4. 2、构造 IGBT的结温约束函数G2 (X)，具体如下：
[0031] G2(X) = Tj1gtb(X)-Tjnax^ 0 ;T ]nax= 125°C (8);
[0032] Tj爾(X) : IGBT 的结温升；
[0033] S4. 3、构造 FWD的结温约束函数G3 (X)，具体如下：
[0034] G3(X) =Tjfwd (X)-Tjnax^O
[0035] (9)；
[0036] TjFWD(X) :FWD 的结温升。
[0037] 在步骤S5中，构造的解矢量X如下：
[0039] 其中，PN:三相电机的额定输出功率；Vces:集-射极阻断电压；I c:单个IGBT的额 定电流：每一个桥臂并联的IGBT数目；cm:三相电机的功率因数；Iln。：三相电机的效 率;111:?￥1调制因数；01^最大过载倍数；1?:电流脉动因数；心:？￥1载波开关频率；1； :168丁 和FWD的开关和导通特性曲线。
[0040] 本发明采用遗传算法构造逆变器效率的目标函数和IGBT功率器件利用率的目标 函数，并根据功率器件的开关安全操作区域和结温条件构造约束函数，在满足约束条件的 前提下，计算出逆变器的最优效率和IGBT功率器件的最优利用率，并根据该计算结果分析 逆变器主电路，帮助逆变器进行初始阶段的功率器件选型确定。在分析过程中得到逆变器 主电路的改进方法，进一步提高逆变器的效率和IGBT功率器件的利用率，保障工作正常进 行，提高工作效率，保障逆变器主电路的精准性。
【附图说明】
[0041] 图1为本发明IGBT的传输特性和线性化等效图。
[0042] 图2为本发明IGBT和FWD开关损耗系数曲线。
[0043] 图3为约束函数G1 (X)。
[0044] 图4为IGBT功率器件的目标函数f2 (X)。
[0045] 图5为本发明IGBT功率器件的损耗对比曲线。
[0046] 图6为本发明的IGBT功率器件的效率曲线。
[0047] 图7为IGBT/FWD的结温升曲线。
[0048] 图8为交叉遗传算法图。
【具体实施方式】
[0049] 实施例：本发明是基于遗传算提出的，所述的遗传算法是一种基于生物自然选择 与遗传机理的随机搜索算法，属于现代优化方法中的一种。和传统搜索算法不同，遗传算法 从一组随机产生的初始解，称为"种群（Population) "，开始搜索过程。种群中的个体是问题 的一个解，称为"染色体（Chromosome)"。染色体是一串符号，比如一个二进制字符串。这 些染色体在后续迭代中不断进化，称为遗传。在每一代中用"适值（Fitness)"来衡量染色 体的好坏。生成的下一代染色体，称为"后代（Offspring)"。后代是由前一代染色体通过 交叉（Crossover)或者变异（Mutation)运算形成的。新一代的繁殖过程中，根据适值的大 小选择部分后代，淘汰部分后代，从而保持种群的大小是常数，适值较优的染色体被选中的 概率较高。这样，经过若干代繁殖以后，算法收敛于最好的染色体，它很可能就是优化问题 的最优解或次优解。
[0050] 遗传算法有两类运算，其包括遗传运算和进化运算。遗传运算主要是指交叉和变 异过程；进化运算则主要是指选择操作。遗传运算模拟了基因在每一代中创造新后代的繁 殖过程，而进化运算则是种群逐代更新的过程。
[0051] 交叉是最主要的遗传运算，它是同时对两个染色体操作，组合二者的特性产生新 的后代。常用的交叉方法是在双亲的染色体上随机选出一个断点，将断点的右段相互交换， 形成两个新后代，其过程见图8。变异也是一种基本的遗传运算。
[0052] 它在染色体上自发地产生随机的变化。常用