三相光伏并网逆变器故障诊断研究

发布时间：2017-08-17 14:22

  本文关键词：三相光伏并网逆变器故障诊断研究

  更多相关文章： 三相并网逆变器 故障诊断 器件故障 IGBT开路 支持向量机

【摘要】：光伏并网逆变器是连接光伏电池板和大电网的桥梁,其可靠性关系到光伏发电系统和大电网能否安全稳定运行。但是基于IGBT的并网型逆变器中直流稳压电容、功率管IGBT、续流二极管、滤波电感等器件的开路和短路会对逆变器运行造成不同程度的影响,因此,利用不同故障类型下逆变器交直流两侧的电压和电流信息,准确判断出故障类型,对于故障定位、设备维修以及保护制定具有重要意义。本文以采用恒功率控制的三相光伏并网逆变器为研究对象,对逆变器主要器件开路和短路时交流侧输出三相电流和直流侧输入电流的故障特征进行了分析,并给出了基于交流侧电流检测的逆变器故障诊断方法和基于直流侧电流检测的IGBT开路故障诊断方法。首先,简述了三相光伏并网逆变器的主拓扑和控制方式,并以PSCAD/EMTDC为仿真平台搭建了典型光伏系统和各类器件故障的模型。同时对逆变器的常用保护进行调研,在考虑到逆变器各类保护的基础上开展对器件故障的诊断研究。其次,对直流侧电容、IGBT、续流二极管和滤波电感四类器件的主要失效机理和发生短路、开路故障时交流侧输出电流和直流侧输入电流(或电压)的故障特征进行了总结归纳。再次,提出了基于交流侧电流检测的逆变器故障诊断方法,利用交流侧输出电流的波形特征,并附加三相电流总谐波畸变率和三相电流正、负半波的总谐波畸变率作为补充判别条件,实现了IGBT开路、续流二极管开路、滤波电感开路和滤波电感短路四类故障的诊断。最后,本着减少传感器使用数目的原则,提出了基于直流侧电流检测的IGBT开路故障诊断方法,采用傅里叶分解方法对逆变器正常运行和故障状态下直流侧电流进行谐波分析和特征提取,通过支持向量机方法对逆变器的运行状态进行分类。仿真结果表明以并网逆变器直流侧电流的直流分量和二次谐波含有率为特征量能够有效实现逆变器开关器件故障诊断。
【关键词】：三相并网逆变器 故障诊断 器件故障 IGBT开路 支持向量机
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM464;TM615
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 课题研究的背景及意义10
• 1.2 国内外研究现状10-14
• 1.2.1 基于数学模型的方法11-12
• 1.2.2 基于信号处理的方法12-13
• 1.2.3 基于知识的方法13-14
• 1.3 本文主要工作14-16
• 第2章 三相光伏并网逆变器拓扑和常用保护16-25
• 2.1 三相光伏并网逆变器拓扑和控制16-20
• 2.1.1 主电路结构16-17
• 2.1.2 控制方式17-20
• 2.2 三相光伏并网逆变器常用保护20-23
• 2.2.1 IGBT过压保护21
• 2.2.2 IGBT过流保护21-22
• 2.2.3 IGBT过热保护22-23
• 2.2.4 逆变器外电路保护23
• 2.3 三相光伏并网逆变器器件故障建模23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第3章 三相逆变器器件故障特征分析25-34
• 3.1 直流侧电容故障特征25-27
• 3.1.1 直流侧电容失效机理25-26
• 3.1.2 直流侧电容短路故障特征26
• 3.1.3 直流侧电容开路故障特征26-27
• 3.2 功率管IGBT故障特征27-30
• 3.2.1 IGBT失效机理27
• 3.2.2 IGBT短路故障特征27-28
• 3.2.3 IGBT开路故障特征28-30
• 3.3 续流二极管故障特征30-31
• 3.3.1 续流二极管失效机理30
• 3.3.2 续流二极管短路故障特征30
• 3.3.3 续流二极管开路故障特征30-31
• 3.4 滤波电感故障特征31-32
• 3.4.1 滤波电感失效机理31
• 3.4.2 滤波电感短路故障特征31-32
• 3.4.3 滤波电感开路故障特征32
• 3.5 本章小结32-34
• 第4章 基于交流侧电流检测的逆变器故障诊断方法34-41
• 4.1 故障匹配方法34-36
• 4.1.1 续流二极管开路和滤波电感短路34
• 4.1.2 电感开路和IGBT同桥臂两IGBT开路34-35
• 4.1.3 续流二极管开路35-36
• 4.2 故障诊断系统的整体流程设计36-40
• 4.2.1 基于交流侧电流检测的器件故障特征36-37
• 4.2.2 故障诊断系统流程设计37-40
• 4.3 本章小结40-41
• 第5章 基于直流侧电流检测的IGBT开路故障诊断方法41-50
• 5.1 IGBT开路故障下逆变器直流侧电流分析41-42
• 5.2 基于快速傅里叶分解的故障特征提取42-44
• 5.2.1 快速傅里叶变换42-43
• 5.2.2 直流侧故障电流FFT分解43-44
• 5.3 基于支持向量机智能诊断算法44-49
• 5.3.1 SVM分类原理44-48
• 5.3.2 结果及分析48-49
• 5.4 本章小结49-50
• 第6章 结论与展望50-52
• 参考文献52-57
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果57-58
• 攻读硕士学位期间参加的科研工作58-59
• 致谢59

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本文编号：689489