光伏逆变主电路故障检测与容错控制研究

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1、学校代码10699分类号TM92密级学号2012201461题目光伏逆变主电路故障检测与容错控制研究作者郝成龙学科、专业电力电子与电力传动指导教师谢利理申请学位日期2015年1月西北工业大学硕士学位论文（学术学位研究生）光伏逆变主电路故障检测题目与容错控制研究作者：郝成龙学科专业：电力电子与电力传动指导教师：谢利理2015年1月NorthwesternPolytechnicalUniversityADissertationfortheDegreeofM.Eng（MasterPostgraduate）Title：FaultDetectionandFaultTolerantControlD

2、esignofPVInverterCircuitCandidate:HaoChenglongSpecialty:PowerElectronicsandElectricDriveSupervisor:XieLiliJan,2015摘要光伏逆变主电路作为光伏发电系统的核心环节，起到了连接光伏组件与负载，实现DC-AC转换的重要作用，其工作的稳定性与可靠性直接影响系统的工作性能。逆变主电路故障的发生会对系统其他环节甚至电网和用电设备造成严重的破坏，因此对其故障检测与容错控制的研究具有重要的意义。然而国内外对逆变电路可靠性研究主要集中于电机驱动领域，在检测精度，可检测故障种类，容错控制效果等方

3、面，无法满足结构和功能更为复杂的光伏逆变电路。因此，本文以光伏应用领域常见的三相六开关逆变电路为例，针对多功率管组合故障，对传统方法进行了改进。主要从以下几个方面开展研究工作：1．在对光伏逆变主电路原理及控制方法研究的基础上，对常见故障类型进行分析和编码，建立可靠的光伏逆变主电路故障仿真模型，并对典型故障进行仿真分析；2．提出了基于小波包能量分析技术的故障特征值提取方法，对逆变电路输出的三相电流信号进行小波包能量值提取，得到其小波包能量谱，归一化处理后得到故障特征值。该方法在传统小波分解的基础上，进一步对高频小波分解系数进行分解，可以充分表征信号全频带的信息。3．利用故障特征值对BP神

4、经网络进行训练，得到可以将故障特征值与故障类型建立对应关系的神经网络。使用该网络作为故障分类器，对故障特征值进行处理，可得到对应的故障编码，实现故障检测。为使检测更为准确，在原有故障特征值的基础上加入各相电流信号平均值，避免了同相桥上下桥臂故障的误判。并利用动量法和学习率自适应调整的方法，对网络算法进行优化，改善网络收敛性。4．运用硬件冗余的方法对逆变电路进行容错结构设计，给出了单桥故障下的容错控制策略，并对两桥故障下的容错控制策略进行了探索。经多次实验验证，本文提出的光伏逆变主电路故障检测与容错控制方法正确可行，可以充分提取电流信号的故障特征信息，准确快速地检测多功率管组合故障，能够

5、实现单桥与两桥故障情况下的容错控制。该方法满足在线诊断的需求，并可应用于电机调速与电源变换等领域，具有较好的理论意义和实用参考价值。关键词：光伏逆变主电路，故障检测，小波包技术，BP神经网络，容错控制IABSTRACTAsthecorepartofphotovoltaicpowergenerationsystem,PVinvertercircuitconnectsthePVcomponentsandtheloads,andplaysanimportantroleinDCtoACconversion.Itsstabilityandreliabilitydirectlyaffectsthe

6、workperformanceofthesystem.Itsfaultswillleadtothedamageoftheotherpartofsystem,andeventhepowergridandelectricityequipment.Therefore,theresearchofthefaultdetectionandfaulttolerantcontrolisofgreatsignificance.Howevertheresearchonthereliabilityofinvertercircuitaremainlyconcentratedinthefieldofmotord

7、rive.Thedetectionprecision,thedetectablefaulttypesandthefaulttolerantcontroleffectcannotmeetthePVinvertercircuitwhosestructureandthefunctionaremorecomplicated.Therefore,usingthethree-phaseandsix-switchinvertercircuitasanexam