微電網(wǎng)的出現(xiàn)有效解決了分布式電源大規(guī)模接入電網(wǎng)的問(wèn)題,隨著微電網(wǎng)的廣泛應(yīng)用,其運(yùn)行的可靠性得到越來(lái)越多的關(guān)注。在微電網(wǎng)系統(tǒng)中,逆變器是分布式電源與電網(wǎng)的重要連接裝置,多電平逆變器具有逆變效率高、輸出電信號(hào)諧波含量低、功率開(kāi)關(guān)管應(yīng)力低、電磁干擾問(wèn)題小等優(yōu)點(diǎn)備受青睞,然而多電平逆變器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜,可靠性較低容易發(fā)生故障影響整個(gè)微電網(wǎng)系統(tǒng)的正常運(yùn)行,因此研究微電網(wǎng)系統(tǒng)中多電平逆變器的故障診斷具有重要意義。本課題分析了中點(diǎn)鉗位型(Neutral Point Clamped,NPC)三電平逆變器工作原理,總結(jié)了NPC三電平逆變器故障類型,研究了微電網(wǎng)中分布式電源控制方式,在此基礎(chǔ)上建立微電網(wǎng)中三電平并網(wǎng)逆變器故障診斷模型,并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證模型的正確性,為接下來(lái)的故障診斷算法驗(yàn)證提供仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。分析了近些年逆變器故障診斷中涉及到的故障特征提取方法和故障辨識(shí)方法。提出了小波包變換和支持向量機(jī)、信號(hào)稀疏表示和支持向量機(jī)兩種故障診斷方法。其中小波包變換和信號(hào)稀疏表示是故障特征提取方法,用于提取微電網(wǎng)中三電平并網(wǎng)逆變器三相電感電流信號(hào)的特征信息,得到不同故障類型的特征向量組成數(shù)據(jù)樣本。接著用支持向量機(jī)方法進(jìn)行故障辨識(shí),數(shù)據(jù)樣本分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本兩部分,訓(xùn)練樣本用于訓(xùn)練支持向量機(jī),得到多分類支持向量機(jī)分類器,用測(cè)試樣本進(jìn)行預(yù)測(cè),分析故障診斷效果。通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明,兩種故障診斷方法對(duì)微電網(wǎng)中三電平并網(wǎng)逆變器故障診斷均有較好的診斷效果,而信號(hào)稀疏表示故障提取方法診斷正確率更高,效果更好。進(jìn)一步建立了微電網(wǎng)中兩臺(tái)三電平并網(wǎng)逆變器并聯(lián)系統(tǒng)故障診斷模型,在微電網(wǎng)整體控制策略采用對(duì)等控制,各分布式電源采用PQ控制方式的情況下,通過(guò)深入分析微電網(wǎng)并聯(lián)系統(tǒng)的工作特性和故障表現(xiàn),得出了各逆變模塊運(yùn)行具有獨(dú)立性的結(jié)論,可以對(duì)各逆變模塊分別進(jìn)行故障診斷,診斷結(jié)果與單臺(tái)并網(wǎng)逆變器故障診斷結(jié)果具有一致性,而且大大減少故障診斷的復(fù)雜度。因此可將微電網(wǎng)中單臺(tái)并網(wǎng)逆變器的故障診斷推廣到多臺(tái)并網(wǎng)逆變器并聯(lián)系統(tǒng)的故障診斷,提高故障診斷效率。
【學(xué)位單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TM464
【部分圖文】：

圖 2.4 微電網(wǎng)中三電平并網(wǎng)逆變器故障診斷仿真模型控制器部分為 PQ 控制，采用 SVPWM 調(diào)制方式、PQ 控制的核心是采用軟件鎖相的電流跟蹤控制，包括三個(gè)主要環(huán)節(jié)：SPLL 與變換、功率控制、電流控制[37]。PQ 控制模型如圖 2.5 所示。圖 2.5 PQ 控制模型1.SPLL 和 dq 變換模塊SPLL 可以跟蹤電網(wǎng)相位，電網(wǎng)電壓經(jīng) dq 變換得到U 和U ，將 0 與 作

圖 2.4 微電網(wǎng)中三電平并網(wǎng)逆變器故障診斷仿真模型控制器部分為 PQ 控制，采用 SVPWM 調(diào)制方式、PQ 控制的核心是采用件鎖相的電流跟蹤控制，包括三個(gè)主要環(huán)節(jié)：SPLL 與變換、功率控制、電流制[37]。PQ 控制模型如圖 2.5 所示。

圖 2.6 SPLL 和 dq 變換模型2.功率控制模塊PQ 控制的有功功率設(shè)置為前級(jí) MPPT 控制得到的最大功率，無(wú)功功率設(shè)定為 0，根據(jù)公式(2.4)得到參考電流 dq 軸分量 Id_ref 和 Iq_ref，作為電流環(huán)的輸入。該部分仿真模型如圖 2.7。refdrefdrefqrefdPiuQiu (2.4)
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本文編號(hào)：2870263