本文關(guān)鍵詞：光伏逆變器故障診斷方法研究

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【摘要】：當(dāng)前環(huán)境形勢日趨嚴峻,光伏發(fā)電作為一種清潔型能源得到了廣泛的關(guān)注。而光伏逆變器是光伏發(fā)電系統(tǒng)的重要模塊,工作在高電壓、大功率的環(huán)境下,因此其故障問題不容忽視。現(xiàn)在,對于光伏逆變器的故障處理問題還不太全面,國內(nèi)外在這個領(lǐng)域的研究也比較匱乏。本課題針對當(dāng)前常用的光伏逆變器系統(tǒng),對其故障類型的發(fā)生與判斷進行研究,提出了利用極限學(xué)習(xí)機(ELM)網(wǎng)絡(luò)對故障情況進行判別的新方法。 本文以光伏逆變器主電路的故障診斷為研究課題,以當(dāng)前應(yīng)用最多的二極管中點箝位(NPC)型光伏逆變器作為研究對象。首先,我們進一步的研究分析了三電平NPC型光伏逆變器中各種功率器件所潛在的故障類型；其次,進一步分析了極限學(xué)習(xí)機(ELM)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論以及其在實際中的典型應(yīng)用,并同時分析了如何通過小波變換的方法進行特征向量的提��；最后在MATLAB環(huán)境下搭建了NPC型光伏逆變器的實驗平臺,并對比了極限學(xué)習(xí)機算法與支持向量機(SVM)算法在NPC型光伏逆變器故障診斷中的分類效果,結(jié)果得出兩種模式識別的方法均能實現(xiàn)將故障情況正確分類的目的,但極限學(xué)習(xí)機方法的診斷精度更高、速度更快。充分論證了本課題所研究的極限學(xué)習(xí)機故障診斷方法的正確可操作性及其優(yōu)點。 本課題主要針對三電平NPC型光伏逆變器的故障診斷問題進行了研究,提出一種基于極限學(xué)習(xí)機和小波變換相結(jié)合的新方法,并將支持向量機(SVM)算法加入對比以證明本課題所提出方法的實用性。通過仿真實驗最終得出了基于極限學(xué)習(xí)機(ELM)網(wǎng)絡(luò)診斷方法的優(yōu)勢與可靠性。
【關(guān)鍵詞】：光伏逆變器 故障診斷 極限學(xué)習(xí)機 小波變換 支持向量機
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM464
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 1 緒論12-18
• 1.1 課題的研究背景及意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.1 逆變器故障特點及分類13
• 1.2.2 逆變器故障診斷概述13-14
• 1.2.3 逆變器故障診斷的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 本文的主要研究工作15-16
• 1.4 論文的工作安排16-18
• 2 極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論18-26
• 2.1 單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)18-19
• 2.2 極限學(xué)習(xí)機原理分析19-24
• 2.3 本章小結(jié)24-26
• 3 光伏逆變器故障分析及建模26-44
• 3.1 光伏逆變器拓撲結(jié)構(gòu)26-27
• 3.2 三電平中點箝位型逆變器的工作原理27-30
• 3.2.1 三電平中點箝位型逆變器的拓撲結(jié)構(gòu)27-29
• 3.2.2 三電平中點箝位型逆變器的工作原理29-30
• 3.3 三電平中點箝位型逆變器主電路故障分析30-33
• 3.3.1 三電平逆變器故障保護措施30-31
• 3.3.2 三電平逆變器故障類型分析31-33
• 3.4 三電平逆變器故障模型的搭建33-42
• 3.4.1 仿真工具SIMULINK簡介33-34
• 3.4.2 三電平逆變器故障仿真34-37
• 3.4.3 三電平光伏逆變器仿真前期工作37
• 3.4.4 三電平逆變器的故障仿真及分析37-42
• 3.5 本章小結(jié)42-44
• 4 基于極限學(xué)習(xí)機網(wǎng)絡(luò)的三電平逆變器故障診斷44-58
• 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與故障診斷44-45
• 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選取與極限學(xué)習(xí)機網(wǎng)絡(luò)模型45-46
• 4.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的選取45
• 4.2.2 ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型45-46
• 4.3 基于極限學(xué)習(xí)機網(wǎng)絡(luò)的三電平光伏逆變器故障診斷方法46-55
• 4.3.1 故障特征參數(shù)的提取46-52
• 4.3.2 極限學(xué)習(xí)機網(wǎng)絡(luò)樣本的設(shè)計52-53
• 4.3.3 極限學(xué)習(xí)機網(wǎng)絡(luò)模型的建立53-54
• 4.3.4 運用極限學(xué)習(xí)機網(wǎng)絡(luò)對逆變器故障進行診斷54-55
• 4.4 仿真實驗結(jié)果及其分析55-56
• 4.5 本章小結(jié)56-58
• 5 基于支持向量機的三電平光伏逆變器故障診斷58-64
• 5.1 支持向量機理論58-61
• 5.1.1 線性支持向量機58-59
• 5.1.2 非線性支持向量機59
• 5.1.3 多分類支持向量機59-61
• 5.2 基于支持向量機的三電平光伏逆變器故障診斷方法61-62
• 5.2.1 故障特征參數(shù)的提取61
• 5.2.2 三電平光伏逆變器故障分類器的建立61-62
• 5.3 仿真實驗結(jié)果及其分析62-63
• 5.3.1 SVM樣本的獲取62
• 5.3.2 分類結(jié)果及其分析62-63
• 5.4 本章小結(jié)63-64
• 6 總結(jié)與展望64-66
• 參考文獻66-70
• 致謝70-72
• 作者簡介及讀研期間主要科研成果72

【參考文獻】

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本文編號：1027094