電力電子變換器已被廣泛應(yīng)用于航空航天系統(tǒng)、直流輸電、分布式能源和智能電網(wǎng)等領(lǐng)域,其可靠性問(wèn)題成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究熱點(diǎn)。開(kāi)展對(duì)電力電子變換器開(kāi)路故障監(jiān)測(cè)與智能診斷方法研究,對(duì)避免二次故障、降低運(yùn)維時(shí)間與成本和提高電力電子系統(tǒng)可靠性具有重要意義。文章首先對(duì)電力電子變換器故障特征進(jìn)行分析與總結(jié),然后對(duì)特定基于人工智能（artificial intelligence,AI）技術(shù)的電力電子變換器開(kāi)路故障診斷方法及應(yīng)用實(shí)例綜述,隨后提出一種基于隨機(jī)森林與瞬時(shí)故障特征相結(jié)合的故障診斷方法用于三相電力電子變換器故障診斷,最后提出基于AI的電力電子變換器開(kāi)路故障診斷方法面臨的挑戰(zhàn),并展望該領(lǐng)域未來(lái)的研究方向。 

【文章來(lái)源】：電網(wǎng)技術(shù). 2020,44(08)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：14 頁(yè)

【部分圖文】：

故障特征分布Fig.22Distributionoffaultsfeatures

現(xiàn)，包括退飽和檢測(cè)法、阻容分壓網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)法、電感檢測(cè)法、吸收鉗位電路保護(hù)法、集電極電流檢測(cè)法、飽和壓降精確測(cè)量法和IGBT慢關(guān)斷保護(hù)法等[52]。文獻(xiàn)[53]提出一種通過(guò)分析門(mén)極電壓來(lái)實(shí)現(xiàn)IGBT過(guò)流檢測(cè)的方法(見(jiàn)圖2)，當(dāng)檢測(cè)到短路故障后立即封鎖信號(hào)，IGBT將表現(xiàn)出開(kāi)路故障的特征。文獻(xiàn)[54-55]利用快速熔斷器(fuse)熱容量孝在故障電流未達(dá)到預(yù)期的短路電流時(shí)即可被熔斷的特性，在逆變器橋臂中串聯(lián)2個(gè)快速熔斷器將短路故障轉(zhuǎn)化為開(kāi)路故障(見(jiàn)圖3)，從而降低其危害。圖2過(guò)流保護(hù)電路Fig.2Over-currentprotectioncircuit圖3快速熔斷器短路故障隔離技術(shù)Fig.3Short-circuitfaultisolationtechnologywithfastfuses1.2開(kāi)路故障IGBT開(kāi)路故障原因有器件破裂、綁定線斷裂或焊接脫落、接線不良、驅(qū)動(dòng)斷線和電路失效等，任由IGBT短路也會(huì)導(dǎo)致IGBT燒毀而形成開(kāi)路故障[56-57]。根據(jù)文獻(xiàn)[57-60]，通常IGBT開(kāi)路故障后(見(jiàn)圖3中S1)，與其反并聯(lián)的二極管(見(jiàn)圖3中D1)仍然能夠正常工作，系統(tǒng)不會(huì)立即崩潰，但性能會(huì)降低，會(huì)導(dǎo)致電流電壓諧波含量增加，降低供電質(zhì)量。IGBT開(kāi)路故障可能長(zhǎng)時(shí)間不被發(fā)現(xiàn)，從而導(dǎo)致其他設(shè)備的二次損壞或者災(zāi)難性的故障發(fā)生[61-62]。1.2.1基于解析模型的開(kāi)路故障診斷方法基于解析模型的電力電子開(kāi)路故障診斷方法通常利用電力電子變換系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，通過(guò)監(jiān)測(cè)電力電子變換器故障時(shí)系統(tǒng)的電壓、電流等信息與估計(jì)值進(jìn)行比較得到偏差來(lái)實(shí)現(xiàn)IGBT開(kāi)路故障診斷(見(jiàn)圖4)。文獻(xiàn)[63]對(duì)電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中多相電壓源逆變器中功率管開(kāi)路故障進(jìn)行研究，提出基于極電壓誤差標(biāo)準(zhǔn)化的故障診?

劉闖等：基于AI的電力電子變換器開(kāi)路故障診斷研究綜述Vol.44No.8線性控制理論和理想的半導(dǎo)體開(kāi)關(guān)模型在電力電子變換器的開(kāi)路故障方法的研究中并不完全適用，會(huì)限制基于故障數(shù)學(xué)模型的電力電子變換器開(kāi)路故障診斷方法的推廣應(yīng)用。目前針對(duì)電力電子變換裝置故障建模的研究極少，無(wú)法提供電路的故障機(jī)理模型[33]，而基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能技術(shù)具有模擬任何連續(xù)非線性函數(shù)的能力和從故障樣本自適應(yīng)學(xué)習(xí)的能力，其主要利用特定人工智能算法實(shí)現(xiàn)對(duì)故障數(shù)據(jù)與故障狀態(tài)間的映射，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行離線學(xué)習(xí)和挖掘得到如圖5所示的故障診斷分類器，然后再利用訓(xùn)練成熟的故障診斷分類器實(shí)現(xiàn)對(duì)電力電子變換系統(tǒng)的在線故障診斷[66-67]。圖5基于人工智能的開(kāi)路故障診斷方法Fig.5Open-circuitfaultdiagnosismethodbasedonartificialIntelligence文獻(xiàn)[22]針對(duì)三相PWM逆變器中IGBT開(kāi)路故障特征研究，通過(guò)監(jiān)測(cè)三相電流計(jì)算電流矢量軌跡，并提取均值、方差等特征來(lái)訓(xùn)練SVM故障診斷分類器，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)IGBT開(kāi)路故障的定位與診斷。文獻(xiàn)[68]提出一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用于串聯(lián)混合動(dòng)力汽車電源交直流變換器故障診斷的方法，首先通過(guò)分析證明直流母線電流為采集的最佳數(shù)據(jù)，直流母線電流攜帶有與電機(jī)電流、電機(jī)電壓和直流母線電壓相對(duì)應(yīng)的有價(jià)值信息，再利用快速傅里葉變換(fastFouriertransform，F(xiàn)FT)對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行特征提取，最后將數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到故障診斷分類器，從而實(shí)現(xiàn)開(kāi)路故障的定位。但FFT變換不可避免會(huì)產(chǎn)生頻譜能量泄露與柵欄效應(yīng)，影響諧波分析準(zhǔn)確性。傅里葉變換作為一種全局性變換，具有一定局限性。而小波變換是空間(時(shí)間)和頻率的局部化分析，其通過(guò)伸?

【參考文獻(xiàn)】：
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