[发明专利]基于1/6周期电流的逆变器功率管开路故障在线辨识方法

说明书

本发明提出了一种基于IGWO‑ELM的三相两电平逆变器开路故障在线辨识方法，涉及三相逆变器故障检测技术领域，该方法将一个周期T划分为6个区域，构造了七维开路故障特征向量，并将其作为输入、故障模式编号为输出构建功率管开路故障的极限学习机(Extreme Learning Machine，ELM)模型，用改进灰狼算法(Improved Grey Wolf Optimization，IGWO)优化模型参数；该方法利用功率管开路故障时三相电流的仿真数据，进行功率管ELM故障辨识模型的离线训练，确定最优模型参数；该方法将最优IGWO‑ELM逆变器功率管开路故障辨识模型嵌入其控制环节，实时获取三相电流并提取特征量作为最优IGWO‑ELM模型的输入，故障模式编号作为输出；该方法将故障模式编号转化为二进制编号实现故障的实时报警；该方法故障辨识总时长约3.36ms。

技术领域：

本发明涉及三相两电平逆变器功率管开路故障检测的技术领域，具体地说是一种基于多参数融合的七维故障特征量提取和IGWO-ELM故障辨识模型的逆变器功率管开路故障在线辨识方法。

背景技术：

随着电力电子技术与半导体技术的快速发展，可再生能源技术得到了长足的进步，其中逆变器技术获得了优化。逆变器在各行各业中有着广泛应用，但相较而言，逆变器故障率高，其可靠性低于整个逆变系统的其他部分，且一旦故障，会对整个系统的正常运行带来不利影响。其中功率管是逆变器中失效率最高的器件之一。为有效防止逆变器故障对发电系统的进一步损坏，并实现逆变器容错运行，有必要进行逆变器开路故障辨识研究。

目前，逆变器开路故障诊断已经取得了一定的成果。专利号为201020135717.9的发明专利公开了一种逆变器功率管开路故障的在线检测装置及检测方法，该方法中每个功率管开路故障的在线检测电路均由检测用光耦电路、逻辑电路和上升沿延时电路组成；即在具体实施时需要对系统进行改造，增加检测电路，增加了成本。专利号为201510020290.0的发明专利提出将三相电流的周期平均值和绝对值的周期平均值做加权处理，利用归一化处理后得到检测变量d_n与阈值的比较完成故障定位。

综上所述，目前逆变器开路故障辨识取得了一定的研究成果，但也存在这一些问题需要解决，第一，在实际应用中，系统通常是不允许对逆变器外加检测电路的，以免对系统的正常运行产生干扰。第二，当外加负载变化较大时，电流的变化范围也很大，可能会导致电流的测量不准确，降低可靠性，进而影响辨识结果。第三，如何实现在线的故障检测也需要如今研究的重点。

发明内容：

本发明的目的在于提供一种逆变器开路故障在线诊断方法，该方法将一个周期划分为6个区域，根据1/6工频周期内三相电流i_a、i_b和i_c的测量值提取归一化峭度和归一化脉冲指标，结合区域编号构成多参数融合的七维开路故障特征向量；构建以七维开路故障特征向量为输入、故障模式编号为输出的功率管开路故障ELM辨识模型，用IGWO优化开路故障辨识ELM模型的参数，确定最优模型；将最优IGWO-ELM逆变器功率管开路故障辨识模型嵌入其控制环节，根据1/6工频周期三相电流i_a、i_b和i_c提取特征量作为最优IGWO-ELM故障辨识模型的输入，实时监测辨识模型的输出；将IGWO-ELM逆变器功率管开路故障辨识模型的2位十进制输出的故障模式编号转换为5位二进制的故障模式编号，经2个七段字形显示译码器驱动七段字形LED，实现逆变器功率管开路故障的实时报警；该方法利用训练好的IGWO-ELM模型对于单个故障样本的平均辨识时间为3.057×10^-5s，加上三相电流i_a、i_b和i_c测量值所需的1/6工频周期，故障辨识总时长约3.36ms。

本发明采用的技术方案是：

(1)构建多参数融合的七维开路故障特征向量

I.故障区域划分