[发明专利]基于预测控制的变流器系统开路故障诊断方法及系统

说明书

本公开提供了一种基于预测控制的变流器系统开路故障诊断方法及系统，包括以下步骤：获取变流器系统的状态量实测值；对变流器系统进行精准建模，得到变流器系统的状态量预测值；基于状态量实测值与状态量预测值，计算状态量偏差，对状态量偏差进行稳定化处理，得到偏差增长率；比较偏差增长率与预设的理论偏差阈值的大小关系，若偏差增长率的绝对值小于预设的理论偏差阈值，则该变流器系统处于正常运行状态；若偏差增长率的绝对值大于预设的理论偏差阈值，则该变流器系统存在开路故障，通过状态量偏差的数值符号实现故障定位。本公开能快速诊断并定位变流器中的开路故障，为故障处理提供指导，提高了变流器系统的可靠性与稳定性。

技术领域

本公开属于电力系统故障诊断技术领域，具体涉及一种基于预测控制的变流器系统开路故障诊断方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

变流器作为实现能量变换的关键部件，广泛应用于高性能电机驱动、新能源并网等场合，其高可靠性是集成应用系统正常工作的基础。但工业电机驱动等应用场合中的变流器长期工作在高电压、大电流、强电磁干扰、时变负载、有限散热等恶劣工况下，常因半导体部件、驱动电路故障等导致的功率开关管故障而工作异常，甚至系统崩溃，造成严重经济损失。

功率开关管故障主要分为短路故障与开路故障，短路故障往往伴随着破坏性的过电流与过电压，对变流器系统危害巨大，通常由硬件电路进行诊断与保护。而开路故障虽不会立刻造成系统崩溃，但变流器已局部失控，这不仅影响系统性能，导致控制精度下降，还会增加变流器其它部件的负担。如不及时发现，极易导致变流器的二次故障，甚至系统崩溃。

据发明人了解，现有的开路故障诊断方法主要分为基于模型的分析诊断与数据驱动的识别诊断，前者基于系统模型，通过分析对比开路故障前后系统状态量的特征差异来诊断并定位故障开关，以系统状态量(电压与电流)的分析处理为主，以电压量为分析对象的方法诊断迅速，但会受调制方式影响，且需要额外的传感器或电路，增加了系统的成本与复杂度；以电流量为分析对象的方法无需增加额外传感器，但诊断定位过程复杂，且电流幅值易受变流器运行工况影响，抗干扰能力差；后者的数据驱动的识别诊断则由数据驱动，通过神经网络、支持向量机等人工智能算法对变流器系统的历史数据进行训练，实现基于系统实时状态量的故障识别定位，依赖于所采用的人工智能算法，拓展性强，但计算负担严重，难以在工业上进行大规模应用。

因此，如何快速准确地进行变流器系统的开路故障诊断，对变流器系统的可靠运行具有重要科学与工程意义。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本公开提出了一种基于预测控制的变流器系统开路故障诊断方法及系统，基于模型预测，通过对变流器系统的精准建模，计算系统输出电流的预测值，并与传感器所采集的输出电流实测值作差，将所得误差经逐差法处理后与理论阈值比较，诊断并定位故障开关。

为了实现上述目的，本公开采用了如下的技术方案：

本公开的第一方面提供了一种基于预测控制的变流器系统开路故障诊断方法。

基于预测控制的变流器系统开路故障诊断方法，包括以下步骤：

获取变流器系统的状态量实测值；

对变流器系统进行精准建模，得到变流器系统的状态量预测值；

基于状态量实测值与状态量预测值，计算状态量偏差，对状态量偏差进行稳定化处理，得到偏差增长率；

比较偏差增长率与预设的理论偏差阈值的大小关系，若偏差增长率的绝对值小于预设的理论偏差阈值，则该变流器系统处于正常运行状态；若偏差增长率的绝对值大于预设的理论偏差阈值，则该变流器系统存在开路故障，通过状态量偏差的数值符号实现故障定位。

本公开的第二方面提供了一种基于预测控制的变流器系统开路故障诊断系统。