[发明专利]并联混合型电能质量调节器专家故障分析与诊断方法无效
申请号: | 201210030062.8 | 申请日: | 2012-02-10 |
公开(公告)号: | CN102567783A | 公开(公告)日: | 2012-07-11 |
发明(设计)人: | 王凯;周柯;周一勇;蒙恩;覃奇;高立克;杨艺云;宁文辉;刘路;楚红波;刘鹏 | 申请(专利权)人: | 广西电网公司电力科学研究院 |
主分类号: | G06N3/02 | 分类号: | G06N3/02 |
代理公司: | 湘潭市汇智专利事务所 43108 | 代理人: | 颜昌伟 |
地址: | 530023 广西*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 并联 混合 电能 质量 调节器 专家 故障 分析 诊断 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种电路故障诊断方法,特别涉及一种并联混合型电能质量调节器专家故障分析与诊断方法。
背景技术
工业生产和日常生活中应用的电能质量调节器会产生大量谐波,对电网污染严重。由于电能质量调节器能够全面集中地对电网的电能质量进行综合补偿,可解决电网的电能质量问题,近年来成为一个研究热点。其中大部分研究集中在电能质量调节器主电路拓扑结构,谐波电流检测方法和控制方法等方面,但是,对于电能质量调节器自身的故障的分析与诊断的研究却很少。然而,电能质量调节器一旦发生故障,其故障所导致的后果十分严重,35kv并联混合型电能质量调节器的实际运行表明,大多数故障表现为功率开关器件及其相关电路的损坏,比如IGBT,晶闸管这些核心部件及相关电路的损坏。
在这些核心部件发生故障后,对故障进行快速诊断能减少故障损失,因此,很有必要对电能质量调节器的故障分析与诊断开展研究。
与IGBT及其电路相关的主要故障有:
(1)桥臂直通故障。当某一桥臂上的一个IGBT开始导通时,而另一个因出现故障不能及时关断,或是当一个IGBT在导通时而另一个因误触发导通,则在该桥臂上出现直通短路的现象。
(2)驱动电路故障。由于空间电磁与地线的干扰以及环境等因素的影响,可能会造成脉冲发生器输出脉冲紊乱,危及到IGBT的正常运行。
(3)过电压故障。IGBT导通到关断过程中,因主回路电流的急剧变化,导致主回路布线电感感应出高电压,很小的电路电感就可能引起很大的Ldi/dt,从而很容易造成危及IGBT安全的过电压。
(4)过电流故障。由于IGBT工作在高电压、大电流的环境下,而其体积小、热容量小,当有超过额定值的电流流过时,热量来不及散发,导致IGBT烧毁。IGBT发生过电流故障不外乎有两种情况,一种就是电能质量调节器自身的故障,如装置主元件的老化导致的短路过流、直流电容器短路造成的IGBT桥臂短路以及桥臂直通故障引起的短路过流等等,另一种就是电力系统发生的故障或扰动引起的IGBT过流。
(5)du/dt故障。处于关断状态下的IGBT,由于与其反并联的二极管的恢复过程,将承受C-E间电压的急剧上升。此静态的du/dt通在IGBT在集、射极间电容内产生电流流向栅极驱动电路,最坏的情况下使得VGE增加(趋向于VGE(th))并达到阀值电压,导致IGBT被导通,出现直通短路故障。
(6)短路故障。在35kv并联混合型电能质量调节器中,主开关元件IGBT构成的逆变器电路发生负载短路或同一桥臂直通故障时,母线电压直接加在IGBT的C、E端,流过IGBT的集电极电流会急剧增加,此时如不及时撤除栅极驱动信号,IGBT必将烧毁。
(7)过热故障。由于IGBT的PN结的特性与温度密切相关,每个IGBT工作温度不能超过其最高工作结温Tj。器件在工作时超过结温和功率的最大值,器件的许多特性和参数都会发生变化,出现器件永久性烧毁现象。IGBT工作在高电压、大电流的条件下,在开关过程中,浪涌电流、反向电流已及过电压等因素,都会造成IGBT开关功率损耗过大,引起整个芯片过热。
与晶闸管相关的故障主要有:
(1)晶闸管元件故障。晶闸管元件因电压过高使PN结被击穿(短路),或因电流过大使PN结被烧断(开路)。
(2)晶闸管非全波导通。无功补偿装置由于电路的负载为电力电容器,如果电流信号发生错误将会使晶闸管非全波导通。
(3)晶闸管缺相导通。因并联于电容的放电电阻数值较大,电压衰减时间较长,有可能出现3组晶闸管阀中某组不导通的情形即晶闸管缺相导通。
因此,对35kV并联型混合型电能质量调节器进行上述故障分析与诊断研究具有重要的意义,可以减少由于设备故障导致的停机时间,降低故障率,提高可靠性,防止事故发生,降低维修费用。
发明内容
为了解决并联型混合型电能质量调节器故障诊断存在的上述技术问题,本发明提供一种并联混合型电能质量调节器专家故障分析与诊断方法。
本发明解决上述技术问题的技术方案包括以下步骤:
(1)从电能质量调节器的采样点采集信号作为故障样本信号;
(2)对采集的故障样本信号进行去噪处理;
(3)利用小波包变换对去噪后的故障样本信号提取能量特征向量;
(4)将提取的能量特征向量作为目标输入向量,并同设定的故障类型输出向量一起输入到BP神经网络进行训练,建立故障分类器;
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