光伏逆变系统仿真设计及其故障诊断方法研究与应用

【摘要】：随着全世界范围内的环境治理问题和能源储量问题的日益凸显,新能源产业的合理开发与有效利用成为了能源领域最为重要的议题。其中,太阳能发电技术一直是新型清洁能源研究的重点,在APEC会议举办后必将得到进一步的发展。光伏逆变器是光伏发电系统的主要部件,将直流电转换为三相交流电,起到了连接太阳能阵列与负载或电网的重要作用。然而国内外对光伏逆变器可靠性的研究尚处于起步阶段,对光伏逆变器主电路故障定位设计缺乏深入的讨论,本文研究内容应运而出。本文紧密围绕着光伏逆变器的作用、特点,从最基本光伏阵列输出特性出发,提出了有效的光伏逆变系统故障诊断方法。主要内容如下:(1)首先分析了光伏逆变器主电路故障诊断的国内外研究现状,提出了本文所要采用的诊断方案。(2)为了便于故障分析,本文在研究光伏阵列的输出特性后搭建了直流斩波电路并为其选择了最大功率点跟踪控制算法,同时搭建了逆变器控制电路模型,从而在MATLAB/Simulink环境下构建了光伏逆变系统整体仿真模型,并对其性能进行了全面验证。(3)在搭建的光伏逆变系统整体仿真模型上,对逆变器输出电流进行小波分解计算。旨在提取最优的故障特征值为故障识别奠定基础,通过验证传统小波分解提取故障特征方法的优缺点,提出了改进型故障特征提取法,结合三相电流的高频、低频分量,得到故障特征向量,确保全自动定位故障点。(4)从得到的故障特征向量组中选取训练样本和测试样本,选定BP神经网络作为故障分类器,设定其各项参数,进行网络训练和可靠性验证,实现了光伏逆变器故障点的自动准确定位。最后将该定位方法应用于光照强度变化的情况,进行可行性验证。经多次仿真实验证实,本文提出的光伏逆变器故障诊断方法正确可行,因保留了信号低频信息与高频信息,解决了传统方法无法准确定位具体故障点的缺陷,避免了因信息缺失造成的误定位,具有较高的诊断精度和快速收敛性,可以准确高效地定位光伏逆变器功率主电路常见故障,并且可进一步拓展为在线诊断。此外,本文所设计的光伏逆变器故障诊断方法还可以应用于电机驱动、变频器和电源设计等其他研究领域,具有一定的理论研究价值和实践意义。 【关键词】：光伏逆变器 故障诊断 小波分解 BP神经网络
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM615;TM464
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 研究背景和意义10-13
• 1.2 光伏逆变器故障诊断研究现状13-16
• 1.3 本文主要研究内容及创新点16-18
• 第二章 光伏阵列输出特性分析及最大功率点跟踪算法研究18-38
• 2.1 光伏阵列输出特性18-23
• 2.1.1 光伏电池数学模型18-21
• 2.1.2 基于MATLAB/Simulink光伏电池建模21-22
• 2.1.3 光伏电池输出特性仿真分析22-23
• 2.2 最大功率点跟踪算法23-27
• 2.3 常用最大功率点跟踪控制方法比较27-33
• 2.3.1 恒定电压法28-29
• 2.3.2 扰动观察法29-31
• 2.3.3 电导增量法31-33
• 2.4 基于Boost变换器的最大功率点跟踪方法仿真实现33-36
• 2.5 本章小结36-38
• 第三章 光伏逆变技术38-54
• 3.1 逆变器主电路拓扑结构38-40
• 3.2 功率主电路数学模型40-43
• 3.2.1 三相静止坐标系模型40-41
• 3.2.2 两相静止坐标系模型41-42
• 3.2.3 两相旋转坐标系模型42-43
• 3.3 基于SVPWM控制逆变器仿真模型43-48
• 3.4 光伏逆变系统整体仿真模型48-52
• 3.5 本章小结52-54
• 第四章 基于小波分解的故障特征提取54-70
• 4.1 故障特征提取意义及方法54-55
• 4.2 基于小波分解的特征值提取方法55-57
• 4.2.1 小波分解程序55-56
• 4.2.2 小波分解能量量化方法56-57
• 4.3 光伏逆变器故障模式分析与编码57-59
• 4.4 基于小波分解输出电流信号的故障特征值提取59-69
• 4.4.1 各类故障下小波三层分解波形图59-63
• 4.4.2 传统小波分解提取特征值方法63-65
• 4.4.3 改进小波分解提取特征值方法65-69
• 4.5 本章小结69-70
• 第五章 基于BP神经网络的故障诊断设计与实现70-86
• 5.1 BP神经网络原理分析70-75
• 5.1.1 BP神经网络的特点70-71
• 5.1.2 BP神经网络结构与算法71-73
• 5.1.3 BP神经网络参数设计73-75
• 5.2 基于BP神经网络的逆变器故障诊断分类方法75-82
• 5.2.1 训练样本选取75-77
• 5.2.2 训练样本选取网络隐含层神经元个数确定77
• 5.2.3 BP神经网络的训练77-81
• 5.2.4 BP神经网络诊断测试结果81-82
• 5.3 太阳辐射强度变化时诊断方法及可行性验证82-84
• 5.4 本章小结84-86
• 第六章 总结与展望86-88
• 6.1 全文总结86
• 6.2 课题展望86-88
• 参考文献88-92
• 致谢92-94
• 攻读学位期间取得的成果94

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