CN106019173A - 一种应用于电压源换流器的实时故障检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种应用于电压源换流器的实时故障检测方法，对电力电子模型进行连续离散分离，提取线性与非线性模型并通过多速率联合仿真的系统对高频开关器件进行实时仿真测试分析。以Mallat分解法分割频域后得到的高频小波分解系数来区分暂、稳态扰动。暂态信号则根据模极大值点判别故障发生起止时间，以故障时间处的模极大值作为判决故障是否发生的阈值。高频分解系数进行小波熵暂态特征提取，在频域计算结果不准确时通过计算小波分解系数熵来判决故障发生的相。

Description

一种应用于电压源换流器的实时故障检测方法

技术领域

本发明涉及电子技术领域，特别是一种应用于电压源换流器的实时故障检测方法。

背景技术

近年来风能、太阳能等可再生能源蓬勃发展，由换流器构成的电力系统因其运行灵活、可控性好，成为未来电网互联的主流结构。应用于电力系统的交直流电网互联、分布式能源并网、无功动态补偿等领域的电力电子装置是一个复杂的非线性时变元素。其高频换流器也存在诸多问题(如，故障、谐波、控制与保护等)，引起学者广泛关注。为提高其可靠性，保证安全运行，必须对电力电子装置的电力电子系统进行大量的仿真测试研究。而采用真实的试验来对系统进行分析验证的难度较大且成本高昂，通常需要采用仿真技术来缩短开发周期、降低开发费用。

电力电子设备的调节方式和自身结构的特殊性导致在传输线路发生故障时，极易使其控制失衡造成停电事故。如，输电线路易受故障影响产生故障电流，故障电流反馈至IGBT中，使器件受损造成停电事故。而当下直流断路器技术不成熟，直流侧故障不能由直流断路器断开，一般采用交流断路器切除故障电流。传统的输电线路继电保护涉及三个主要任务：检测、分类和故障定位。为保证安全运行，对其有效的故障检测必不可少。因此，对交、直流输电线路故障检测和保护提出了更高要求。对于交流线路产生的单线接地、双相短路等故障，不仅需要一种快速准确的方法对故障进行检测，也需要相应措措施对发生的故障类型加以识别区分，并对处理结果进行进一步甄别判断，以减少故障对换流器件、输电线路和系统的损害。如何从换流器侧识别区分此类故障，根据故障波形的暂升、暂降中断等判断定位，检测预警成为当下关注的重点。

与本发明最为接近的专利文献有：[1]一种含有多电力电子开关的电力系统电磁暂态仿真方法(申请号：201410534881.5)，利用冲激响应不变原理，给出电力电子开关导通和关断时模型。本方法分别建立通用支路等值模型和电力电子开关的等值模型，通过节点电压方程分别得到各步长下的电磁暂态仿真结果。[2]一种基于FPGA的电力电子仿真系统及方法(申请号：201510818192.1)，公开了一种基于FPGA的电力电子仿真系统及方法。根据更新的导纳矩阵，解算电力电子系统的电路模型中的状态参数，对电力电子系统进行仿真。[3]一种柔性直流输电系统直流单极接地故障判断方法(申请号：201510218127.5)，公开了一种柔性直流输电系统直流单极接地故障判断方法，获取直流侧正、负直流母线对地电压。依据直流单极接地故障发展过程中电压的变化特性，选择正负直流母线对地电压作为直流单极接地故障辨识参数。[4]三相模块化多电平换流器及其子模块中IGBT开路故障检测容错方法(申请号：201310198506.3)，公开了现有MMC发生开路故障导致整机无法工作的问题。采用两个半桥臂功率单元相并联的方法，检测子模块输出电压定位开路故障。以上基于电力电子系统的仿真对暂态仿真、数字建模与故障的问题作出细致的讨论，但对电力电子模型分割、故障实时检测等问题未作详细论述。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种应用于电压源换流器的实时故障检测方法，能够提高准确分离线性与非线性模型并通过多速率联合仿真的系统对高频开关器件进行实时仿真测试分析。

本发明采用以下方案实现：一种应用于电压源换流器的实时故障检测方法，具体包括以下步骤：

步骤S1：在Matlab仿真环境中对三相两电平逆变器闭环控制模型仿真算例进行单速率离线仿真；采用延迟信号以及过零点信号将三相两电平逆变器闭环控制仿真算例模型划分为快速逆变器子模型以及慢速控制子模型，并对其进行离线多速率仿真测试；

步骤S2：将算例仿真模型分成包含线性子模型与非线性子模型的快速逆变器子模型、包含线性子模型与非线性子模型的慢速控制子模型；

步骤S3:设计线性子模型与非线性子模型的FPGA解算器；

步骤S4：设计仿真模型与DSP的数据交互接口，第一FPGA向DSP提供闭环控制的电压、电流信号，DSP向第一FPGA提供PWM波驱动第一FPGA的非线性解算器，进而实现闭环控制；

步骤S5：设计仿真模型故障检测算法：将解算后的实时波形经DA转换模块输出到AD采集卡中，最终传输送至第二FPGA；第二FPGA作为实时检测平台，将采集到的原始信号经AD控制核送至Mallat暂态信号检测端；非平稳信号通过小波熵暂态特征提取识别故障发生相；

常见的直流故障包括：单极接地故障和双极短路故障等。而交流故障有：单相接地故障、双相短路故障、三相接地故障等。

步骤S6：设立故障阈值，测量熵值与阈值大小比较，判断发生故障的相；若熵值大于阈值，则发生故障；否则，没有故障发生。

进一步地，步骤S3中所述线性子模型的FPGA解算器设计具体为：结合连续离散分离法与状态空间法对仿真算例模型的线性子模型进行建模，实现浮点型线性解算器的设计，得到的状态空间方程表达式如下：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\·}{X}=AX+B\[\frac{U}{V_s}\]\\ \[\frac{Y}{I_s}\]=CX+D\[\frac{U}{V_s}\]\end{array}\right.;$

其中，为更新的状态变量、X为状态变量，它一般为微分变量的反应元件，如穿过电感的电流以及穿过电容的电压等，U为输入量，V_s为非线性子模型三相输出电压，Y为输出量，I_s为非线性子模型三相输入电流，A、B、C、D分别表示系统矩阵、控制矩阵、输出矩阵、直达矩阵。

进一步地，步骤S3中所述非线性子模型的FPGA解算器设计具体为：采用开关函数法建模，将每相的上桥臂与下桥臂上的两个功率开关器件看作是理想的开关，则其相对应的开关函数表达式为：

其中，s_x表示功率开关器件的关断；

结合连续离散分离法与开关函数法得到：

$I_{dc}=I_s(2S_x-1)=\[I_a{I}_b{I}_c\]\·\left[\begin{array}{c}2S_a-1\\ 2S_b-1\\ 2S_c-1\end{array}\right];$

$V_s=\left[\begin{array}{c}{U}_a\\ U_b\\ U_c\end{array}\right]=U_{dc}\left[\begin{array}{c}{S}_a\\ S_b\\ S_c\end{array}\right];$

I_s＝[I_aI_bI_c]；

其中，I_dc为逆变器的直流电流，I_s表示非线性子模型三相输入电流，I_a为非线性子模型A相输入电流，I_b为非线性子模型B相输入电流，I_c为非线性子模型C相输入电流，S_a为A相功率开关器件，S_b为B相功率开关器件，S_c为C相功率开关器件，U_a为非线性子模型A相输出电压，U_b为非线性子模型B相输出电压，U_c为非线性子模型C相输出电压，U_dc为恒定直流电压源，V_s表示非线性子模型三相输出电压。

进一步地，所述步骤S5具体包括以下步骤：

步骤S51：采用高通分解滤波器、低通分解滤波器实现小波变换，即将原始信号X(t)通过一个低通滤波器(LP)和一个高通滤波器(HP)进行平滑和细节分解，求出第一层小波变换；然后对第一层变换后的低频部分继续通过高通分解滤波器、低滤波器进行分解；

步骤S52：分解后高频部分包含的细节分量为小波系数，小波熵计算公式如下：

$E\left(S_{j,k}\right)=-{\mathrm{\ΣS}}_{j,k}^{2}log\left(S_{j,k}^2\right);$

其中，S_j,k为信号经小波分解后第j层、第k个节点的小波系数。

与现有技术相比，本发明有以下有益效果：本发明以Mallat分解法分割频域后得到的高频小波分解系数来区分暂、稳态扰动。暂态信号则根据模极大值点判别故障发生起止时间，以故障时间处的模极大值作为判决故障是否发生的阈值。高频分解系数进行小波熵暂态特征提取，在频域计算结果不准确时通过计算小波分解系数熵来判决故障发生，保证结论尽可能的准确。

附图说明

图1为本发明实施例快慢子系统的耦合方法图。

图2为本发明实施例连续离散模型分离图。

图3为本发明实施例换流器侧故障拓扑图。

图4为本发明实施例扰动点处各类小波函数的高频小波系数图。

图5为本发明实施例各通带恒Q性。

图6为本发明实施例算法流程图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

本实施例采用SimPowerSystem实例模型的三相两电平逆变器主电路拓扑结构，其控制部分采用的是电压单闭环控制策略。其拓扑结构主要由直流侧、三相逆变桥、LC滤波器、测量单元以及负载组成。

如图1至图6所示，本实施例提供了一种应用于电压源换流器的实时故障检测方法，具体包括以下步骤：

步骤S1：在Matlab仿真环境中对三相两电平逆变器闭环控制模型仿真算例进行单速率离线仿真；如图1所示，采用延迟信号以及过零点信号将三相两电平逆变器闭环控制仿真算例模型划分为快速逆变器子模型以及慢速控制子模型，并对其进行离线多速率仿真测试；

步骤S2：将算例仿真模型分成包含线性子模型与非线性子模型的快速逆变器子模型、包含线性子模型与非线性子模型的慢速控制子模型；如图2，以统一的系统时钟Tclk为基准，这里要求慢速系统的仿真步长Ts与快速系统系统的仿真步长为Ts1都是Tclk的整数倍，而且还存在慢速系统的仿真步长Ts是快速系统系统的仿真步长为Ts1的整数倍。设M、N、K均为整数，则：

$\left\{\begin{array}{c}{T}_s=T_{clk}\·M=T_{s1}\·N\\ M=N\·K\end{array}\right.;$

步骤S3:设计线性子模型与非线性子模型的FPGA解算器；

步骤S4：设计仿真模型与DSP的数据交互接口，第一FPGA向DSP提供闭环控制的电压、电流信号，DSP向第一FPGA提供PWM波驱动第一FPGA的非线性解算器，进而实现闭环控制；实现SPWM控制，产生符合要求的三角载波，并将正弦调制波与三角载波进行比较输出对称SPWM波，生成的SPWM波经IO接口再反馈给逆变器。

步骤S5：设计仿真模型故障检测算法：将解算后的实时波形经DA转换模块输出到AD采集卡中，最终传输送至第二FPGA；第二FPGA作为实时检测平台，将采集到的原始信号经AD控制核送至Mallat暂态信号检测端；非平稳信号通过小波熵暂态特征提取识别故障发生相；

常见的直流故障包括：单极接地故障和双极短路故障等。而交流故障有：单相接地故障、双相短路故障、三相接地故障等。详细拓扑图见图3所示。此类故障的发生，首先通过换流器的控制功能来限制和消除故障，保护设备和保证系统安全稳定运行；在严重故障条件下，还需要通过跳开交流侧断路器来保证换流器的安全。

步骤S6：设立故障阈值，测量熵值与阈值大小比较，判断发生故障的相；若熵值大于阈值，则发生故障；否则，没有故障发生。

在本实施例中，步骤S3中所述线性子模型的FPGA解算器设计具体为：结合连续离散分离法与状态空间法对仿真算例模型的线性子模型进行建模，实现浮点型线性解算器的设计，得到的状态空间方程表达式如下：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\·}{X}=AX+B\[\frac{U}{V_s}\]\\ \[\frac{Y}{I_s}\]=CX+D\[\frac{U}{V_s}\]\end{array}\right.;$

其中，为更新的状态变量，X为状态变量，它一般为微分变量的反应元件，如穿过电感的电流以及穿过电容的电压等，U为输入量，V_s为非线性子模型三相输出电压，Y为输出量，I_s为非线性子模型三相输入电流，A、B、C、D分别表示系统矩阵、控制矩阵、输出矩阵、直达矩阵。

在本实施例中，步骤S3中所述非线性子模型的FPGA解算器设计具体为：采用开关函数法建模，将每相的上桥臂与下桥臂上的两个功率开关器件看作是理想的开关，则其相对应的开关函数表达式为：

其中，s_x表示功率开关器件的关断；

结合连续离散分离法与开关函数法得到：

$I_{dc}=I_s(2S_x-1)=\[I_a{I}_b{I}_c\]\·\left[\begin{array}{c}2S_a-1\\ 2S_b-1\\ 2S_c-1\end{array}\right];$

$V_s=\left[\begin{array}{c}{U}_a\\ U_b\\ U_c\end{array}\right]=U_{dc}\left[\begin{array}{c}{S}_a\\ S_b\\ S_c\end{array}\right];$

I_s＝[I_aI_bI_c]；

其中，I_dc为逆变器的直流电流，I_s表示非线性子模型三相输入电流，I_a为非线性子模型A相输入电流，I_b为非线性子模型B相输入电流，I_c为非线性子模型C相输入电流，S_a为A相功率开关器件，S_b为B相功率开关器件，S_c为C相功率开关器件，U_a为非线性子模型A相输出电压，U_b为非线性子模型B相输出电压，U_c为非线性子模型C相输出电压，U_dc为恒定直流电压源，V_s表示非线性子模型三相输出电压。

在本实施例中，所述步骤S5具体包括以下步骤：

步骤S51：采用高通分解滤波器、低通分解滤波器实现小波变换，即将原始信号X(t)通过一个低通滤波器(LP)和一个高通滤波器(HP)进行平滑和细节分解，求出第一层小波变换；然后对第一层变换后的低频部分继续通过高通分解滤波器、低滤波器进行分解；

当信号的采样率满足Nyquist要求时，归一频带必定限制在-π～+π之间。此时可以分别用理想低通和理想高通滤波器LP和HP将它分解为频带在的低频和的高频部分，分别反映信号的概貌和细节。处理后的两路信号一定是正交的，因为频带不交叠，而且两种输出的带宽均减半，此时可以使采样率下降一般而不至于丢失信息。

频率空间的部分：如果把原始X(t)占据的总频带(0～π)定义为空间V0被划分成两个子空间：低频的V1(频带)和高频的W1(频带)。经过二级分解后V1又被分为低频V2(频带)和高频W2(频带)

各通带的恒Q性：

W1空间的中心频率为带宽为W2空间的中心频率为带宽为其品质因数Q＝中心频率/带宽。如图5所示。

各级滤波器的一致性：

各级低通器LP和高通滤波器HP是一样的。这是因为前一级输出被二抽取，而滤波器设计是根据归一频率进行的(归一频率＝真实频率*采样间隔)。第一级滤波器LP1的真实频带是(T_s是输入的采样间隔)，其归一频率则是第二级LP2的真实频带是但是归一频率却也是低通滤波器LP和高通滤波器HP之间有下式关系：

HP(n)＝(-1)ⁿLP(1-n),n＝-2N+2,-2N+3，……，0,1；

图4为扰动点处各类小波函数的高频小波系数图。采用Daubechies滤波器中的DB5小波对突变信号进行分析，DB5小波适合于暂态电能质量的检测，其高频分解系数在故障处具有模极大值。

步骤S52：分解后高频部分包含的细节分量为小波系数，小波熵计算公式如下：

$E\left(S_{j,k}\right)=-{\mathrm{\ΣS}}_{j,k}^{2}log\left({\mathrm{\Σ}}_{j,k}^2\right);$

其中，S_j,k为信号经小波分解后第j层、第k个节点的小波系数。

每相所得高频分解小波系数由上式所得计算相应线路故障小波熵，与正常值相比较。

因本实施例为一个2000MVA，230kV，50Hz的交流系统(送电端)通过电压源换流器换相为200MVA，±100kV的直流系统，经直流输电线路传输后转换成另一功率、电压、频率相同的交流系统(受电端)。当发生接地故障、短路故障时，根据高频小波系数的模极大值设定交流故障阈值为24390。针对换流器出现的交流故障，在仿真电路变压器一次侧设置故障检测点，对以下7类故障进行故障电压检测。所得的交流故障三相小波熵函数如表1所示。由表中可得出，当发生故障时，故障点处小波熵明显比非故障线路处要大。

根据表格中数据无故障正常相与故障相比较得出，若该相发生故障时，其小波熵比正常值高很多。

表1交流故障点处小波熵结果

表2直流故障点处小波熵结果

表2为输电线路中发生直流单极故障、双极短路故障时系统的小波熵值与正常值对比结果。从表2我们可以得出，当发生故障时其小波系数与小波熵明显比正常值要大。故可依据小波熵值大小判别是否发生故障。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (4)

1.一种应用于电压源换流器的实时故障检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：在Matlab仿真环境中对三相两电平逆变器闭环控制模型仿真算例进行单速率离线仿真；采用延迟信号以及过零点信号将三相两电平逆变器闭环控制仿真算例模型划分为快速逆变器子模型以及慢速控制子模型，并对其进行离线多速率仿真测试；

步骤S2：将算例仿真模型分成包含线性子模型与非线性子模型的快速逆变器子模型、包含线性子模型与非线性子模型的慢速控制子模型；

步骤S3:设计线性子模型与非线性子模型的FPGA解算器；

步骤S4：设计仿真模型与DSP的数据交互接口，第一FPGA向DSP提供闭环控制的电压、电流信号，DSP向第一FPGA提供PWM波驱动第一FPGA的非线性解算器，进而实现闭环控制；

步骤S5：设计仿真模型故障检测算法：将解算后的实时波形经DA转换模块输出到AD采集卡中，最终传输送至第二FPGA；第二FPGA作为实时检测平台，将采集到的原始信号经AD控制核送至Mallat暂态信号检测端；非平稳信号通过小波熵暂态特征提取识别故障发生相；

步骤S6：设立故障阈值，测量熵值与阈值大小比较，判断发生故障的相；若熵值大于阈值，则发生故障；否则，没有故障发生。

2.根据权利要求1所述的一种应用于电压源换流器的实时故障检测方法，其特征在于：步骤S3中所述线性子模型的FPGA解算器设计具体为：结合连续离散分离法与状态空间法对仿真算例模型的线性子模型进行建模，实现浮点型线性解算器的设计，得到的状态空间方程表达式如下：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\·}{X}=AX+B\[\frac{U}{V_s}\]\\ \[\frac{Y}{I_s}\]=CX+D\[\frac{U}{V_s}\]\end{array}\right.;$

其中，X为状态变量，为更新的状态变量，U为输入量，V_s为非线性子模型三相输出电压、Y为输出量、I_s为非线性子模型三相输入电流，A、B、C、D分别表示系统矩阵、控制矩阵、输出矩阵、直达矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种应用于电压源换流器的实时故障检测方法，其特征在于：步骤S3中所述非线性子模型的FPGA解算器设计具体为：采用开关函数法建模，将每相的上桥臂与下桥臂上的两个功率开关器件看作是理想的开关，则其相对应的开关函数表达式为：

其中，s_x表示功率开关器件的关断；

结合连续离散分离法与开关函数法得到：

$I_{dc}=I_s(2S_x-1)=\[I_a{I}_b{I}_c\]\·\left[\begin{array}{c}2S_a-1\\ 2S_b-1\\ 2S_c-1\end{array}\right];$

$V_s=\left[\begin{array}{c}{U}_a\\ U_b\\ U_c\end{array}\right]=U_{dc}\left[\begin{array}{c}{S}_a\\ S_b\\ S_c\end{array}\right];$

I_s＝[I_aI_bI_c]；

其中，I_dc为逆变器的直流电流，I_s表示非线性子模型三相输入电流，I_a为非线性子模型A相输入电流，I_b为非线性子模型B相输入电流，I_c为非线性子模型C相输入电流，S_a为A相功率开关器件，S_b为B相功率开关器件，S_c为C相功率开关器件，U_a为非线性子模型A相输出电压，U_b为非线性子模型B相输出电压，U_c为非线性子模型C相输出电压，U_dc为恒定直流电压源，V_s表示非线性子模型三相输出电压。

4.根据权利要求1所述的一种应用于电压源换流器的实时故障检测方法，其特征在于：所述步骤S5具体包括以下步骤：

步骤S51：采用高通分解滤波器、低通分解滤波器实现小波变换，即将原始信号X(t)通过一个低通滤波器(LP)和一个高通滤波器(HP)进行平滑和细节分解，求出第一层小波变换；然后对第一层变换后的低频部分继续通过高通分解滤波器、低滤波器进行分解；

步骤S52：分解后高频部分包含的细节分量为小波系数，小波熵计算公式如下：

$E\left(S_{j,k}\right)=-{\mathrm{\ΣS}}_{j,k}^{2}log\left(S_{j,k}^2\right);$

其中，S_j,k为信号经小波分解后第j层、第k个节点的小波系数。