CN111679226A - 一种mmc子模块开关管开路故障诊断与定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种MMC子模块开关管开路故障诊断与定位方法,具体按照以下步骤实施:采集某相上或下桥臂第i个子模块的电容电压值uci;根据开关函数Si和步骤1中第i个子模块电容电压的测量值计算第i个子模块在k时刻的电压输出值;利用卡尔曼滤波结合步骤1和步骤2得到的结果,求取第i个子模块电容电压的状态预估值;计算第i个子模块电容电压理论值uci_th;将所有子模块电容电压的状态预估最优值uci_now与对应的子模块电容电压的理论值uci_th成对进行比较,判断所有子模块开关管的运行状态特征。根据对卡尔曼滤波算法计算得到的子模块电容电压状态预估最优值与理论计算值的差值变化规律进行分析,便能对发生开路故障的子模块数量、发生位置、发生类型做出快速判断。
Description
技术领域
本发明属于电力电子技术领域,具体涉及一种MMC子模块开关管开路故障诊断与定位方法。
背景技术
近年来,模块化多电平变换器(Modular Multilevel Converter,MMC),因其诸多优势在高压直流输电领域、有源电力滤波器、电机驱动、静止无功补偿器、列车牵引等领域广泛应用。在实际应用中,MMC系统由大量的子模块和开关管构成,当子模块中某个或多个开关管发生开路故障时既会给MMC系统带来电压、电流失真危害,甚至导致MMC系统出现停机的问题。
目前对MMC子模块开关管开路故障的诊断与定位方法主要有三类:第一类是基于电路模型的方法,该方法虽然简单,但需要较多的传感器,增加了系统的成本。第二类是基于人工智能的算法,该方法虽然检测速度快,但其需要大量的训练样本,准确性有限。第三类是基于信号处理的方法,这类方法或者故障诊断时间较长,同时在对子模块电容电压均衡控制采用排序算法时,易造成故障子模块与正常子模块的电容电压的状态估计值始终跟随测量状态值,从而无法区分出故障子模块;或者只能判断一相桥臂发生一个子模块开路故障的情形,并不适用于一相桥臂发生多个子模块开关管开路故障的检测与定位。
发明内容
本发明的目的是提供一种MMC子模块开关管开路故障诊断与定位方法,解决了现有技术中存在的卡尔曼滤波算法在子模块电容电压均衡控制采用排序算法时无法辨别故障子模块的问题,也可以解决理论计算方法不能正确诊断一相桥臂发生多个子模块开关管开路故障的问题。
本发明所采用的技术方案是,一种MMC子模块开关管开路故障诊断与定位方法,具体按照以下步骤实施:
步骤1、采集某相上或下桥臂第i个子模块的电容电压值uci;
步骤2、根据开关函数Si和步骤1中第i个子模块电容电压的测量值计算第i个子模块在k时刻的电压输出值:yci(k)=Si(k)·uci(k)(3);
步骤3、利用卡尔曼滤波结合步骤1和步骤2得到的结果,求取第i个子模块电容电压的状态预估值;
式中,M等于时间t除以采样周期Ts的商进行取整,ir(k)(r=p,n)表示在k时刻桥臂电流值,Uc0表示第i个子模块电容电压的初值,udc为直流母线侧电压,Uc0=udc/N;
步骤5、将所有子模块电容电压的状态预估最优值uci_now与对应的子模块电容电压的理论值uci_th成对进行比较,判断所有子模块开关管的运行状态特征。
步骤1具体按照以下步骤实施:
式中,C为子模块支撑电容值;
对式(1)进行后向差分离散化得:uci(k)=uci(k-1)+B·ici(k) (2)
步骤2中开关函数Si为:当第i个半桥子模块的上开关管T1开通、下开关管T2关断时,Si=1;当第i个半桥子模块的上开关管T1关断、下开关管T2开通时,Si=0。
步骤3具体按照以下步骤实施:
步骤3.1、计算k时刻的子模块电容电压估计值:
uci_mid(k)=uci_now(k-1)+B·ici(k-1) (4);
步骤3.2、计算k时刻的子模块输出电压估计值:
yci_mid(k)=Si(k)·uci_mid(k) (5);
步骤3.3、计算k时刻的预测误差的方差:Pmid(k)=Pnow(k-1)+Q(6);
步骤3.4、计算k时刻的滤波器增益:
步骤3.5、计算k时刻估计的子模块电容电压最优值:
uci_now(k)=uci_mid(k)+kg(k)×[yci(k)-yci_mid(k)] (8);
步骤3.6、计算k时刻的估计误差的方差:
Pnow(k)=[1-kg(k)·Si(k)]×Pmid(k) (9);
其中,uci_mid表示第i个子模块预测状态的电容电压估计值,uci_now表示第i个子模块估计状态的电容电压最优值,yci表示第i个子模块输出电压的理论计算值,yci_mid表示第i个子模块输出电压估计值,Pmid表示预测状态估计误差的自协方差,Pnow表示最佳状态估计误差的自协方差,kg表示卡尔曼滤波增益,Q表示过程噪声变量,R表示测量噪声变量。
步骤5判断所有子模块开关管的运行状态具体为:设子模块电容电压的最大偏差为Δuc_max,若子模块的uci_now与uci_th之差都在[-Δuc_max,Δuc_max]范围内,说明所有子模块均未发生故障;若uci_now与uci_th之差超出了[-Δuc_max,Δuc_max]范围,则说明该子模块发生开关管开路故障。
本发明的有益效果是:
各子模块电容电压的状态预估最优值是通过将直接获取的子模块电容电压、电流、开关函数值利用卡尔曼滤波算法计算得到,其中各子模块的开关函数值在发生故障会立即产生变化,因此反映到电容电压状态预估最优值时也会快速产生变化。而各子模块电容电压的理论值是根据其电容电流值进行累加运算得到,虽然电容电流理论值是通过桥臂电流和开关函数值相乘得到,在故障发生后其电容电流值会有较快的变化,但通过累加运算反映到电容电压会有时间的累积过程,因此反映到电容电压理论值时会较慢产生变化。于是根据对卡尔曼滤波算法计算得到的子模块电容电压状态预估最优值与理论计算值的差值变化规律进行分析,便能对发生开路故障的子模块数量、发生位置、发生类型做出快速判断。因此解决了采用排序算法进行子模块电容电压均衡控制时出现子模块开路故障情况下会造成正常子模块电容电压与故障子模块电容电压变化一致的问题。
附图说明
图1是本发明MMC的一相上桥臂或下桥臂需要采集的变量示意图;
图2是本发明MMC子模块开关管开路故障诊断与定位方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
在三相MMC变换器中,共包括6个桥臂,上、下两个桥臂构成一个相单元,每个桥臂由一个桥臂电感和N个MMC子模块串联而成,其中每个子模块由两个开关管T1和T2串联,同时各自反并联一个电力二极管VD1和VD2,之后再并联一个电容C构成半桥结构。MMC子模块有两种正常的工作状态,分别为:投入状态、切除状态。当子模块上开关管T1开通、下开关管T2关断时处于投入状态;当子模块上开关管T1关断、下开关管T2开通时处于切除状态。而子模块开关管发生开路故障时有三种状态,分别为:上开关管T1开路故障、下开关管T2开路故障、上开关管T1和下开关管T2同时开路故障。当上开关管T1发生开路故障时,子模块不能正常放电而被迫转入旁路状态,故障子模块电容电压上升,而基于排序算法的电容电压轮流充放电,使得同桥臂正常子模块随故障子模块电容电压同步上升;当下开关管T2发生开路故障时,子模块不能正常旁路而被迫转为充电状态,故而故障子模块电容电压上升。
如图1所示,为三相MMC变换器的一相上桥臂或下桥臂上需要采集的变量示意图,其中需要采集某相上或下桥臂的第i个子模块的电容电压值uci、电容电流值ici以及上或下桥臂电流iarm,并且获取各子模块上开关管T1的驱动脉冲信号。
如图2所示,一种MMC子模块开关管开路故障诊断与定位方法,具体按照以下步骤实施:
步骤1、采集某相上或下桥臂第i个子模块的电容电压值uci;
步骤2、根据开关函数Si和步骤1中第i个子模块电容电压的测量值计算第i个子模块在k时刻的电压输出值:yci(k)=Si(k)·uci(k)(3);
步骤3、利用卡尔曼滤波结合步骤1和步骤2得到的结果,求取第i个子模块电容电压的状态预估值;
累加计算第i个子模块电容电压理论值uci_th;式中,M等于时间t除以采样周期Ts的商进行取整,ir(k)表示在k时刻桥臂电流值,Uc0表示第i个子模块电容电压的初值,udc为直流母线侧电压,Uc0=udc/N;
步骤5、将所有子模块电容电压的状态预估最优值uci_now与对应的子模块电容电压的理论值uci_th成对进行比较,判断所有子模块开关管的运行状态特征。
对式(1)进行后向差分离散化得:uci(k)=uci(k-1)+B·ici(k) (2)
步骤2中开关函数Si为:当第i个半桥子模块的上开关管T1开通、下开关管T2关断时,Si=1;当第i个半桥子模块的上开关管T1关断、下开关管T2开通时,Si=0。
步骤3具体按照以下步骤实施:
步骤3.1、计算k时刻的子模块电容电压估计值:
uci_mid(k)=uci_now(k-1)+B·ici(k-1) (4);
步骤3.2、计算k时刻的子模块输出电压估计值:
yci_mid(k)=Si(k)·uci_mid(k) (5);
步骤3.3、计算k时刻的预测误差的方差:Pmid(k)=Pnow(k-1)+Q(6);
步骤3.4、计算k时刻的滤波器增益:
步骤3.5、计算k时刻估计的子模块电容电压最优值:
uci_now(k)=uci_mid(k)+kg(k)×[yci(k)-yci_mid(k)] (8);
步骤3.6、计算k时刻的估计误差的方差:
Pnow(k)=[1-kg(k)·Si(k)]×Pmid(k) (9);
其中,uci_mid表示第i个子模块预测状态的电容电压估计值,uci_now表示第i个子模块估计状态的电容电压最优值,yci表示第i个子模块输出电压的理论计算值,yci_mid表示第i个子模块输出电压估计值,Pmid表示预测状态估计误差的自协方差,Pnow表示最佳状态估计误差的自协方差,kg表示卡尔曼滤波增益,Q表示过程噪声变量,R表示测量噪声变量。
循环执行步骤1到步骤4,保证所有子模块都进行了电容电压状态预估最优值和理论值的计算。
步骤5判断所有子模块开关管的运行状态具体为:设子模块电容电压的最大偏差为Δuc_max,Δuc_max≤εUc0,ε为子模块电容电压的波动系数,ε一般取5%。若子模块的uci_now与uci_th之差都在[-Δuc_max,Δuc_max]范围内,说明所有子模块均未发生故障;若uci_now与uci_th之差超出了[-Δuc_max,Δuc_max]范围,则说明该子模块发生开关管开路故障。
若uci_now与uci_th的差值在短时间(1ms)内持续上升,则说明该子模块的上开关管T1发生开路故障;若uci_now与uci_th的差值在短时间内先上升再稳定至0值附近,则说明该子模块的下开关管T2发生开路故障;否则,在uci_now与uci_th的差值短时间内先上升再稳定至非0值附近,则说明该子模块的上开关管T1和下开关管T2同时发生开路故障。
按照上述判断方法,循环对所有子模块电容电压状态预估最优值uci_now和理论值uci_th进行比较,可以得到每个子模块运行状态,即正常或者故障状态,并且可以具体到故障子模块的哪个开关管发生开路故障。
Claims (5)
1.一种MMC子模块开关管开路故障诊断与定位方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:
步骤1、采集某相上或下桥臂第i个子模块的电容电压值uci;
步骤2、根据开关函数Si和步骤1中第i个子模块电容电压的测量值计算第i个子模块在k时刻的电压输出值:yci(k)=Si(k)·uci(k)(3);
步骤3、利用卡尔曼滤波结合步骤1和步骤2得到的结果,求取第i个子模块电容电压的状态预估值;
累加计算第i个子模块电容电压理论值uci_th;式中,M等于时间t除以采样周期Ts的商进行取整,ir(k)(r=p,n)表示在k时刻桥臂电流值,Uc0表示第i个子模块电容电压的初值,udc为直流母线侧电压,Uc0=udc/N;
步骤5、将所有子模块电容电压的状态预估最优值uci_now与对应的子模块电容电压的理论值uci_th成对进行比较,判断所有子模块开关管的运行状态特征。
3.根据权利要求1所述的一种MMC子模块开关管开路故障诊断与定位方法,其特征在于,所述步骤2中开关函数Si为:当第i个半桥子模块的上开关管T1开通、下开关管T2关断时,Si=1;当第i个半桥子模块的上开关管T1关断、下开关管T2开通时,Si=0。
4.根据权利要求1所述的一种MMC子模块开关管开路故障诊断与定位方法,其特征在于,所述步骤3具体按照以下步骤实施:
步骤3.1、计算k时刻的子模块电容电压估计值:
uci_mid(k)=uci_now(k-1)+B·ici(k-1) (4);
步骤3.2、计算k时刻的子模块输出电压估计值:
yci_mid(k)=Si(k)·uci_mid(k) (5);
步骤3.3、计算k时刻的预测误差的方差:Pmid(k)=Pnow(k-1)+Q(6);
步骤3.4、计算k时刻的滤波器增益:
步骤3.5、计算k时刻估计的子模块电容电压最优值:
uci_now(k)=uci_mid(k)+kg(k)×[yci(k)-yci_mid(k)] (8);
步骤3.6、计算k时刻的估计误差的方差:
Pnow(k)=[1-kg(k)·Si(k)]×Pmid(k) (9);
其中,uci_mid表示第i个子模块预测状态的电容电压估计值,uci_now表示第i个子模块估计状态的电容电压最优值,yci表示第i个子模块输出电压的理论计算值,yci_mid表示第i个子模块输出电压估计值,Pmid表示预测状态估计误差的自协方差,Pnow表示最佳状态估计误差的自协方差,kg表示卡尔曼滤波增益,Q表示过程噪声变量,R表示测量噪声变量。
5.根据权利要求1所述的一种MMC子模块开关管开路故障诊断与定位方法,其特征在于,所述步骤5判断所有子模块开关管的运行状态具体为:设子模块电容电压的最大偏差为Δuc_max,若子模块的uci_now与uci_th之差都在[-Δuc_max,Δuc_max]范围内,说明所有子模块均未发生故障;若uci_now与uci_th之差超出了[-Δuc_max,Δuc_max]范围,则说明该子模块发生开关管开路故障。
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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