CN112928772A - 一种三相两电平光伏逆变器直流过压故障成因定位方法 - Google Patents

一种三相两电平光伏逆变器直流过压故障成因定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种三相两电平光伏逆变器直流过压故障成因定位方法，属于光伏逆变器的故障诊断领域。该方法包括：采样光伏逆变器故障前后的电压电流信号；通过计算得到输出电压d轴分量和并网点三相线电流q轴分量；对输出电压d轴分量进行离散小波分解重构得到奇异性判断逻辑值，对并网点三相线电流q轴分量进行滤波及一次线性拟合得到曲线趋势判断逻辑值，最后根据故障判断逻辑，输出对应的故障成因结果。本方法可以准确判断光伏逆变器直流过压故障的原因，具有实现简单、经济快捷等优点；由于不需添加外部传感器且其数据冗余量大，易于推广到实际工程中。

Description

一种三相两电平光伏逆变器直流过压故障成因定位方法
技术领域
本发明涉及光伏逆变器的故障诊断领域，特别涉及一种三相两电平光伏逆变器直流过压故障成因定位方法。
背景技术
太阳能光伏发电以其零污染、可持续、灵活可靠的优点，在全世界范围内得到了广泛的应用而光伏并网逆变器作为太阳能发电系统接入电网的关键设备，其内部结构复杂、工作环境多变，发生故障的概率非常高，因此对光伏逆变器故障成因的精准定位具有重要意义。
过压问题一直是光伏逆变器研究与设计过程中的重点和难点，由于光伏阵列在太阳光的照射下会向电网持续输送功率，当逆变器其他位置发生故障时，会引发连锁反应，使得能量集中在直流电容上，造成直流过压故障。同时，因为光伏逆变器结构复杂、不同厂家产品参数不同、故障之间相互耦合等特点，造成其直流过压故障的不唯一，故障解耦难度大。
现阶段光伏逆变器的故障定位主要针对内部的功率器件模块，鲜有其他位置故障诊断技术的详细报道。由于功率器件只受驱动信号的影响，因此故障定位较为简单。但无源器件在功率回路和控制环节中的耦合以及相互电磁影响，都给直流过压故障的成因定位带来了挑战。
文献“On-line Inverter Fault Diagnosis of Buck-Converter BLDC MotorCombinations”Jiancheng Fang，Member，IEEE，Wenzhuo Li，Haitao Li and Xiangbo Xu，《IEEE Transactions on PowerElectronics》，2015，30(5)，2674-2688(“基于降压无刷直流电机组合的逆变器在线故障诊断”，《IEEE学报-电力电子期刊》，2015年第30卷第5期2674～2688页)提出一种在线故障诊断系统，基于状态观测器估算输出电压，提取相应的故障特征识别开关管故障类型和定位故障位置。但检测范围仅限于功率器件，不适用于直流侧的故障成因定位判断。
文献“Analysis of DC bus overvoltage in parallel photovoltaicsystems”，L.Wang，Z.Wu，L.Zhou and J.Kang，《2015 18th International Conference onElectrical Machines and Systems(ICEMS)》，2015，1074-1079(“基于并联光伏系统直流母线过压分析”，2015年1074～1079页)详细分析了多台光伏逆变器并网时，由于寄生电容的存在，使得系统内部发生环流造成直流侧过压。但此种过压现象仅为特殊工况下存在，不具有普遍性，同时本文也没有故障成因定位过程。
综上所述，现有的故障解耦与成因定位仍然存在如下问题：
1)大多数故障检测和定位方法仅针对开关管的开路和短路故障，针对直流则电容这种无源器件故障定位方法研究较少；
2)光伏逆变器结构复杂，造成直流过压故障的成因不唯一，定位难度大；
3)造成直流过压的原因不具有代表性。
发明内容
本发明为解决光伏逆变器直流过压成因定位难的问题，提出了一种利用故障后的录波数据，获取虚拟特征量，在通过离散小波变换检测奇异性和最小二乘法检测曲线的斜率，从而实现对造成直流过压的三种主要成因进行定位。这三种成因分别为前级组件过压、逆变器内部采样单元故障反馈值错误、交流电压的骤升，其主要故障位置分别为直流侧、逆变器内部、交流侧，具有一定的代表性。
为了达到上述目的，本发明提供了一种三相两电平光伏逆变器直流过压故障成因定位方法，本故障成因定位方法所涉及的电路的拓扑结构包括前级光伏组件PV、直流电容C、三相两电平光伏逆变器和LCL滤波器，其中，直流电容C与光伏组件PV并联；
所述LCL滤波器包括三相滤波电感L1、三相滤波电感L2和滤波电容Cf，三相滤波电感L1和三相滤波电感L2串联，滤波电容Cf并联接入三相滤波电感L1和三相滤波电感L2之间，三相滤波电感L2接入额定频率为50Hz的电网，将三相滤波电感L2和电网的接点定义为并网点；所述三相两电平光伏逆变器包括三相桥臂，分别记为A相桥臂、B相桥臂和C相桥臂，A相桥臂、B相桥臂、C相桥臂均与直流电容C并联；在三相桥臂中，每相桥臂由上下两个开关管串联组成，将A相桥臂中上下两个开关管的连接点记为点a、B相桥臂中上下两个开关管的连接点记为点b、C相桥臂中上下两个开关管的连接点记为点c，点a、点b、点c分别与A、B、C三相滤波电感L1中的三相相连接；
本故障成因定位方法包括对直流过压故障发生前后电压和电流的采样，包括以下步骤：
步骤1，参数的设定和采样
设定采样信号时间跨度T、采样间隔时间t，采样频率f＝1/t，采样次数N＝T/t，N为正整数；给定光伏逆变器直流侧电压参考值Udc-ref和光伏逆变器直流侧电压预警值Uthr；
对光伏逆变器直流侧电压、并网点三相相电压、并网点三相线电流进行N次采样，得到以下数据：N个光伏逆变器直流侧电压采样信号，将第i次采样得到的光伏逆变器直流侧电压采样信号记为直流侧电压Udci；N个并网点三相相电压采样信号，将第i次采样得到的并网点三相相电压采样信号记为并网点三相相电压Uai，Ubi，Uci；N个并网点三相线电流采样信号，将第i次采样得到的并网点三相线电流采样信号记为并网点三相线电流Iai，Ibi，Ici；i＝1，2，3…N；
步骤2，求故障前并网点A相相电压最大值
步骤2.1，将步骤1采样得到的N个直流侧电压Udc1，Udc2......UdcN按照1到N的顺序依次与光伏逆变器直流侧电压预警值Uthr进行比较，直到出现一个大于光伏逆变器直流侧电压预警值Uthr的直流侧电压，结束比较，并将该大于光伏逆变器直流侧电压预警值Uthr的直流侧电压记为预警电压Udex，x为预警电压Udcx在N次采样中的采样次数并记为预警采样次数，x∈{1，2......N}；
步骤2.2，在N个并网点A相相电压Ua1，Ua2......UaN中截取第1个到第x个并网点A相相电压Ua1，Ua2......Uax，再从Ua1，Ua2......Uax中找出电压值最大的并网点A相相电压并记为故障前并网点A相相电压最大值Umax；
步骤3，求N个电压同步矢量角信号
设第1个并网点A相相电压Ua1与第2个并网点A相相电压Ua2之间的差值为α，α＝Ua2-Ua1，电压同步矢量角的起始角θ1的计算如下：
当Ua1＞0且α＞0时，
Figure BDA0002904304950000041
当Ua1＞0且α＜0时，
Figure BDA0002904304950000042
当Ua1＝0且α＞0时，
Figure BDA0002904304950000043
当Ua1＝0且α＜0时，
Figure BDA0002904304950000044
当Ua1＜0且α＞0时，
Figure BDA0002904304950000045
当Ua1＜0且α＞0时，
Figure BDA0002904304950000046
构建以θ1为起点，0为下限，2π为上限且频率为50Hz的锯齿波，并在构建的锯齿波上以θ1为电压同步矢量角的第一个信号，逐次以采样间隔时间t取至第N个信号，由此得到N个电压同步矢量角信号，并记为电压同步矢量角θi，i＝1，2，3…N；
步骤4，求输出电压d轴分量udi
根据步骤1得到的并网点三相线电流Iai，Ibi，Ici计算得到并网点三相线电流dq轴分量idi iqi，根据并网点三相相电压Uai，Ubi，Uci计算得到并网点三相相电压dq轴分量edi，eqi，然后通过电流内环控制和电流外环控制得到输出电压d轴分量udi，i＝1，2，3…N，其计算式分别如下：
Figure BDA0002904304950000051
Figure BDA0002904304950000052
Figure BDA0002904304950000053
式中，L为总滤波电感，L＝L1+L2，K1为电压外环控制的比例系数，K2为电压外环控制的积分系数，K3为电流内环控制的比例系数，K4为电流内环控制的积分系数，s为拉普拉斯算子；
步骤5，检测输出电压d轴分量udi是否有奇异性
步骤5.1，利用db4小波对N个输出电压d轴分量udi进行离散小波分解及重构，得到N个与输出电压d轴分量udi等元素的输出电压d轴分量重构信号ud-reci，i＝1，2，3…N；
步骤5.2，对N个输出电压d轴分量重构信号ud-reci取绝对值后求平均值ud-rec-mean，其计算式为：
Figure BDA0002904304950000061
将N个输出电压d轴分量重构信号ud-reci取绝对值|ud-reci|，并逐个与平均值ud-rec-mean进行比较，得到奇异性判断逻辑值p：
若|ud-reci|＞20ud-rec-mean，p＝1，即输出电压d轴分量udi存在奇异性；
否|ud-reci|≤20ud-rec-mean，p＝0，即输出电压d轴分量udi不存在奇异性；
步骤6，判断并网点三相线电流q轴分量iqi的变化趋势
步骤6.1，将N个并网点三相线电流q轴分量iqi通过一阶低通滤波器进行滤波得到N个滤波后的并网点三相线电流q轴分量ii，i＝1，2，3…N，一阶低通滤波器传递函数为：
Figure BDA0002904304950000062
其中，一阶低通滤波器截止频率为10Hz；
步骤6.2，将滤波后的N个并网点三相线电流q轴分量ii等分为N/y组，每组包含y个元素，将N/y组中的任一组记为组j，j＝1，2，......N/y；组j中的任一个元素记为元素ig，g＝1，2......y；对每组中的y个数据ig进行一次线性拟合，得到N/y条拟合曲线，将N/y条拟合曲线中任一条曲线的斜率记为斜率kj，其计算式如下：
Figure BDA0002904304950000063
步骤6.3，根据拟合曲线的斜率kj对并网点三相线电流q轴分量iqi的变化趋势进行如下判断：当N/y条拟合曲线的斜率kj均小于0.1时，认为并网点三相线电流q轴分量iqi的总体趋势是变小的，记曲线趋势判断逻辑值q＝1，否则记曲线趋势判断逻辑值q＝0；
步骤7，对光伏逆变器直流过压的故障成因进行如下定位：
当p＝1且q＝1时，电网电压骤升造成的直流侧过压故障；
当p＝1且q＝0时，光伏逆变器内部采样值错误造成的直流侧过压故障；
当p＝0且q＝1时，光伏逆变器前级组件过压造成的直流侧过压故障；
当p＝0且q＝0时，无法判断故障成因。
优选地，步骤5.1所述利用db4小波对N个输出电压d轴分量udi进行离散小波分解及重构的具体过程如下：
利用db4小波对N个输出电压d轴分量udi先进行第一层离散小波分解，得到第一层分解高频细节系数CDl和第一层分解低频细节系数CAl；再对第一层分解低频细节系数CAl进行第二层离散小波分解，得到第二层分解高频细节系数CD2和第二层分解低频细节系数CA2；最后对第二层分解低频细节系数CA2进行第三层离散小波分解，得到第三层分解高频细节系数CD3和第二层分解低频细节系数CA3；
再次利用db4小波将步骤5.1得到的第一层分解高频细节系数CDl进行小波重构，得到N个与输出电压d轴分量udi等元素的输出电压d轴分量重构信号ud-reci，i＝1，2，3…N。
相对于现有技术，本发明的有益效果如下：
1、可以准确定位造成光伏逆变器直流过压的三种主要成因，具有一定代表性；
2、这种故障成因定位方法无需增加内部传感器，易于软件实现，对于工程应用具有很好的指导意义；
3、数据冗余量大，对于补充故障诊断技术完整性有一定借鉴作用。
附图说明
图1为本发明实施例中所涉及的电路拓扑图。
图2为本发明实施例中的相关采样位置示意图。
图3为本发明实施例中输出电压d轴分量udi和并网点三相线电流q轴分量iqi的波形图，故障成因为光伏逆变器前级组件过压。
图4为本发明实施例中输出电压d轴分量udi和并网点三相线电流q轴分量iqi的波形图，故障成因为光伏逆变器内部采样值错误。
图5为本发明实施例中输出电压d轴分量udi和并网点三相线电流q轴分量iqi的波形图，故障成因为电网电压骤升。
图6为本发明实施例中对输出电压d轴分量udi进行离散小波分解并对第一层分解最高频细节系数重构得到输出电压d轴分量重构信号ud-reci的示意图。
图7为本发明实施例中对输出电压d轴分量udi进行离散小波分解并对第一层分解最高频细节系数重构后的ud-reci波形图，故障成因为光伏逆变器前级组件过压。
图8为本发明实施例中对输出电压d轴分量udi进行离散小波分解并对第一层分解最高频细节系数重构后的ud-reci波形图，故障成因为光伏逆变器内部采样值错误。
图9为本发明实施例中对输出电压d轴分量udi进行离散小波分解并对第一层分解最高频细节系数重构后的ud-reci波形图，故障成因为电网电压骤升。
图10为本发明实施例中对图7中输出电压d轴分量udi进行离散小波分解并对第一层分解最高频细节系数重构后的ud-reci求绝对值后再求平均值|ud-reci|，从而进行奇异性判断的波形图，故障成因为光伏逆变器前级组件过压。
图11为本发明实施例中对图8中输出电压d轴分量udi进行离散小波分解并对第一层分解最高频细节系数重构后的ud-reci求绝对值后再求平均值|ud-reci|，从而进行奇异性判断的波形图，故障成因为光伏逆变器内部采样值错误。
图12为本发明实施例中对图9中输出电压d轴分量udi进行离散小波分解并对第一层分解最高频细节系数重构后的ud-reci求绝对值后再求平均值|ud-reci|，从而进行奇异性判断的波形图，故障成因为电网电压骤升。
图13为本发明实施例中将并网点三相线电流的q轴分量iqi通过低通滤波后得到的电流ii波形图，故障成因为光伏逆变器前级组件过压。
图14为本发明实施例中将并网点三相线电流的q轴分量iqi通过低通滤波后得到的电流ii波形图，故障成因为光伏逆变器内部采样值错误。
图15为本发明实施例中将并网点三相线电流的q轴分量iqi通过低通滤波后得到的电流ii波形图，故障成因为电网电压骤升。
图16为本发明实施例中对并网点三相线电流的q轴分量iqi通过低通滤波后得到的电流ii进行一次线性拟合得到的斜率kj，从而进行趋势判断的波形图，故障成因为光伏逆变器前级组件过压。
图17为本发明实施例中对并网点三相线电流的q轴分量iqi通过低通滤波后得到的电流ii进行一次线性拟合得到的斜率kj，从而进行趋势判断的波形图，故障成因为光伏逆变器内部采样值错误。
图18为本发明实施例中对并网点三相线电流的q轴分量iqi通过低通滤波后得到的电流ii进行一次线性拟合得到的斜率kj，从而进行趋势判断的波形图，故障成因为电网电压骤升。
图19为本发明实施例中逻辑判断及输出判断结果的流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图，对本发明作进一步说明。
图1为本发明实施例中本发明涉及电路的拓扑图，由图1可见，本发明所涉及的电路的拓扑结构包括前级光伏组件PV、直流电容C、三相两电平光伏逆变器和LCL滤波器，其中，直流电容C与光伏组件PV并联。
所述LCL滤波器包括三相滤波电感L1、三相滤波电感L2和滤波电容Cf，三相滤波电感L1和三相滤波电感L2串联，滤波电容Cf并联接入三相滤波电感L1和三相滤波电感L2之间，三相滤波电感L2接入额定频率为50Hz的电网，将三相滤波电感L2和电网的接点定义为并网点。所述三相两电平光伏逆变器包括三相桥臂，分别记为A相桥臂、B相桥臂和C相桥臂，A相桥臂、B相桥臂、C相桥臂均与直流电容C并联。在三相桥臂中，每相桥臂由上下两个开关管串联组成，将A相桥臂中上下两个开关管的连接点记为点a、B相桥臂中上下两个开关管的连接点记为点b、C相桥臂中上下两个开关管的连接点记为点c，点a、点b、点c分别与A、B、C三相滤波电感L1中的三相相连接。
根据本发明提出的算法搭建了三相两电平光伏逆变器MATLAB/Simulink仿真模型，仿真采用单位因数并网运行。电路参数：Udc-ref＝600V，C＝3.3×10-3F，L1＝500×10-6H，L2＝35×10-6H，Cf＝400×10-6F，电压外环控制的比例系数K1＝2，电压外环控制的积分系数K2＝50，电流内环控制的比例系数K3＝0.1，电流内环控制的积分系数K4＝5。
图2为本发明实施例中的相关采样位置示意图，图19为流程图，由图2、图19可见，本发明所述故障成因定位方法包括对直流过压故障发生前后电压和电流的采样，包括以下步骤：
步骤1，参数的设定和采样
设定采样信号时间跨度T、采样间隔时间t，采样频率f＝1/t，采样次数N＝T/t，N为正整数；给定光伏逆变器直流侧电压参考值Udc-ref和光伏逆变器直流侧电压预警值Uthr。
对光伏逆变器直流侧电压、并网点三相相电压、并网点三相线电流进行N次采样，得到以下数据：N个光伏逆变器直流侧电压采样信号，将第i次采样得到的光伏逆变器直流侧电压采样信号记为直流侧电压Udci；N个并网点三相相电压采样信号，将第i次采样得到的并网点三相相电压采样信号记为并网点三相相电压Uai，Ubi，Uci；N个并网点三相线电流采样信号，将第i次采样得到的并网点三相线电流采样信号记为并网点三相线电流Iai，Ibi，Ici。i＝1，2，3…N
在本实施例中，设定T＝0.06s，t＝0.0001s，f＝1/t＝10000Hz，N＝T/t＝600，采样方式为等间隔采样。给定Udc-ref＝600，给定Uthr＝800。
在MATLAB/Simulink中，分别模拟三种成因导致的直流过压故障，获取故障前后数据，通过系统.mat文件保存数据，包括直流侧电压Udci、并网点三相相电压Uai，Ubi，Uci，并网点三相线电流Iai，Ibi，Ici，每个参数采样600个数据，即每种故障成因都录得相同数据大小，总共3组7×600个采样数据。
步骤2，求故障前并网点A相相电压最大值
步骤2.1，将步骤1采样得到的N个直流侧电压Udc1，Udc2......UdcN按照1到N的顺序依次与光伏逆变器直流侧电压预警值Uthr进行比较，直到出现一个大于光伏逆变器直流侧电压预警值Uthr的直流侧电压，结束比较，并将该大于光伏逆变器直流侧电压预警值Uthr的直流侧电压记为预警电压Udcx，x为预警电压Udcx在N次采样中的采样次数并记为预警采样次数，x∈{1，2......N}；
步骤2.2，在N个并网点A相相电压Ua1，Ua2......UaN中截取第1个到第x个并网点A相相电压Ua1，Ua2......Uax，再从Ua1，Ua2......Uax中找出电压值最大的并网点A相相电压并记为故障前并网点A相相电压最大值Umax；
步骤3，求N个电压同步矢量角信号
设第1个并网点A相相电压Ua1与第2个并网点A相相电压Ua2之间的差值为α，α＝Ua2-Ua1，电压同步矢量角的起始角θ1的计算如下：
当Ua1＞0且α＞0时，
Figure BDA0002904304950000121
当Ua1＞0且α＜0时，
Figure BDA0002904304950000122
当Ua1＝0且α＞0时，
Figure BDA0002904304950000123
当Ua1＝0且α＜0时，
Figure BDA0002904304950000124
当Ua1＜0且α＞0时，
Figure BDA0002904304950000125
当Ua1＜0且α＞0时，
Figure BDA0002904304950000126
构建以θ1为起点，0为下限，2π为上限且频率为50Hz的锯齿波，并在构建的锯齿波上以θ1为电压同步矢量角的第一个信号，逐次以采样间隔时间t取至第N个信号，由此得到N个电压同步矢量角信号，并记为电压同步矢量角θi，i＝1，2，3…N；
步骤4，求输出电压d轴分量udi
根据步骤1得到的并网点三相线电流Iai，Ibi，Ici计算得到并网点三相线电流dq轴分量idi iqi，根据并网点三相相电压Uai，Ubi，Uci计算得到并网点三相相电压dq轴分量edi，eqi，然后通过电流内环控制和电流外环控制得到输出电压d轴分量udi，i＝1，2，3…N，其计算式分别如下：
Figure BDA0002904304950000131
Figure BDA0002904304950000132
Figure BDA0002904304950000133
式中，L为总滤波电感，L＝L1+L2，K1为电压外环控制的比例系数，K2为电压外环控制的积分系数，K3为电流内环控制的比例系数，K4为电流内环控制的积分系数，s为拉普拉斯算子；
在本实施例中，K1＝2，K2＝50，K3＝0.1，K4＝5。
在本实施例中，对步骤1采样后的数据按照步骤2-4进行计算，得到输出电压d轴分量udi和并网点三相线电流q轴分量iqi。图3、图4、图5分别给出了三种故障成因对应的输出电压d轴分量udi和并网点三相线电流q轴分量iqi的波形图。
步骤5，检测输出电压d轴分量udi是否有奇异性
步骤5.1，利用db4小波对N个输出电压d轴分量udi进行离散小波分解及重构，得到N个与输出电压d轴分量udi等元素的输出电压d轴分量重构信号ud-reci，i＝1，2，3…N。其具体过程为：
利用db4小波对N个输出电压d轴分量udi先进行第一层离散小波分解，得到第一层分解高频细节系数CDl和第一层分解低频细节系数CA1；再对第一层分解低频细节系数CA1进行第二层离散小波分解，得到第二层分解高频细节系数CD2和第二层分解低频细节系数CA2；最后对第二层分解低频细节系数CA2进行第三层离散小波分解，得到第三层分解高频细节系数CD3和第二层分解低频细节系数CA3；
再次利用db4小波将步骤5.1得到的第一层分解高频细节系数CDl进行小波重构，得到N个与输出电压d轴分量udi等元素的输出电压d轴分量重构信号ud-reci，i＝1，2，3…N；
步骤5.2，对N个输出电压d轴分量重构信号ud-reci取绝对值后求平均值ud-rec-mean，其计算式为：
Figure BDA0002904304950000141
将N个输出电压d轴分量重构信号ud-reci取绝对值|ud-reci|，并逐个与平均值ud-lec-mean进行比较，得到奇异性判断逻辑值p：
若|ud-reci|＞20ud-rec-mean，p＝1，即输出电压d轴分量udi存在奇异性；
否|ud-reci|≤20ud-rec-mean，p＝0，即输出电压d轴分量udi不存在奇异性；
在本实施例中，采用db4小波，对三种故障成因对应的输出电压d轴分量udi进行3层小波分解，得到各层下的低频近似系数和高频细节系数，然后选取第一层分解最高频细节系数重构出输出电压d轴分量重构信号ud-reci。图6为对输出电压d轴分量udi进行小波分解并对第一层分解最高频细节系数重构得到输出电压d轴分量重构信号ud-reci的示意图，图7、图8、图9为三种故障成因对应的输出电压d轴分量重构信号ud-reci的波形图。再对三种故障成因对应的输出电压d轴分量重构信号ud-reci取绝对值后求平均值，得到N个输出电压d轴分量重构信号ud-reci的平均值ud-rec-mean，并以20倍平均值ud-rec-mean作为奇异性判断的条件，超过这个值，认为信号有奇异性。图10、图11、图12为三种故障成因对应的奇异性判断情况，可以看到前级组件过压这种故障成因无奇异性，记p＝0，内部采样值错误和电网电压骤升这两种故障成因有奇异性，记p＝1。
步骤6，判断并网点三相线电流q轴分量iqi的变化趋势
步骤6.1，将N个并网点三相线电流q轴分量iqi通过一阶低通滤波器进行滤波得到N个滤波后的并网点三相线电流q轴分量ii，i＝1，2，3…N，一阶低通滤波器传递函数为：
Figure BDA0002904304950000151
其中，一阶低通滤波器截止频率为10Hz；
步骤6.2，将滤波后的N个并网点三相线电流q轴分量ii等分为N/y组，每组包含y个元素，将N/y组中的任一组记为组j，j＝1，2，......N/y；组j中的任一个元素记为元素ig，g＝1，2......y；对每组中的y个数据ig进行一次线性拟合，得到N/y条拟合曲线，将N/y条拟合曲线中任一条曲线的斜率记为斜率kj，其计算式如下：
Figure BDA0002904304950000152
步骤6.3，根据拟合曲线的斜率kj对并网点三相线电流q轴分量iqi的变化趋势进行如下判断：当N/y条拟合曲线的斜率kj均小于0.1时，认为并网点三相线电流q轴分量iqi的总体趋势是变小的，记曲线趋势判断逻辑值q＝1，否则记曲线趋势判断逻辑值q＝0；
在本实施例中，y＝30个。
在本实施例中，将并网点三相线电流q轴分量iqi通过低通滤波器，得到消除干扰的并网点三相线电流q轴分量ii，图13、图14、图15为三种故障成因对应的ii的波形图。对ii进行一次线性拟合，以30个元素为一组进行拟合，共得到20个斜率kj，再进行曲线趋势判断。因为滤波环节不能完全消除信号的上下波动，所以必须给与一定的误差，这里以0.1为允许误差值，低于这个值，认为总体趋势是下降的。图16、图17、图18为三种故障成因对应的趋势判断情况，可以看到前级组件过压、交流电压骤升这两种成因故障曲线总体趋势向下，记q＝1，而内部采样值错误造成这种故障成因为上下波动，记q＝0。
步骤7，对光伏逆变器直流过压的故障成因进行如下定位：
当p＝1且q＝1时，电网电压骤升造成的直流侧过压故障；
当p＝1且q＝0时，光伏逆变器内部采样值错误造成的直流侧过压故障；
当p＝0且q＝1时，光伏逆变器前级组件过压造成的直流侧过压故障；
当p＝0且q＝0时，无法判断故障成因。

Claims (2)

1.一种三相两电平光伏逆变器直流过压故障成因定位方法，本故障成因定位方法所涉及的电路的拓扑结构包括前级光伏组件PV、直流电容C、三相两电平光伏逆变器和LCL滤波器，其中，直流电容C与光伏组件PV并联；
所述LCL滤波器包括三相滤波电感L1、三相滤波电感L2和滤波电容Cf，三相滤波电感L1和三相滤波电感L2串联，滤波电容Cf并联接入三相滤波电感L1和三相滤波电感L2之间，三相滤波电感L2接入额定频率为50Hz的电网，将三相滤波电感L2和电网的接点定义为并网点；所述三相两电平光伏逆变器包括三相桥臂，分别记为A相桥臂、B相桥臂和C相桥臂，A相桥臂、B相桥臂、C相桥臂均与直流电容C并联；在三相桥臂中，每相桥臂由上下两个开关管串联组成，将A相桥臂中上下两个开关管的连接点记为点a、B相桥臂中上下两个开关管的连接点记为点b、C相桥臂中上下两个开关管的连接点记为点c，点a、点b、点c分别与A、B、C三相滤波电感L1中的三相相连接；
本故障成因定位方法包括对直流过压故障发生前后电压和电流的采样，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，参数的设定和采样
设定采样信号时间跨度T、采样间隔时间t，采样频率f＝1/t，采样次数N＝T/t，N为正整数；给定光伏逆变器直流侧电压参考值Udc-ref和光伏逆变器直流侧电压预警值Uthr；
对光伏逆变器直流侧电压、并网点三相相电压、并网点三相线电流进行N次采样，得到以下数据：N个光伏逆变器直流侧电压采样信号，将第i次采样得到的光伏逆变器直流侧电压采样信号记为直流侧电压Udci；N个并网点三相相电压采样信号，将第i次采样得到的并网点三相相电压采样信号记为并网点三相相电压Uai，Ubi，Uci；N个并网点三相线电流采样信号，将第i次采样得到的并网点三相线电流采样信号记为并网点三相线电流Iai，Ibi，Ici；i＝1，2，3...N；
步骤2，求故障前并网点A相相电压最大值
步骤2.1，将步骤1采样得到的N个直流侧电压Udc1，Udc2……UdcN按照1到N的顺序依次与光伏逆变器直流侧电压预警值Uthr进行比较，直到出现一个大于光伏逆变器直流侧电压预警值Uthr的直流侧电压，结束比较，并将该大于光伏逆变器直流侧电压预警值Uthr的直流侧电压记为预警电压Udcx，x为预警电压Udcx在N次采样中的采样次数并记为预警采样次数，x∈{1，2……N}；
步骤2.2，在N个并网点A相相电压Ua1，Ua2……UaN中截取第1个到第x个并网点A相相电压Ua1，Ua2……Uax，再从Ua1，Ua2……Uax中找出电压值最大的并网点A相相电压并记为故障前并网点A相相电压最大值Umax；
步骤3，求N个电压同步矢量角信号
设第1个并网点A相相电压Ua1与第2个并网点A相相电压Ua2之间的差值为α，α＝Ua2-Ua1，电压同步矢量角的起始角θ1的计算如下：
当Ua1＞0且α＞0时，
Figure FDA0002904304940000021
当Ua1＞0且α＜0时，
Figure FDA0002904304940000022
当Ua1＝0且α＞0时，
Figure FDA0002904304940000023
当Ua1＝0且α＜0时，
Figure FDA0002904304940000024
当Ua1＜0且α＞0时，
Figure FDA0002904304940000025
当Ua1＜0且α＞0时，
Figure FDA0002904304940000026
构建以θ1为起点，0为下限，2π为上限且频率为50Hz的锯齿波，并在构建的锯齿波上以θ1为电压同步矢量角的第一个信号，逐次以采样间隔时间t取至第N个信号，由此得到N个电压同步矢量角信号，并记为电压同步矢量角θi，i＝1，2，3...N；
步骤4，求输出电压d轴分量udi
根据步骤1得到的并网点三相线电流Iai，Ibi，Ici计算得到并网点三相线电流dq轴分量idiiqi，根据并网点三相相电压Uai，Ubi，Uci计算得到并网点三相相电压dq轴分量edi，eqi，然后通过电流内环控制和电流外环控制得到输出电压d轴分量udi，i＝1，2，3...N，其计算式分别如下：
Figure FDA0002904304940000031
Figure FDA0002904304940000032
Figure FDA0002904304940000033
式中，L为总滤波电感，L＝L1+L2，K1为电压外环控制的比例系数，K2为电压外环控制的积分系数，K3为电流内环控制的比例系数，K4为电流内环控制的积分系数，s为拉普拉斯算子；
步骤5，检测输出电压d轴分量udi是否有奇异性
步骤5.1，利用db4小波对N个输出电压d轴分量udi进行离散小波分解及重构，得到N个与输出电压d轴分量udi等元素的输出电压d轴分量重构信号ud-reci，i＝1，2，3...N；
步骤5.2，对N个输出电压d轴分量重构信号ud-reci取绝对值后求平均值ud-rec-mean，其计算式为：
Figure FDA0002904304940000041
将N个输出电压d轴分量重构信号ud-reci取绝对值|ud-reci|，并逐个与平均值ud-rec-mean进行比较，得到奇异性判断逻辑值p：
若|ud-reci|＞20ud-rec-mean，p＝1，即输出电压d轴分量udi存在奇异性；
否|ud-reci|≤20ud-rec-mean，p＝0，即输出电压d轴分量udi不存在奇异性；
步骤6，判断并网点三相线电流q轴分量iqi的变化趋势
步骤6.1，将N个并网点三相线电流q轴分量iqi通过一阶低通滤波器进行滤波得到N个滤波后的并网点三相线电流q轴分量ii，i＝1，2，3...N，一阶低通滤波器传递函数为：
Figure FDA0002904304940000042
其中，一阶低通滤波器截止频率为10Hz；
步骤6.2，将滤波后的N个并网点三相线电流q轴分量ii等分为N/y组，每组包含y个元素，将N/y组中的任一组记为组j，j＝1，2，......N/y；组j中的任一个元素记为元素ig，g＝1，2……y；对每组中的y个数据ig进行一次线性拟合，得到N/y条拟合曲线，将N/y条拟合曲线中任一条曲线的斜率记为斜率kj，其计算式如下：
Figure FDA0002904304940000043
步骤6.3，根据拟合曲线的斜率kj对并网点三相线电流q轴分量iqi的变化趋势进行如下判断：当N/y条拟合曲线的斜率kj均小于0.1时，认为并网点三相线电流q轴分量iqi的总体趋势是变小的，记曲线趋势判断逻辑值q＝1，否则记曲线趋势判断逻辑值q＝0；
步骤7，对光伏逆变器直流过压的故障成因进行如下定位：
当p＝1且q＝1时，电网电压骤升造成的直流侧过压故障；
当p＝1且q＝0时，光伏逆变器内部采样值错误造成的直流侧过压故障；
当p＝0且q＝1时，光伏逆变器前级组件过压造成的直流侧过压故障；
当p＝0且q＝0时，无法判断故障成因。
2.根据权利要求1所述的三相两电平光伏逆变器直流过压故障成因定位方法，其特征在于，步骤5.1所述利用db4小波对N个输出电压d轴分量udi进行离散小波分解及重构的具体过程如下：
利用db4小波对N个输出电压d轴分量udi先进行第一层离散小波分解，得到第一层分解高频细节系数CDl和第一层分解低频细节系数CA1；再对第一层分解低频细节系数CA1进行第二层离散小波分解，得到第二层分解高频细节系数CD2和第二层分解低频细节系数CA2；最后对第二层分解低频细节系数CA2进行第三层离散小波分解，得到第三层分解高频细节系数CD3和第二层分解低频细节系数CA3；
再次利用db4小波将步骤5.1得到的第一层分解高频细节系数CD1进行小波重构，得到N个与输出电压d轴分量udi等元素的输出电压d轴分量重构信号ud-reci，i＝1，2，3...N。
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