一种模块化多电平换流器IGBT开路故障的识别方法

一种模块化多电平换流器igbt开路故障的识别方法
技术领域
1.本发明涉及一种模块化多电平换流器igbt开路故障的识别方法，属于高压柔性直流输 电技术领域。


背景技术：

2.柔性直流输电是指一种基于电压源型换流器，常用于高电压的直流输电技术，这种新型 的输电变电技术，既可以应用于小容量场景，对于大容量场景同样适用，对比常规的直流输 电技术，有着性能优越、辅助设备少和更加适用于电网之间异步互联等优势，逐渐在输配电 领域得到广泛关注与重视，将对电力系统发展产生重大影响。模块化多电平换流器(modularmultilever converter，mmc)因其子模块串联结构带来的高输出电能质量、高灵活性、低开关 同步、模块化程度高需求等优势而在柔性直流输电中广泛关注与应用。因为系统容量的不断 增大，mmc的级联子模块结构，造成了换流器中子模块数量不断增多，大量的子模块在运 行过程中，其可靠性成了一个无法忽略的问题。其中因为开关器件实际制作工艺的水平有限， 运行过程中开关器件不断的开通与关断以及器件非一致性带来的电压不均衡问题，导致开关 器件故障是mmc子模块故障的主要形式。
3.针对mmc器件故障的检测与诊断是提高mmc子模块可靠性的关键，并且为了确保检 测的实时进行且mmc正常稳定运行不受影响，需要故障检测与诊断方案做到非侵入式。子 模块器件故障主要分为开路故障与短路故障，由于短路故障特性较为明显，因此通常在驱动 中集成了短路故障处理方案；但开路故障现象并不明显，因此不易发现且容易被忽略。本发 明基于mmc的实时输出信号进行故障诊断，完成故障的实时监测分类和故障的定位，具有 直接、快速、精确的特点，该发明摆脱了传统开路故障识别滞后性的缺点。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题是提供一种模块化多电平换流器igbt开路故障的识别方法， 用以mmc子模块的igbt开路故障的识别，从而解决上述问题。
5.本发明的技术方案是：一种模块化多电平换流器igbt开路故障的识别方法，mmc每一 相包含上下两个桥臂，每个桥臂由一个电感器和若干个结构相同的半桥子模块串联而成，每 个半桥子模块单元含有两个igbt，分别记为t1、t2，所述的igbt开路故障识别方法如下：
6.step1：在设定的时窗内对mmc桥臂的子模块电容电压进行采样，实时根据采样数据进 行能量计算，得到桥臂中实时贮存的能量w。
7.step2：同时判断计算得到桥臂实时贮存的能量与设置的故障检测的能量参考阈值w
r1
、 w
r2
的关系，如果桥臂对应的w大于w
r1
且t 1时刻的能量w
t 1
大于t时刻的能量w
t
，此时 检测到该桥臂中存在t1故障，完成故障检测分类。如果桥臂对应的w大于w
r2
且且t 1时刻 的能量w
t 1
小于t时刻的能量w
t
，此时检测到该桥臂中存在t2故障，完成故障检测分类。否 则无故障发生，等待下一次采样时刻的到来，跳转到step1。
8.step3：检测到故障发生后，对采集到的所有子模块电容电压数据分别进行小波分解，得 到第i个的特征信号du
smi
。
9.step4：将分解得到的特征信号du
smi
与设置的故障定位的参考阈值相比较，如果特征信 号du
smi
小于参考阈值d
ref
，且持续一定时间
△
t，此时确定子模块smi发生故障，完成故障定 位。否则返回step3。
10.在上述的一种模块化多电平换流器igbt开路故障的识别方法中，通过对设定时窗内采 样得到mmc桥臂的子模块电容电压数据进行能量计算，得到桥臂中实时贮存的能量w，其 中实时贮存的能量计算如下所示：
[0011][0012]
其中n为桥臂中半桥子模块的数量，c表示半桥子模块的电容值，ui为半桥子模块smi的实时电容电压。
[0013]
优选地，所述step2中预设阈值w
r1
取值范围为(102.35-102.85％)w，预设阈值w
r2
取 值范围为(96.15-97.65％)w，时间间隔取值为0.0001s。
[0014]
所述step3的具体步骤为：
[0015]
step3.1：对所确定桥臂的所有电容电压的数据进行去噪和分解处理，将时间窗口内各半 桥子模块的电容电压数据进行2层小波分解，得到有效特征信号，其中连续小波分解的具体 实现如下所示：
[0016][0017]
其中，d
j_i
(a，b)表示信号函数f(t)的第j次小波变换，本发明通过2层小波变换将得到d
1_i
(a， b)，d
2_i
(a，b)两个细节分量，fi(t)指第i个半桥子模块的电容电压信号，是小波函数， 表示的共轭，t为采样时间，a＞1为伸缩因子，b∈r为平移因子。
[0018]
step3.2：上述步骤s3.1得到的细节信息能够明显反应故障信息，因此确定细节分量d
2_i
(a， b)，之后简写为d
2_i
，为明显特征信号。
[0019]
优选地，对步骤s3中所有半桥子模块的电容电压进行2层小波分解后的d
2_i
做绝对值归 一化处理得到|d
2_i
|，以此作为故障特征值。
[0020]
优选地，所述step3中预设参考阈值d
ref
为0.1，预设时间
△
t为5ms。
[0021]
如果桥臂实时能量满足w＞w
r1
且w
t 1-w
t
≥0，电容电压2层小波分解后的故障特征值 满足|d
2_i
|＜d
ref
且持续一定时间
△
t时，即可判断出半桥子模块smi的t1开路故障。如果桥 臂实时能量满足w＜w
r2
且w
t 1-w
t
≤0，电容电压2层小波分解后的故障特征值满足 |d
2_i
|＜d
ref
且持续一定时间
△
t时，即可判断出半桥子模块smi的t2开路故障。
[0022]
综上所述，当桥臂实时能量满足w＞w
r1
且w
t 1-w
t
≥0，电容电压2层小波分解后的故 障特征值满足|d
2_i
|＜d
ref
且持续一定时间
△
t时，即可判断出第i个半桥子模块的t1开路故障。 当桥臂实时能量满足w＜w
r2
且w
t 1-w
t
≤0，电容电压2层小波分解后的故障特征值满足 |d
2_i
|＜d
ref
且持续一定时间
△
t时，即可判断出第i个半桥子模块的t2开路故障。
[0023]
本发明的有益效果是：
[0024]
1、本发明不需要增加额外的硬件电路，可以对不同桥臂的单一故障有效检测与定位，实 现算法简单，不受拓扑和控制策略限制。
[0025]
2、本发明基于mmc的实时输出信号进行故障诊断，具有直接、快速、精确的特点，摆 脱了传统开路故障识别滞后性的缺点。
附图说明
[0026]
图l是本发明提供的mmc结构图；
[0027]
图2是本发明提供的mmc子模块igbt开路故障示意图，图中，(a)为s1开路故障， (b)是s2开路故障；
[0028]
图3是本发明提供的故障检测分类与故障定位流程图；
[0029]
图4是本发明提供的mmc的a相上桥臂开关管t1发生开路故障后仿真示意图；
[0030]
图5是本发明提供的mmc的a相上桥臂开关管t2发生开路故障后仿真示意图；
[0031]
图6是本发明提供的mmc的a相上桥臂第1个子模块发生开路故障的柱状示意图。
具体实施方式
[0032]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清除明白，以下结合附图及实施例，对本发 明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不限 定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所设计的技术特征只要彼此之间未构 成冲突就可以相互组合。
[0033]
mmc的拓扑结构如图1所示，其中每一相由上下两个桥臂构成，而每个桥臂又由若干个 半桥子模块级联构成。每个半桥子模块含有两个igbt(t1与t2)和一个电容器c，子模块 的开路故障可能有t1故障和t2故障两种情况，如图2(a)、(b)所示。如图3所示的故障检 测分类与故障定位流程图，具体步骤如下：
[0034]
step1：在设定的时窗内对mmc桥臂的子模块电容电压进行采样，实时根据采样数据进 行能量计算，得到桥臂中实时贮存的能量w。
[0035]
step2：同时判断计算得到桥臂实时贮存的能量与设置的故障检测的能量参考阈值w
r1
、 w
r2
的关系，如果桥臂对应的w大于w
r1
且t 1时刻的能量w
t 1
大于t时刻的能量w
t
，此时 检测到该桥臂中存在t1故障，完成故障检测分类。如果桥臂对应的w大于w
r2
且且t 1时刻 的能量w
t 1
小于t时刻的能量w
t
，此时检测到该桥臂中存在t2故障，完成故障检测分类。否 则无故障发生，等待下一次采样时刻的到来，跳转到step1。
[0036]
具体的，预设阈值w
r1
取值范围为(102.35-102.85％)w，预设阈值w
r2
取值范围为 (97.15-97.65％)w，时间间隔取值为0.0001s。
[0037]
step3：检测到故障发生后，对采集到的所有子模块电容电压数据分别进行小波分解，得 到第i个的特征信号du
smi
。
[0038]
step4：将分解得到的特征信号du
smi
与设置的故障定位的参考阈值相比较，如果特征信 号du
smi
小于参考阈值d
ref
且持续一定时间
△
t，此时确定子模块smi发生故障，完成故障定 位。否则返回step3。
[0039]
具体的，预设参考阈值d
ref
为0.1，预设时间
△
t为5ms。
[0040]
下面提供一种具体实施例：
[0041]
子模块的开路故障有两种情况，t1开路和t2开路。开路故障的识别方法分析如下：
[0042]
一、故障检测分类
[0043]
通过对设定时窗内采样得到mmc桥臂的子模块电容电压数据进行能量计算，得到桥臂 中实时贮存的能量w，将实时能量w与所设能量阈值w
r1
、w
r2
进行比较。且t 1时刻的能量 w
t 1
大于t时刻的能量w
t
，此时检测到该桥臂中存在t1故障，完成故障检测分类。如果桥臂 对应的w大于w
r2
且且t 1时刻的能量w
t 1
小于t时刻的能量w
t
，此时检测到该桥臂中存在 t2故障，完成故障检测分类。
[0044]
二、故障定位
[0045]
对所确定桥臂的所有电容电压的数据进行去噪和分解处理，将时间窗口内各半桥子模块 的电容电压数据进行2层小波分解，得到有效特征信号，确定细节分量d
2_i
为明显特征信号， 进行绝对值归一化处理得到|d
2_i
|，以此作为故障特征值。如果故障特征值满足|d
2_i
|＜d
ref
且 持续一定时间
△
t时，即可判断出第i个半桥子模块存在开路故障。
[0046]
综上所述，当桥臂实时能量满足w＞w
r1
且w
t 1-w
t
≥0，电容电压2层小波分解后的故 障特征值满足|d
2_i
|＜d
ref
且持续一定时间
△
t时，即可判断出第i个半桥子模块的t1开路故障。 当桥臂实时能量满足w＜w
r2
且w
t 1-w
t
≤0，电容电压2层小波分解后的故障特征值满足 |d
2_i
|＜d
ref
且持续一定时间
△
t时，即可判断出第i个半桥子模块的t2开路故障。
[0047]
第i个子模块开路和正常状态下实时能量与小波分解的关系如表1所示：
[0048][0049]
表1：第i个子模块开路和正常状态下实时能量与小波分解的关系
[0050]
图4为子模块t1开路故障的仿真图，故障时间设置为1s，从图4中可以知子模块的t1开关管在1.014s检测到故障，即在14ms内实现了准确的故障识别。图5为子模块t2开路故 障的仿真图，故障时间设置为1s，从图5中可以知子模块的t2开关管在1.014s检测到故障， 即在14ms内实现了准确的故障识别。图6为子模块发生开路故障的柱状示意图，从图6中 可以知第一个子模块发生开路故障，其他子模块处于正常工作状态。仿真验证了所提方法的 可行性，本实例能够实现对不同的igbt的开路故障进行识别和定位，因此该方法具有快速 性。
[0051]
以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方 式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出 各种变化。