光伏逆變系統(tǒng)仿真設(shè)計(jì)及其故障診斷方法研究與應(yīng)用

【摘要】：隨著全世界范圍內(nèi)的環(huán)境治理問題和能源儲(chǔ)量問題的日益凸顯,新能源產(chǎn)業(yè)的合理開發(fā)與有效利用成為了能源領(lǐng)域最為重要的議題。其中,太陽能發(fā)電技術(shù)一直是新型清潔能源研究的重點(diǎn),在APEC會(huì)議舉辦后必將得到進(jìn)一步的發(fā)展。光伏逆變器是光伏發(fā)電系統(tǒng)的主要部件,將直流電轉(zhuǎn)換為三相交流電,起到了連接太陽能陣列與負(fù)載或電網(wǎng)的重要作用。然而國內(nèi)外對光伏逆變器可靠性的研究尚處于起步階段,對光伏逆變器主電路故障定位設(shè)計(jì)缺乏深入的討論,本文研究內(nèi)容應(yīng)運(yùn)而出。本文緊密圍繞著光伏逆變器的作用、特點(diǎn),從最基本光伏陣列輸出特性出發(fā),提出了有效的光伏逆變系統(tǒng)故障診斷方法。主要內(nèi)容如下:(1)首先分析了光伏逆變器主電路故障診斷的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,提出了本文所要采用的診斷方案。(2)為了便于故障分析,本文在研究光伏陣列的輸出特性后搭建了直流斬波電路并為其選擇了最大功率點(diǎn)跟蹤控制算法,同時(shí)搭建了逆變器控制電路模型,從而在MATLAB/Simulink環(huán)境下構(gòu)建了光伏逆變系統(tǒng)整體仿真模型,并對其性能進(jìn)行了全面驗(yàn)證。(3)在搭建的光伏逆變系統(tǒng)整體仿真模型上,對逆變器輸出電流進(jìn)行小波分解計(jì)算。旨在提取最優(yōu)的故障特征值為故障識別奠定基礎(chǔ),通過驗(yàn)證傳統(tǒng)小波分解提取故障特征方法的優(yōu)缺點(diǎn),提出了改進(jìn)型故障特征提取法,結(jié)合三相電流的高頻、低頻分量,得到故障特征向量,確保全自動(dòng)定位故障點(diǎn)。(4)從得到的故障特征向量組中選取訓(xùn)練樣本和測試樣本,選定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為故障分類器,設(shè)定其各項(xiàng)參數(shù),進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和可靠性驗(yàn)證,實(shí)現(xiàn)了光伏逆變器故障點(diǎn)的自動(dòng)準(zhǔn)確定位。最后將該定位方法應(yīng)用于光照強(qiáng)度變化的情況,進(jìn)行可行性驗(yàn)證。經(jīng)多次仿真實(shí)驗(yàn)證實(shí),本文提出的光伏逆變器故障診斷方法正確可行,因保留了信號低頻信息與高頻信息,解決了傳統(tǒng)方法無法準(zhǔn)確定位具體故障點(diǎn)的缺陷,避免了因信息缺失造成的誤定位,具有較高的診斷精度和快速收斂性,可以準(zhǔn)確高效地定位光伏逆變器功率主電路常見故障,并且可進(jìn)一步拓展為在線診斷。此外,本文所設(shè)計(jì)的光伏逆變器故障診斷方法還可以應(yīng)用于電機(jī)驅(qū)動(dòng)、變頻器和電源設(shè)計(jì)等其他研究領(lǐng)域,具有一定的理論研究價(jià)值和實(shí)踐意義。 【關(guān)鍵詞】：光伏逆變器 故障診斷 小波分解 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM615;TM464
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景和意義10-13
• 1.2 光伏逆變器故障診斷研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)16-18
• 第二章 光伏陣列輸出特性分析及最大功率點(diǎn)跟蹤算法研究18-38
• 2.1 光伏陣列輸出特性18-23
• 2.1.1 光伏電池?cái)?shù)學(xué)模型18-21
• 2.1.2 基于MATLAB/Simulink光伏電池建模21-22
• 2.1.3 光伏電池輸出特性仿真分析22-23
• 2.2 最大功率點(diǎn)跟蹤算法23-27
• 2.3 常用最大功率點(diǎn)跟蹤控制方法比較27-33
• 2.3.1 恒定電壓法28-29
• 2.3.2 擾動(dòng)觀察法29-31
• 2.3.3 電導(dǎo)增量法31-33
• 2.4 基于Boost變換器的最大功率點(diǎn)跟蹤方法仿真實(shí)現(xiàn)33-36
• 2.5 本章小結(jié)36-38
• 第三章 光伏逆變技術(shù)38-54
• 3.1 逆變器主電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)38-40
• 3.2 功率主電路數(shù)學(xué)模型40-43
• 3.2.1 三相靜止坐標(biāo)系模型40-41
• 3.2.2 兩相靜止坐標(biāo)系模型41-42
• 3.2.3 兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系模型42-43
• 3.3 基于SVPWM控制逆變器仿真模型43-48
• 3.4 光伏逆變系統(tǒng)整體仿真模型48-52
• 3.5 本章小結(jié)52-54
• 第四章 基于小波分解的故障特征提取54-70
• 4.1 故障特征提取意義及方法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 光伏逆變器故障模式分析與編碼57-59
• 4.4 基于小波分解輸出電流信號的故障特征值提取59-69
• 4.4.1 各類故障下小波三層分解波形圖59-63
• 4.4.2 傳統(tǒng)小波分解提取特征值方法63-65
• 4.4.3 改進(jìn)小波分解提取特征值方法65-69
• 4.5 本章小結(jié)69-70
• 第五章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)70-86
• 5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理分析70-75
• 5.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)70-71
• 5.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與算法71-73
• 5.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)計(jì)73-75
• 5.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆變器故障診斷分類方法75-82
• 5.2.1 訓(xùn)練樣本選取75-77
• 5.2.2 訓(xùn)練樣本選取網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)確定77
• 5.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練77-81
• 5.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷測試結(jié)果81-82
• 5.3 太陽輻射強(qiáng)度變化時(shí)診斷方法及可行性驗(yàn)證82-84
• 5.4 本章小結(jié)84-86
• 第六章 總結(jié)與展望86-88
• 6.1 全文總結(jié)86
• 6.2 課題展望86-88
• 參考文獻(xiàn)88-92
• 致謝92-94
• 攻讀學(xué)位期間取得的成果94

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