[發(fā)明專利]一種UPS系統(tǒng)中三相電壓源型逆變器的故障診斷方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210735473.0
• 申請(qǐng)日: 2022-06-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115166498A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-10-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李紹堅(jiān);李想;王愚;歐陽(yáng)丹;張子君;鄧高峰;聶雷剛;韋捷;黃增柯;向穎;國(guó)家棟;葉蕾;檀亞鳳;邰思博
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣西電網(wǎng)有限責(zé)任公司南寧供電局
• 主分類(lèi)號(hào): G01R31/327
• 分類(lèi)號(hào): G01R31/327;G01R31/54;G01R31/40;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州市專注魚(yú)專利代理有限公司 44456
• 代理人: 楊瑾

本發(fā)明公開(kāi)了一種UPS系統(tǒng)中三相電壓源型逆變器的故障診斷方法，所述方法包括通過(guò)對(duì)開(kāi)關(guān)管的觸發(fā)信號(hào)進(jìn)行控制，模擬出UPS系統(tǒng)中三相電壓源型逆變器單個(gè)、兩個(gè)開(kāi)關(guān)管開(kāi)路故障狀態(tài)，采集各種故障狀態(tài)下的三相輸出電流數(shù)據(jù)；對(duì)各種故障狀態(tài)下的三相電流數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)得到融合后的一維特征向量，建立故障樣本數(shù)據(jù)集；將一維征向量輸入到一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型訓(xùn)練，進(jìn)行故障診斷。本發(fā)明針對(duì)UPS系統(tǒng)中三相電壓源型逆變器開(kāi)關(guān)管的單管、兩管開(kāi)路故障提出了一種高效率、高準(zhǔn)確率的故障診斷方法。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電力變換器故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種UPS系統(tǒng)中三相電壓源型逆變器的故障診斷方法。

背景技術(shù)

UPS(Uninterruptible Power Supply)，即不間斷電源系統(tǒng)，就是當(dāng)停電時(shí)能夠接替市電持續(xù)供應(yīng)電力的設(shè)備，其的動(dòng)力來(lái)自電池組。由于電子元器件反應(yīng)速度快，停電的瞬間UPS系統(tǒng)能在4～8ms內(nèi)或無(wú)中斷時(shí)間下繼續(xù)供應(yīng)電力。UPS系統(tǒng)由整流器、逆變器、蓄電池組、輸出轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)組成。

逆變器是UPS系統(tǒng)中的核心部件，輸出的電壓、頻率只能在允許范圍內(nèi)波動(dòng)。因此，逆變器工作狀態(tài)的穩(wěn)定性很大程度上決定了整個(gè)UPS系統(tǒng)的穩(wěn)定性。而由于工作環(huán)境的特殊性以及電力電子器件本身的特性，逆變器最常見(jiàn)的故障是開(kāi)關(guān)管的短路故障和開(kāi)路故障。開(kāi)關(guān)管的短路故障在發(fā)生后的很短時(shí)間內(nèi)就有可能對(duì)整個(gè)系統(tǒng)造成無(wú)法挽回的損害，因此一般會(huì)在逆變器中加入快速熔斷絲，將短路故障轉(zhuǎn)化為開(kāi)路故障。與短路故障相比，開(kāi)路故障不會(huì)造成嚴(yán)重?fù)p壞，但會(huì)顯著降低系統(tǒng)性能。因此研究出一種快速、準(zhǔn)確的UPS系統(tǒng)中三相電壓源型逆變器開(kāi)關(guān)管開(kāi)路故障的診斷方法十分重要。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種UPS系統(tǒng)中三相電壓源型逆變器的故障診斷方法，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)逆變器中開(kāi)關(guān)管常見(jiàn)開(kāi)關(guān)故障的診斷。

本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

本發(fā)明提供一種UPS系統(tǒng)中三相電壓源型逆變器的故障診斷方法，包括以下步驟：

通過(guò)對(duì)開(kāi)關(guān)管的觸發(fā)信號(hào)進(jìn)行控制，模擬出UPS系統(tǒng)中三相電壓源型逆變器單個(gè)、兩個(gè)開(kāi)關(guān)管開(kāi)路故障狀態(tài)，采集各種故障狀態(tài)下的三相輸出電流數(shù)據(jù)；

對(duì)各種故障狀態(tài)下的三相電流數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)得到融合后的一維特征向量，建立故障樣本數(shù)據(jù)集；

將數(shù)據(jù)融合后的每種故障類(lèi)型的所有樣本按照6:2:2的比例隨機(jī)分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；

搭建1D CNN網(wǎng)絡(luò)模型，利用訓(xùn)練集和驗(yàn)證集數(shù)據(jù)對(duì)1D CNN進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，得到訓(xùn)練完成的1D CNN模型；

將測(cè)試集數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練完成的1D CNN模型，進(jìn)行故障診斷。

進(jìn)一步的，所述采集各種故障狀態(tài)下的三相輸出電流數(shù)據(jù)包括單個(gè)、兩個(gè)開(kāi)關(guān)管開(kāi)路故障及正常狀態(tài)的三相輸出電流數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步的，所述對(duì)各種故障狀態(tài)下的三相電流數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)得到融合后的一維特征向量具體包括：

利用Min-Max歸一化將三相電流歸一化到[-1,1]，再使用重疊率為25％的重疊采樣進(jìn)行數(shù)據(jù)分割，將來(lái)自三個(gè)電流傳感器的數(shù)據(jù)X_i＝[x_i1,x_i2,...,x_in](i＝1,2,3)融合為一維特征向量X＝[X₁,X₂,X₃]。

進(jìn)一步的，所述利用訓(xùn)練集和驗(yàn)證集數(shù)據(jù)對(duì)1D CNN進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證具體指：

所述訓(xùn)練集用于訓(xùn)練1D CNN模型；

所述驗(yàn)證集用于調(diào)整模型的超參數(shù)和初步評(píng)估經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的1D CNN模型的能力。