【摘 要】
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微电网满足了分布式能源的并网需求,是未来智能电网与能源互联网的发展发向。微电网双向逆变系统是微电网稳定运行的关键组成部分。本课题部分来源于新疆维吾尔自治区自然科学基金“智能电网并网逆变器全局模式跟踪优化算法研究”（2016D01C038）。本文主要针对微电网中具有代表性的非隔离共直流母线型双向多端口逆变系统进行了故障诊断方面的研究,研究功率开关器件以及电感、电容等元器件在开路状态下的各种故障情形,
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区自然科学基金“智能电网并网逆变器全局模式跟踪优化算法研究”（2016D01C038）；
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微电网满足了分布式能源的并网需求,是未来智能电网与能源互联网的发展发向。微电网双向逆变系统是微电网稳定运行的关键组成部分。本课题部分来源于新疆维吾尔自治区自然科学基金“智能电网并网逆变器全局模式跟踪优化算法研究”（2016D01C038）。本文主要针对微电网中具有代表性的非隔离共直流母线型双向多端口逆变系统进行了故障诊断方面的研究,研究功率开关器件以及电感、电容等元器件在开路状态下的各种故障情形,提出了可行的微电网逆变系统诊断方法,为微电网以及智能电网的稳定、安全运行提供了一定的理论基础和参考意义。首先,基于系统的故障信号特征提出了小波包变换结合改进多源特征向量融合方法的故障诊断,基于仿真平台建立系统模型,模拟不同种类元器件故障进行统一编码,并利用小波包变换提取不同情况下的故障信号特征建立了完备的故障特征库。另一方面,针对基于故障信号诊断方式的不足之处,为满足该系统作为混杂系统建立统一模型要求以及对于诊断方法对于新型拓扑的适用性,提出基于模型的微电网逆变系统诊断方法,利用键合图相关理论对系统建模,通过诊断键合图推导各个工作模式下的全局解析冗余关系,得到完整的故障特征矩阵,利用开关变量结合故障特征矩阵实现系统的故障诊断,并进行仿真验证。最后,本文比较了BP神经网络、极限学习机以及思维进化算法改进的BP神经网络在微电网逆变系统故障诊断中的应用,完成故障诊断并进行了全面的对比分析。
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