机理-数据融合驱动的互联变流系统故障诊断方法

三电平中点钳位型互联变流器,因其大容量、高电能质量等优势,已逐渐成为交直流混联配电网系统的主流能量变换装备.但其长期工作于大功率、时变负载、有限散热等恶劣工况,功率器件开路故障率高.同时,现有故障诊断方法多为单一机理或数据依赖,无法克服系统模型结构复杂、运行工况多变的难题,诊断准确性与快速性较差.为此,提出了一种机理-数据融合驱动的互联变流系统故障诊断方法.首先,基于三电平变流系统的机理模型,结合神经网络观测器,构建机理-数据融合模型以提高故障诊断精度.随后,分析了电流残差量在不同器件开路故障后的变化轨迹,总结出电流残差故障特征表进行开路故障诊断.最后,实验与硬件在环测试结果验证了所提方法的有效性.