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。