基于最小二乘法的并网光伏逆变器运行故障识别方法
时间：2023-01-17 20:20:11 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
刘海东
（上海正泰电源系统有限公司，上海 201620）
故障诊断就是对设备或系统的运行状态、参数、波形等进行分析，判断出故障的种类，从而判定出故障的严重性。通过对故障的及时诊断与识别，能够及时发现和处理故障，从而保证生产安全，使故障对机械设备或生产单位造成的经济损失降至最低[1]。在全球范围内，由于环境污染造成的破坏、自然资源的枯竭、气候恶化、能源危机等问题不断涌现，使得全球的能源开发策略逐渐转向了可再生、洁净的能源。为满足能源的可持续发展要求，出现了可再生光能的全新发电模式，逆变器作为光伏发电的关键设备，现阶段已经成为了电力企业关注与研究的重点[2]。在并网系统中，光伏逆变器要输出与公用电网具有相同相位、频率的正弦波，而且还要严格控制逆变器的输出电压中所包含的高阶、直流成分，以防止由于逆变器故障造成的电网污染现象。近年来，随着光伏并网发电的迅速发展，越来越多的并网逆变器被引入到了公共电网中，极大程度上影响了电力市场的安全。逆变器的功能是控制光伏阵列在最大功率点上运行并将正弦波电流注入到电网中。而逆变器运行期间容易出现故障，严重影响了电力系统的运行安全。因此需要对并网光伏逆变器进行故障识别。现有的故障识别方法虽然能够识别出部分故障，但是由于该方法易受到背景噪声的影响，导致故障识别的准确性降低。
为解决此方面问题，本文引入最小二乘法，设计并网光伏逆变器运行故障的识别方法。先提取并网光伏逆变器运行信号，为避免提取过程中背景存在噪声信息会对故障识别造成影响，需要对提取的信号进行预处理。引进最小二乘法，对并网光伏逆变器在运行中的异常信号按照时序进行排序，得到并网光伏逆变器运行异常曲线，对异常曲线进行拟合处理，实现对其运行故障的辨识与分类。通过此种方式，为并网的安全运行提供全面的技术保障。
为实现对并网光伏逆变器运行故障的精准识别，可在设计方法前，将其运行过程作为一种线性动态系统，即逆变器的运行存在多输入、多输出的特点，通过此种方式，进行逆变器运行信号的提取[3]。提取过程计算公式为
式中：l表示逆变器运行信号的提取；
m表示瞬时幅值；
n表示瞬时频率；
a表示限制条件。若不预先对所收集的故障信号进行专项处理，会存在信号中的噪声影响故障识别结果的问题，因此，在完成对信号的采集后，利用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）算法，对所获取的故障信号进行分解，使其成为能够被加工的线性平滑IMF分量成分[4]。此过程计算公式为
式中：y表示分解函数；
t表示采集信号对应的时刻；
H表示IMF分量；
x表示EMD算法。同时，考虑到处理的信号中携带大量噪声会对后续工作造成干扰，因此，还需要在现有工作的基础上，进行信号的去噪处理。处理过程计算公式为
式中：w为信号去噪处理；
θ为相位角；
K为Hilbert变换。按照上述方式，完成对并网光伏逆变器运行信号的提取与处理。
在上述设计内容的基础上，引进最小二乘法，对处理后的并网光伏逆变器运行信号按照时序进行匹配，提取存在异常状态的信号分量，将其作为运行异常曲线[5]。考虑到在此种状态下的曲线为一次曲线，此时，可以建立曲线的异常表达矩阵，矩阵表达式为
式中：A为异常表达矩阵；
为异常曲线的不同斜率值。对一次曲线进行二次转换，建立如下计算公式所示的逆变器运行异常曲线线性表达方程，方程表达式为
式中：C为异常曲线线性表达方程；
T为一次曲线；
Y为二次转换。通过最小二乘法中的辅助性计算工具，进行曲线斜率的计算。计算公式为
式中：z0为实测电压值；
Z为异常曲线截距；
X为观察值。完成计算后，根据计算结果，进行异常曲线斜率的拟合。拟合过程如下计算公式为
式中：G为拟合过程；
α为补偿值；
i为拟合次数；
j为补偿次数；
β为计量条件。按照上述方式，完成基于最小二乘法的逆变器运行异常曲线拟合处理。
在上述设计内容的基础上，引进蝙蝠算法，进行并网光伏逆变器运行故障辨识与故障分类。将每个蝙蝠作为当前检索范围内的一个故障类型，将故障识别过程作为猎物的捕获过程。根据检索空间维度，定义蝙蝠在空间中的检索时刻，按照预设的频率进行蝙蝠在空间中最优位置的检索。重复上述过程，直到完成所有蝙蝠在空间中的适配，此过程计算公式为
式中：v为并网光伏逆变器运行故障辨识过程；
K为最优位置；
χ为检索空间维度；
V为位置更新速度；
δ为蝙蝠算法。按照上述方式，实现对并网光伏逆变器运行故障辨识。在此基础上，考虑到空间中可能存在干扰项对故障辨识过程造成影响，因此，需要根据空间中随机数的种类，进行故障的分类，分类过程计算公式为
式中：H为故障分类；
η为故障类别；
ψ0为初始化位置。通过上述公式，实现对并网光伏逆变器运行故障分类，完成基于最小二乘法的并网光伏逆变器运行故障识别方法设计。
上文完成了基于最小二乘法的并网光伏逆变器运行故障识别方法设计，为实现对此方法在实际应用中效果的检验，下述将以某地区发电厂为例，通过设计对比实验的方式，对其运行中的故障进行识别与诊断。根据实验需求，与发电厂工作人员进行交涉，明确了在为地区提供供电服务时，最常用的是电压型逆变器。实验前，建立针对并网光伏逆变器的拓扑结构模型，如图1所示。
图1 并网光伏逆变器拓扑结构模型示意
在上述设计内容的基础上，搭建此次实验平台，平台中相关参数如表1所示。
表1 对比实验平台技术参数
完成对实验环境与实验中相关参数的设计与规划后，使用本文设计的方法，进行并网光伏逆变器运行故障的识别。同时，将基于粒子群优化-核极限学习机（Particle Swarm Optimization-kernel bused Extreme Learning Machine，PSO-KELM）的并网光伏逆变器运行故障识别方法作为对比实验中的传统方法。在使用传统方法进行故障识别时，需要先进行逆变器模糊熵值的计算，同时，通过混合载波调制，进行设备的容错控制。此外，通过对暂态同步特性的分析，进行运行信号的训练，通过此种方式，实现基于传统方法的并网光伏逆变器运行故障识别。
在并网光伏逆变器运行的第3 s与第5 s，注入故障信号，将故障频率分量作为检验故障识别方法可行性的关键指标，使用2种方法，对并网光伏逆变器运行故障进行识别。传统方法识别到并网光伏逆变器运行故障频率分量在第3 s与第5 s较为集中，但在其他时段也识别到了故障频率分量，出现错误识别情况。而本文方法精准识别到并网光伏逆变器运行的第3 s与第5 s，存在较高的故障频率分量，此外在其他时段不存在故障频率分量。
由此可以看出本文方法不受背景噪声所影响，识别的并网光伏逆变器运行故障与实际故障的匹配度极高，对故障的识别更加精准，能够保障并网光伏逆变器安全稳定的运行。
并网光伏逆变器运行故障不仅会对供电服务过程造成较为直接的影响与干扰，还会在一定程度上影响电力企业对外发展中的经济效益。因此本文基于最小二乘法设计并网光伏逆变器运行故障识别方法，通过并网光伏逆变器运行信号提取与处理、逆变器运行异常曲线拟合、并网光伏逆变器运行故障辨识与故障分类，实现故障识别。并证明设计方法在实际应用中的效果良好，能够为并网光伏逆变器的安全、稳定、可持续运行提供全面的技术指导与帮助。
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