光伏并网逆变器低电压穿越技术研究

分析了目前常用的光伏并网逆变器低电压穿越方案,提出了一种不平衡条件下简易而快速的软件锁相技术,并基于该锁相技术及相关控制策略设计了一款光伏并网逆变器。仿真和实验结果验证了该技术方案的有效性。该光伏并网逆变器目前已通过了国家电网公司的低电压穿越认证。     

光伏并网发电及无功调节策略的研究

设计了一种将无功调节与并网发电相结合的光伏并网功率控制系统,使光伏并网逆变器在向电网提供有功功率的同时输出电网所需的无功功率。详细分析了系统数学模型、控制结构、无功功率控制方法,并计算了其无功功率极限。结合光伏电站远程调度通讯协议,利用500 kW光伏并网逆变器样机实现了并网发电和无功功率调节的统一控制。仿真结果表明,在电网发生故障时,光伏电站可发送无功以支撑并网点电压,提高了电网电压的稳态性。     

TL16C752在光伏逆变器功率调度中的应用

针对太阳能光伏逆变器通信数据量大、实时性高的特点,设计了一种基于DSP与外扩串行通信芯片TL16C752的数据通信方案,研究了TL16C752的通信方式和光伏电站Modbus通信协议并设计了通用异步收发器通信程序,实现了光伏电站调度室对500 kW光伏并网逆变器功率调度。试验结果表明,该通信方案解决了高速DSP与低速设备间异步串行通信问题,提高了光伏逆变器通信的实时性和可靠性。     

一种新型光伏并网逆变器的拓扑结构及其直流分量分析

阐述了单相光伏并网逆变器中直流分量产生的机理,详细分析了单相全桥结构、H5拓扑结构和一种具有隔离作用的新型拓扑结构抑制直流分量的原理。通过仿真分析比较发现,新型拓扑结构具有较好的抑制直流分量的能力。该研究为光伏并网发电技术今后发展提供一些借鉴。     

集成谐波阻尼功能的单相光伏发电系统

针对单相LC型并网逆变器与电网阻抗间可能发生的谐振现象进行了研究。为了提高公共连接点电压质量,抑制背景谐波电压在公共连接点的谐振放大,将阻性有源滤波器的功能引入光伏并网逆变器。集成谐波阻尼功能的单相光伏并网系统可有效抑制背景谐波电压的谐振放大,但交直流侧瞬时功率交换会导致直流侧电压出现高频纹波分量脉动。为此,通过引入低通滤波环节和优化电压电流环参数设计,达到了减少直流侧电压纹波对电流环控制影响的目的。理论分析和仿真结果验证该方案的有效性。     

基于交错并联反激拓扑的光伏并网微型逆变器

设计了一种基于交错并联反激变换拓扑、高频软开关和比例谐振并网控制的光伏并网微型逆变器。仿真及实验结果表明,所设计的微型逆变器解决了基于无组串电池板的中小功率分布式光伏发电高效并网利用问题,为光伏电池家电化和智能微网的实现奠定了基础。     

基于IGBT并联技术的250kW光伏并网逆变器

在大功率光伏并网逆变器的设计中,由于系统具有电压低和电流大的特点,IGBT并联技术受到了广泛重视。文章在深入分析IGBT并联技术的基础上,提出了250kW光伏并网逆变器的系统设计方案,并详细介绍了其主电路参数设计和系统控制方法。实验结果表明,该逆变器设计合理、运行可靠,具有广阔的应用前景。     

光伏并网逆变器中国效率评价方式

借鉴欧美地区光伏逆变器效率评价方式,从我国太阳能辐照条件出发,提出了一种更科学的光伏逆变器效率评价方法,避免了目前我国一直采用的用最大转换效率评价光伏并网逆变器发电性能好坏的方法的片面性。     

光伏并网逆变器零电压穿越控制策略的研究

针对光伏电站电网故障时突然脱网的不利影响,设计了一种光伏逆变器零电压穿越控制策略。采用基于电网电压正序分量的快速锁相技术,并根据电网电压的跌落深度给予并网点电压一定的无功支撑,实现了电网瞬时脱网情况下的不间断运行。250kW半实物仿真实验结果验证了该技术方案的有效性和可靠性。     

光伏并网逆变器的电路拓扑及其关键技术

介绍了目前市场上光伏并网逆变器的种类及相关电路拓扑,并针对光伏并网逆变器的相关设计参数、工作原理进行了阐述及说明。     

基于主元分析-概率神经网络的车辆受电弓故障诊断

在城市轨道交通车辆受电弓日常检修过程中,大量检修及故障数据未得到合理利用。针对计划检修已不能满足目前受电弓检修要求的问题,提出了一种基于主元分析和概率神经网络结合的故障诊断方法。该方法运用主元分析法对受电弓日常检修中的初始特征参数进行降维,将降维后特征参数输入到概率神经网络模型中进行故障诊断,判定受电弓故障模式。仿真结果表明,该诊断方法耗时短、正确性高。     

准 Z 源逆变器中IGBT 开路故障诊断

针对三相准 Z 源逆变器的安全可靠运行问题,提出一种快速、实用的准 Z 源逆变器 IGBT 开路故障诊断 方法。新型 IGBT 开路故障诊断基于 Z 源逆变器自身特性实现,通过在开关周期内观察故障前后直通状态的变化 对系统变量的影响来辨识故障,实施时分为两个连续阶段,一是 IGBT 开路故障检测和定位,二是激活冗余桥臂, 完成故障容错运行。利用三相准 Z 源逆变器低压样机进行测试,实验结果验证,所设计的 IGBT 开路故障诊断方 案可快速检测出 IGBT 故障,并能在 0.5 ms 内完成系统重构,实现故障容错运行。在轨道交通系统中采用所提出 的 Z 源逆变器 IGBT 开路故障诊断方案,可以保证供电系统的可靠运行。     

基于波形特征提取和FA-Grid SVM的MVB故障诊断

列车通信网络的故障诊断一直是列车健康管理的难点,文章针对列车MVB(多功能车辆总线)网络,提出了一种基于波形特征提取和联合萤火虫网格寻优支持向量机(FA-Grid Support Vector Machines, FA-Grid SVM)相结合的故障诊断方法。通过提取MVB总线物理波形的时域特征,作为支持向量机的样本,构建MVB故障数据集;基于SVM较优参数点基本集中于同一区域这一现象,提出FA-Grid两步寻优的参数优化模型。试验结果表明,与传统网格寻优和遗传算法(GA)相比,提出的FA-Grid寻优模型时间复杂度低,分类效率高,能够准确地对MVB故障进行诊断。     

基于CBR的无线闭塞中心故障诊断方法研究

无线闭塞中心(RBC)系统结构、功能复杂,维护过程中积累了大量的现场诊断案例。为了有效利用历史诊断经验,将人工智能CBR(Case-Based Reasoning)技术引入到无线闭塞中心的故障诊断中,分析基于CBR的RBC故障诊断流程,运用面向对象的方法对RBC故障案例进行了表示,提出基于R-S(Rough Set)理论的案例特征属性权重计算方法,采用融合最近邻和余弦函数的相似度算法改进了传统案例推理技术的相似度算法。最后以RBC维护终端的具体案例验证提出方法的有效性。     

基于HMM在电机故障诊断上的研究

提出一种基于隐马尔可夫模型的方法用于故障的诊断与检测,该方法采用HMM与模式识别相结合的方法,通过对电机的电压电流信号进行特征提取和分析,构建电压电流空间模型,并且每个模型可以作为一级,每一级可以提高其判断的准确度,而HMM模型用做一个故障分类器来使用,相比于自适应模糊推理方法（MLFF）和多层前馈网络法（ANFIS）,其准度有了很大提高,并且减少了计算。通过对不同故障诊断实例阐述了基于HMM的故障诊断方法的有效性和可行性。     

基于EEMD能量熵-LPP的高速列车转子系统故障特征提取方法

针对高速列车轴承转子系统微弱故障特征提取难的问题,提出了一种基于EEMD能量熵-LPP的高速列车转子系统故障特征提取方法。该方法结合EEMD、能量熵和LPP,首先对振动信号进行EEMD自适应分解,计算高频IMF分量的能量熵获得高维特征向量集完成初步特征提取;然后通过LPP算法将高维特征向量集投影到低维空间对特征进一步提取形成低维样本集,在保留故障特征的局部几何结构信息的同时降低特征数据的复杂度,提高故障模式识别的分类性能;最后将低维样本集输入到KNN分类器中进行故障识别。通过比较初次提取特征和再次提取特征,结果表明该模型具有优越的聚类性能,可准确地识别几种常见的高速列车转子系统故障类型。     

基于WATV去噪的冲击特征提取方法在高速列车轴承故障诊断中的应用

提取高速列车轴承故障振动信号中的冲击特征,可以有效地对其进行故障诊断。利用"小波-全变差(Wavelet-Total Variation,WATV)"算法能够对信号进行稀疏引导的特点,提出了基于WATV去噪的冲击特征提取方法。该算法针对含噪声冲击特征的提取问题构建了目标优化函数,该函数融合了冲击特征的保真度度量算子以及惩罚因子。利用凸优化理论可对目标函数进行求解,从而增强信号在小波域和时域的稀疏性,使得特征提取结果最优化。通过构造一仿真信号对WATV算法的有效性进行了验证,并将该方法应用于高速列车齿轮箱轴承故障诊断中。结果表明,该方法能够很好地提取出信号中的冲击特征,并且频谱中的故障表征明显,能够有效地应用于高速列车轴承故障诊断中。     

基于概率包络的轮对轴承故障诊断方法

信号不确定性的正确表达是故障诊断的先决条件。然而,在实际情况中,轮对轴承的信号存在各种不确定性,采用传统方法处理这类不确定性,存在信息丢失问题。提出一种基于概率包络的轮对轴承故障诊断方法。对原始信号进行分布类型检验,针对不同分布特点使用不同方法进行概率包络建模。提取概率包络模型的几何形状作为故障特征,并将其输入支持向量机(SVM)训练获得故障诊断模型。以公共数据集及实测数据进行诊断测试,并对诊断结果进行比对验证。实验结果表明,该方法合理有效,提高了诊断精度和效率。     

基于共振解调的铁路货车轴承故障诊断

以铁路货车轴箱双列圆锥滚子轴承为研究对象,基于共振解调技术研究了早期故障精密诊断方法。首先在轮对跑合实验台上,采用压电加速度传感器、信号调理器和INV36DF型信号采集处理仪等搭建轴承故障测试系统,测量该类型轴承外圈和滚子存在轻微故障时的振动信号,然后通过带通滤波、包络解调和频谱分析等方法,准确提取出了轴承外圈和滚子的故障特征频率。研究结果表明,利用这种方法可以消除系统噪声干扰,能有效诊断出轴承外圈和滚子的轻微损伤。该方法对于铁路货车轴承的早期故障诊断具有较好的理论意义和实际应用价值。     

基于粗糙集理论和FCM的轨道电路故障诊断模型

由于轨道电路数据多且其维数高,这往往会导致所选特征之间存在冗余和相容性的问题。基于主分量启发式算法,引入相容度概念,并提出一种改进的主分量启发式属性约简算法,提取初始数据的主要特征属性来降低样本的维数。同时将模糊认知图概念引入到轨道电路故障诊断中,利用最小二乘法完成模糊认知图节点间权值的选择,最后根据权值建立轨道电路诊断模型并对预处理的样本进行训练和分类。实验结果表明,与单独的FCM分类器相比较,加入属性约简算法后, FCM分类器可提高分类性能,与采用人工确定权值的FCM方法对比,最小二乘法提高了FCM分类的精度。