太陽(yáng)能是21世紀(jì)以來(lái)最具有開(kāi)發(fā)前景的新能源之一,光伏發(fā)電成為高效利用太陽(yáng)能的一種方式。光伏逆變器屬于光伏發(fā)電系統(tǒng)中的重要器件,一旦出現(xiàn)故障將會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)穩(wěn)定性降低乃至停轉(zhuǎn)。對(duì)光伏逆變器進(jìn)行故障特征提取是提高光伏發(fā)電系統(tǒng)穩(wěn)定性的關(guān)鍵,由元器件參數(shù)退化引起的軟故障,特征不明顯、區(qū)分度差,且傳統(tǒng)的特征提取方法難以達(dá)到預(yù)期效果,故對(duì)光伏逆變器軟故障特征提取方法的研究具有實(shí)用價(jià)值。本文具體研究?jī)?nèi)容如下:本文選擇具有代表性的三電平中點(diǎn)鉗位型（NPC）逆變器作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,首先在深入分析其工作原理的基礎(chǔ)上對(duì)電容軟故障類型分類,然后通過(guò)Matlab/Simulink建立電路模型,仿真得到不同軟故障類型對(duì)應(yīng)的三相橋臂中點(diǎn)間線電壓信號(hào)作為故障信號(hào),提出了兩種軟故障特征提取方法:基于VMD小波能量軟故障特征提取,元器件參數(shù)發(fā)生退化時(shí),故障信號(hào)的頻帶能量分布會(huì)發(fā)生較大波動(dòng),信號(hào)頻帶特征包含故障信息,故障信號(hào)的VMD小波能量可為故障特征。首先以排列熵算法優(yōu)化VMD模態(tài)分量個(gè)數(shù),提取故障信號(hào)VMD模態(tài)分量的小波能量構(gòu)建故障特征向量,對(duì)獲取的特征向量降維,最后結(jié)合支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)軟故障的分類,經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明,與傳統(tǒng)的小波、E... 

【文章來(lái)源】：安徽理工大學(xué)安徽省

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

離網(wǎng)型光伏發(fā)電系統(tǒng)

安裝維護(hù)輕松，可靠性較高，但是發(fā)電功率覆蓋成本高的偏遠(yuǎn)地區(qū)，極大方便了當(dāng)?shù)鼐用竦纳�。圖 2.1 離網(wǎng)型光伏發(fā)電系統(tǒng)Fig.2.1 Off-grid photovoltaic power generation system 2.2 所示，并網(wǎng)型光伏逆變器與離網(wǎng)型的區(qū)別在于，逆變網(wǎng)相連，蓄電池可以省去或采用較小的容量。系統(tǒng)功率不供電，系統(tǒng)有富余的電能也可上網(wǎng)起到調(diào)峰作用。

逆變器主電路拓?fù)涠䴓O管中點(diǎn)鉗位(NPC)電壓型逆變器[26-32]是常用的多電平逆變良好的輸出電壓波形和靈活的電平擴(kuò)展性，本文選擇三電平 究對(duì)象，圖 2.4 為電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖。a1Sb1Sb2Sb4Sb3Sc1Sc2Sc3Sc4Sa1VDa2VDb1VDb2VDc1VDc2VDa4Sa2Sa3SdU1C2C

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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