一種基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的MMC系統(tǒng)故障診斷策略

殷　實(shí)　譚國俊

(中國礦業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院　徐州　221116)

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一種基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的MMC系統(tǒng)故障診斷策略

殷實(shí)譚國俊

(中國礦業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院徐州221116)

模塊化多電平換流器(MMC)憑借其諸多優(yōu)勢(shì)已成為高壓大功率工況下的核心拓?fù)?，針?duì)MMC系統(tǒng)常見子模塊故障的診斷技術(shù)直接影響著系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。在分析MMC系統(tǒng)離散域數(shù)學(xué)模型和發(fā)生子模塊功率單元故障時(shí)內(nèi)部狀態(tài)變化的基礎(chǔ)上，提出一種基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法(EKFA)的MMC故障診斷策略，旨在通過觀測系統(tǒng)內(nèi)部環(huán)流狀態(tài)以快速判定系統(tǒng)是否處于故障狀態(tài)。首先，參考系統(tǒng)離散域數(shù)學(xué)模型建立系統(tǒng)擴(kuò)展卡爾曼濾波方程；其次，構(gòu)建故障診斷系統(tǒng)的判別機(jī)制與定位環(huán)節(jié)；最后，為驗(yàn)證所提故障診斷策略的可行性和有效性，在子模塊不同類型故障狀態(tài)下，對(duì)其進(jìn)行仿真和實(shí)驗(yàn)的對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提故障診斷技術(shù)能夠快速判定故障狀態(tài),并定位故障點(diǎn)所在位置，提升MMC系統(tǒng)的安全性能。

模塊化多電平換流器擴(kuò)展卡爾曼濾波故障狀態(tài)分析監(jiān)測模式定位模式

0　引言

在功率器件電壓和電流受限的情況下，多電平拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是中高壓大功率變頻器重要解決方案。相比于中點(diǎn)鉗位、飛跨電容、H橋級(jí)聯(lián)等經(jīng)典多電平拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，模塊化多電平換流器(Modular Multi-Level Converter，MMC)秉承級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的模塊化優(yōu)勢(shì)，由于其多模塊串聯(lián)、共直流母線的拓?fù)涮攸c(diǎn)，在無需工頻變壓器的條件下即可直接并入高壓電網(wǎng)，節(jié)約成本。同時(shí)MMC拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)又有輸出電壓畸變率低、電流諧波含量少、功率器件開關(guān)應(yīng)力小等諸多優(yōu)勢(shì)，使其在新能源并網(wǎng)、電能傳輸、高壓變頻調(diào)速等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[1-6]。

隨著對(duì)MMC換流器系統(tǒng)的深入研究，不同控制技術(shù)相繼被提出，提升系統(tǒng)安全運(yùn)行能力依然是其控制器設(shè)計(jì)的首要目標(biāo)。MMC型換流器擁有數(shù)目龐大的子模塊(Sub-Modules，SM)和功率開關(guān)器件，每個(gè)功率開關(guān)器件都是潛在的故障點(diǎn)。結(jié)構(gòu)相同、數(shù)目龐大的子模塊串聯(lián)結(jié)構(gòu)雖然提升了系統(tǒng)故障檢測的難度，但同時(shí)也是其優(yōu)勢(shì)所在。多模塊化的結(jié)構(gòu)能夠允許故障MMC型換流器短時(shí)間內(nèi)運(yùn)行于內(nèi)部故障狀態(tài)下，并利用冗余子模塊替換掉故障點(diǎn)，避免造成系統(tǒng)永久性故障。然而若使MMC型換流器能夠充分發(fā)揮優(yōu)勢(shì)，其故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需完成如下工作：安全運(yùn)行狀態(tài)時(shí)監(jiān)測，故障狀態(tài)時(shí)無需停機(jī)，在較短時(shí)間內(nèi)即可確定系統(tǒng)故障狀態(tài)，并對(duì)其故障子模塊定位，旁路，再投入冗余模塊[7-13]。

現(xiàn)階段針對(duì)多電平換流器系統(tǒng)，工程實(shí)際中應(yīng)用較廣、較為成熟的故障檢測問題解決方案可分為3類：①基于數(shù)據(jù)分析的故障診斷；②基于反饋信息的故障診斷；③基于系統(tǒng)模型的故障診斷。文獻(xiàn)[14]提出一種基于人工智能多電平換流器故障診斷方法，該方法的優(yōu)勢(shì)在于利用系統(tǒng)所獲得數(shù)據(jù)及專業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行分析，無需獲得系統(tǒng)繁雜的數(shù)學(xué)模型，但故障檢測環(huán)節(jié)準(zhǔn)確度較低且構(gòu)建診斷數(shù)據(jù)庫難度較大。文獻(xiàn)[15]針對(duì)MMC換流器系統(tǒng)提出一種基于子模塊開關(guān)信號(hào)與反饋內(nèi)部狀態(tài)的故障診斷策略，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)在線檢測子模塊故障類型，但當(dāng)子模塊數(shù)目龐大時(shí)，需逐一計(jì)算子模塊電容電壓增量指標(biāo)系數(shù)才能判斷系統(tǒng)是否處于故障狀態(tài)，運(yùn)算量過大。文獻(xiàn)[16]提出一種基于滑模觀測器的故障診斷策略，該方法是針對(duì)MMC換流器常出現(xiàn)的IGBT開路故障，且能夠規(guī)避采樣誤差和系統(tǒng)波動(dòng)所造成的干擾，但需對(duì)子模塊進(jìn)行逐一觀測，運(yùn)算耗時(shí)長，可實(shí)現(xiàn)度低。

本文提出一種基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法(Extend Kalman Filtering Algorithm，EKFA)的MMC換流器故障診斷策略。首先建立MMC系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，并分析其工作機(jī)理,針對(duì)MMC換流器多功率開關(guān)器件、多傳感器等系統(tǒng)特性，設(shè)計(jì)擴(kuò)展卡爾曼濾波器。卡爾曼濾波器的建立不僅能夠觀測系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)變量，實(shí)現(xiàn)MMC換流器的故障檢測工作，同時(shí)可以避免控制器在采樣過程中系統(tǒng)自身產(chǎn)生的過程噪聲以及傳感器噪聲對(duì)控制結(jié)果產(chǎn)生的干擾?；跀U(kuò)展卡爾曼濾波器的故障檢測系統(tǒng)，通過評(píng)判系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)變量的觀測量與其實(shí)際反饋量收斂情況來確定系統(tǒng)是否處于故障狀態(tài)，若確定系統(tǒng)運(yùn)行于故障狀態(tài)則進(jìn)一步定位故障點(diǎn)所在位置。最后對(duì)本文所提檢測方法進(jìn)行仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

1　模塊化多電平換流器數(shù)學(xué)模型

MMC換流器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示，由三相六橋臂組成。系統(tǒng)各橋臂結(jié)構(gòu)相同，均由n個(gè)相同結(jié)構(gòu)的子模塊及一橋臂電感串聯(lián)構(gòu)成：子模塊作為換流器系統(tǒng)的功率單元，橋臂電感起抑制系統(tǒng)內(nèi)部環(huán)流、緩沖故障的作用，上、下兩個(gè)橋臂構(gòu)成一個(gè)換流器相單元。

圖1　MMC換流器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.1　The topology structure of MMC

如圖1所示，子模塊是由2個(gè)互補(bǔ)導(dǎo)通的功率開關(guān)器件并聯(lián)儲(chǔ)能電容所組成的半橋結(jié)構(gòu)，其輸出電壓vjkm則由子模塊開關(guān)狀態(tài)及電容電壓所決定。

(1)

MMC換流器各子模塊之間相互獨(dú)立，根據(jù)基爾霍夫電流定律，各相上、下橋臂電流與系統(tǒng)交流側(cè)電壓、子模塊投切狀態(tài)等系統(tǒng)變量間的關(guān)系式為

(2)

(3)

式中，Lb為系統(tǒng)橋臂電感，mH；R為橋臂等效損耗電阻，Ω；ijp、ijn分別為各相上、下橋臂電流，kA；Vdc為直流側(cè)電壓，kV；vj為交流側(cè)電壓，kV。

由圖1可知，MMC換流器直流側(cè)電流(idc)均分至a、b、c三相，經(jīng)各相上、下橋臂通路完成對(duì)系統(tǒng)子模塊的能量傳輸以使其儲(chǔ)能電容電壓維持基本穩(wěn)定。基于基爾霍夫電流定律，橋臂電流與直流側(cè)電流、各相內(nèi)部環(huán)流之間的關(guān)系為

(4)

(5)

整理式(2)～式(5)，可獲得系統(tǒng)內(nèi)部環(huán)流、子模塊電容電壓與直流側(cè)電壓、子模塊投切狀態(tài)等系統(tǒng)狀態(tài)變量間的關(guān)系為

(6)

由式(2)、式(3)、式(6)可知，系統(tǒng)內(nèi)部環(huán)流、子模塊電容電壓、投切狀態(tài)等變量之間存在強(qiáng)耦合關(guān)系。若MMC換流器系統(tǒng)發(fā)生子模塊故障時(shí)，其電容電壓、系統(tǒng)內(nèi)部環(huán)流也將發(fā)生較大變化，偏離穩(wěn)定狀態(tài)，促使系統(tǒng)失穩(wěn)。如若不及時(shí)判斷出系統(tǒng)是否運(yùn)行于故障狀態(tài)并確定故障點(diǎn)所在位置并對(duì)其進(jìn)行有效處理，將威脅全系統(tǒng)安全運(yùn)行，造成永久性故障。

2　子模塊故障狀態(tài)分析

由于MMC換流器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜，子模塊數(shù)目龐大，系統(tǒng)潛在故障也多種多樣。參考MMC換流器系統(tǒng)多發(fā)生的故障類型，本文將潛在故障設(shè)定為子模塊功率開關(guān)器件開路故障，并分為3類，如圖2所示。

圖2　子模塊故障狀態(tài)Fig.2　Fault conditions of sub-module

由于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，子模塊作為系統(tǒng)功率單元，并不是理想直流源供電，而是儲(chǔ)能元件維持電壓供給，在投切過程中完成能量傳遞過程。如圖2所示，若子模塊功率開關(guān)器件發(fā)生開路故障，在其未被旁路的狀態(tài)下，對(duì)應(yīng)的子模塊輸出電壓如下。

故障類型1

(7)

故障類型2

(8)

故障類型3

(9)

式中,VSM為子模塊輸出電壓，kV；vC為電容電壓，kV；SSM為子模塊投切狀態(tài)；iarm為其附屬橋臂所流過的電流，kA。

MMC系統(tǒng)通過選擇性投切子模塊以實(shí)現(xiàn)其電容電壓數(shù)值波動(dòng)在一定范圍內(nèi)，若SM的輸入功率PSM為

PSM=iSMVSM=SSMiarmvC

(10)

由式(10)可知，若系統(tǒng)SM發(fā)生如圖2所示的3種不同開路故障，其對(duì)應(yīng)的輸入功率與其附屬橋臂電流iarm存在如下關(guān)系式。

故障狀態(tài)1

(11)

故障狀態(tài)2

(12)

故障狀態(tài)3

(13)

式中，PSM為子模塊電容電壓吸收功率，kW。

基于式(10)～式(13)，故障SM的子模塊電壓與正常狀態(tài)時(shí)的對(duì)比見表1。

表1　不同故障狀態(tài)子模塊電壓特性對(duì)比Tab.1　Comparison table of different fault sub-nodule’s state

3　故障診斷裝置設(shè)計(jì)

基于濾波技術(shù)的故障檢測方法最早由美國麻省理工學(xué)院Beard教授于1971年提出。基于觀測器的故障檢測與診斷系統(tǒng)(FaultDetectionandDiagnosis，F(xiàn)DD)，一般思路是將系統(tǒng)的可實(shí)測獲得的測量量與系統(tǒng)模型所提供的觀測量進(jìn)行比較，從而產(chǎn)生殘差，并對(duì)殘差進(jìn)行分析，與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較來實(shí)現(xiàn)故障監(jiān)測?；谙到y(tǒng)模型的FDD策略分為殘差產(chǎn)生和殘差估計(jì)兩個(gè)環(huán)節(jié)。當(dāng)系統(tǒng)正常運(yùn)行時(shí)，殘差近似為零；而當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，殘差則明顯偏離零點(diǎn)。

3.1擴(kuò)展卡爾曼濾波器設(shè)計(jì)

擴(kuò)展卡爾曼濾波技術(shù)為卡爾曼濾波算法在非線性系統(tǒng)觀測領(lǐng)域的延伸，基本原理如圖3所示。EKF算法采用狀態(tài)空間概念描述系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，對(duì)系統(tǒng)連續(xù)非線性模型進(jìn)行線性化和離散化處理，利用系統(tǒng)模型與已知狀態(tài)量遞推計(jì)算獲得卡爾曼濾波的觀測量，與影響系數(shù)矩陣法相比較，對(duì)于測量噪聲具有魯棒性，故障檢測結(jié)果準(zhǔn)確率更高，出現(xiàn)誤診的幾率更小[17，18]。

圖3　卡爾曼濾波算法原理Fig.3　The principle of Kalman filtering algorithm

擴(kuò)展卡爾曼濾波非線性狀態(tài)方程一般形式可表示為

(14)

EKF算法以受觀測系統(tǒng)離散域數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)，利用上一控制周期的狀態(tài)估計(jì)值和當(dāng)前時(shí)刻的輸入變量、測量狀態(tài)來獲取非測量狀態(tài)。若受觀測系統(tǒng)的狀態(tài)變量同時(shí)為觀測變量，其估算過程如下。

1)計(jì)算受觀測系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測值

(15)

2)計(jì)算狀態(tài)預(yù)測誤差協(xié)方差矩陣

(16)

3)計(jì)算卡爾曼濾波器增益矩陣

(17)

4)狀態(tài)觀測值矯正

(18)

5)計(jì)算最優(yōu)狀態(tài)誤差協(xié)方差矩陣

(19)

針對(duì)MMC變流器系統(tǒng)，若系統(tǒng)內(nèi)部環(huán)流為狀態(tài)變量同時(shí)為觀測變量，子模塊電容電壓與其投切狀態(tài)等為輸入變量，參考式(14)，將MMC數(shù)學(xué)模型進(jìn)行離散化處理，可得環(huán)流離散域簡化數(shù)學(xué)模型為

(20)

為簡化系統(tǒng)設(shè)計(jì)復(fù)雜程度，降低主控系統(tǒng)運(yùn)算負(fù)荷，同時(shí)提升擴(kuò)展卡爾曼濾波器的可實(shí)現(xiàn)性，假設(shè)系統(tǒng)子模塊均壓良好，則上、下橋臂端口電壓可簡化為

(21)

(22)

根據(jù)式(20)～式(22)，參考EKF估算過程，系統(tǒng)各相環(huán)流預(yù)測量與觀測量的表示方法為

(23)

參考上述針對(duì)MMC變流器所設(shè)計(jì)的EKF濾波器運(yùn)算過程，由式(23)可知，通過在上一控制周期內(nèi)采樣環(huán)節(jié)所獲得的子模塊電容電壓、橋臂電流等內(nèi)部變量進(jìn)行遞推運(yùn)算即可獲得現(xiàn)控制周期各相環(huán)流的觀測值。

3.2監(jiān)測模式

若MMC變流器系統(tǒng)運(yùn)行于無故障狀態(tài)，EKF所輸出的環(huán)流觀測值與實(shí)際值雖有一定偏差，但其數(shù)值較小，可認(rèn)為濾波器的觀測量收斂于系統(tǒng)實(shí)際反饋值。由式(14)可知，若系統(tǒng)子模塊功率開關(guān)器件發(fā)生開路故障狀態(tài)時(shí)，觀測殘差將產(chǎn)生數(shù)倍增幅，為準(zhǔn)確的判斷受監(jiān)測系統(tǒng)是否發(fā)生故障，需設(shè)定一個(gè)合適的偏差閾值

(24)

式中,Sfault為系統(tǒng)故障指示信號(hào)；Ithreshold為故障監(jiān)測裝置判斷閾值。

3.3定位模式

圖4　基于EKFA故障診斷策略流程Fig.4　The flow chart of fault diagnosis system based on EKFA

4　仿真分析

為驗(yàn)證所提子模塊故障診斷方法的控制效果，搭建了基于模型預(yù)測控制器(Model Predictive Control，MPC)[19-21]的三相MMC逆變器系統(tǒng)仿真模型。在系統(tǒng)發(fā)生不同類型故障時(shí)，對(duì)所提故障診斷檢測方法進(jìn)行理論驗(yàn)證，其系統(tǒng)控制框圖如圖5所示，仿真關(guān)鍵參數(shù)見表2。

圖5　MMC系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)框圖Fig.5　The control structure of MMC systerm

參數(shù)數(shù)值網(wǎng)側(cè)電壓頻率fs/Hz50直流電壓Vdc/kV60各相子模塊數(shù)量2n40子模塊電容Csum/μF5600橋臂電感l(wèi)/mH4網(wǎng)側(cè)濾波電感L/mH2網(wǎng)側(cè)等效電阻R/Ω0.01采樣頻率fsam/kHz10死區(qū)時(shí)間td/μs4

圖6為MMC換流器系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)仿真波形。由圖6a、圖6b可知，基于FCS-MPC控制器的MMC換流器系統(tǒng)輸出電流正弦度較高，跟蹤效果好，相間環(huán)流抑制效果顯著，上、下橋臂電流相位相差180°,相間環(huán)流數(shù)值為Idc/3。由圖6c可知，子模塊電容電壓波動(dòng)較小，均壓效果良好，為其幅值的±0.67%。由圖6d可知，若系統(tǒng)運(yùn)行于無故障狀態(tài)時(shí)，EKF的觀測值收斂于系統(tǒng)環(huán)流理論采樣值，誤差微小，可忽略不計(jì)。

圖6　MMC換流器穩(wěn)態(tài)仿真波形Fig.6　The simulation waveforms of MMC in steady state

圖7為MMC換流器系統(tǒng)發(fā)生不同類型子模塊故障時(shí)對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)仿真波形。圖7a為系統(tǒng)環(huán)流采樣值與EKF濾波器所獲得的觀測值，開路故障1發(fā)生前系統(tǒng)處于穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)，環(huán)流抑制效果顯著，其觀測值收斂于其實(shí)際反饋值；故障發(fā)生之后，系統(tǒng)環(huán)流產(chǎn)生嚴(yán)重畸變，幅值增大；故障發(fā)生4.2 ms后，觀測殘差增大且大于預(yù)設(shè)閾值，故障監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)入定位模式。圖7b為該相子模塊電容電壓波形，與第2節(jié)中子模塊電容電壓狀態(tài)理論分析一致，功率單元發(fā)生開關(guān)器件開路故障之后，流入故障子模塊的電能要遠(yuǎn)大于未發(fā)生故障的子模塊，所以其電容電壓大幅上升，并與其所附屬橋臂其他子模塊的電容電壓差值逐漸增大且大于預(yù)設(shè)閾值，并以此為定位依據(jù)，確定故障子模塊序號(hào)，完成故障診斷系統(tǒng)的定位工作。圖7c～圖7f則分別為故障類型2、3對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)波形。

圖7　不同故障類型動(dòng)態(tài)仿真波形Fig.7　Dynamic simulation waveforms of different fault types

5　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為驗(yàn)證上述針對(duì)MMC系統(tǒng)故障檢測方法的正確性和可實(shí)現(xiàn)性，搭建三相MMC換流器實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，如圖8所示。其中，MMC系統(tǒng)硬件參數(shù)與仿真參數(shù)基本一致：直流母線電壓為200 V；負(fù)載為阻抗負(fù)載，R=8 Ω，L=23 mH； 核心控制器采用DSP+FPGA數(shù)字處理系統(tǒng)架構(gòu)，DSP28335芯片作為主控制器完成核心算法，F(xiàn)PGA3S500E作為協(xié)處理器完成AD采樣、死區(qū)保護(hù)等輔助功能，系統(tǒng)控制器結(jié)構(gòu)如圖5所示。IGBT采用英飛凌公司的FF400R12KT3，為方便測量，將需觀測的輸出線電壓、子模塊電容電壓、輸出電流等經(jīng)D-A轉(zhuǎn)換并用安捷倫MSO6014A示波器觀測。實(shí)驗(yàn)均以a相故障為例進(jìn)行。

圖8　三相MMC逆變器實(shí)驗(yàn)樣機(jī)Fig.8　Experimental prototype of three phase MMC inverter

圖9為MMC換流器的系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)實(shí)驗(yàn)波形。由圖9a可見，由于子模塊電容的均壓效果好且示波器觀測通道有限，在系統(tǒng)運(yùn)行于無故障穩(wěn)定狀態(tài)下時(shí)，子模塊電容電壓波動(dòng)較小，在±2%以內(nèi)。由圖9b、圖9c可見，上、下橋臂電流相位相差180°，環(huán)流抑制效果良好，且EKF所獲得系統(tǒng)環(huán)流觀測量與采樣系統(tǒng)所獲得數(shù)值偏差較小，趨近于0。

圖9　三相MMC系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)實(shí)驗(yàn)波形Fig.9　The experimental waveforms of MMC in steady state

圖10為系統(tǒng)發(fā)生不同類型故障時(shí)的動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)波形。圖10a為MMC換流器a相單元的序號(hào)1子模塊發(fā)生故障類型1時(shí)，a相環(huán)流波形采樣值及其卡爾曼濾波器觀測值的對(duì)比波形，圖10b則為對(duì)應(yīng)的子模塊電容電壓波形。由圖可知：為避免系統(tǒng)擾動(dòng)所造成的監(jiān)測不準(zhǔn)確情況，在故障發(fā)生0.03 s后，a相環(huán)流現(xiàn)時(shí)反饋值與其觀測量的差值大于預(yù)設(shè)閾值，檢測系統(tǒng)進(jìn)入圖10b所示的定位環(huán)節(jié)；當(dāng)故障檢測系統(tǒng)進(jìn)入定位環(huán)節(jié)之后，0.05 s后故障子模塊與其附屬橋臂其余子模塊電容電壓差值大于預(yù)設(shè)閾值，并且此差值將逐漸增大，故障檢測系統(tǒng)記錄處于非正常狀態(tài)的子模塊并反饋至核心處理器，以完成控制系統(tǒng)整個(gè)故障檢測工作。圖10c～10f分別為故障類型2、3對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)環(huán)流波形與子模塊電容電壓波形。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，由于故障類型的差異，故障子模塊所吸收的功率大小不同致使其電容電壓上升速率不同，所以檢測系統(tǒng)完成子模塊故障定位工作所需耗時(shí)也略微有所區(qū)別，但均保持在ms級(jí)，在無需停機(jī)的前提下，檢測動(dòng)作迅速。

圖10　不同故障類型動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)波形Fig.10　Dynamic experimental waveforms of different fault types

6　結(jié)論

MMC換流系統(tǒng)子模塊數(shù)目龐大、潛在故障點(diǎn)較多，如何能夠快速檢測出系統(tǒng)處于故障狀態(tài)并定位故障位置是確保MMC換流系統(tǒng)安全運(yùn)行所急需解決的問題。本文以監(jiān)測系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)為出發(fā)點(diǎn)，引入擴(kuò)展卡爾曼濾波算法，提出了一種基于擴(kuò)展卡爾曼濾波技術(shù)的三相MMC換流器故障檢測策略。仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提故障檢測方法能夠在系統(tǒng)正常運(yùn)行下監(jiān)測，故障時(shí)無需停機(jī)即可快速檢測并定位，耗時(shí)短、運(yùn)算量小、易于工業(yè)應(yīng)用?；跀U(kuò)展卡爾曼濾波MMC換流器故障檢測方法作為一種針對(duì)MMC新型故障檢測技術(shù)，為高壓大功率多電平換流器故障檢測方法提供了新思路。

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A Novel Fault Diagnosis Strategy of MMC System Based on EKFA

Yin ShiTan Guojun

(School of Information and Electrical EngineeringChina University of Mining and Technology Xuzhou221116China)

The modular multi-level converter(MMC)，with the advantage of modularization，has becoming the core topology under the condition of high voltage and power.The diagnostic technique for common sub module faults in the MMC system directly affects the security and stable operation of the system.On the foundation of analyzing the MMC discrete mathematical model and the internal state change when sub-module power unit malfunctions，a novel fault diagnosis strategy for the MMC based on the extended Kalman filter algorithm(EKFA) is proposed to quickly determine whether the system is in a fault condition through observing the internal circular current state of the system.Firstly，the EKF equations are built referring to the discrete mathematical model.Secondly，the discretion mechanism and positioning method of the fault diagnosis system are built.Lastly，the comparative analysis of simulation and experiment is done under different fault conditions of sub-modules to verify the feasibility and effectiveness of the fault diagnosis strategy mentioned above.The experimental results show that the fault diagnosis strategy proposed in this paper can quickly determine the fault state and locate the fault location，and can therefore improve the safety performance of the MMC system.

Modular multi-level converter，extended Kalman filtering algorithm，fault state analysis， monitoring mode，positioning mode

江蘇省研究生培養(yǎng)創(chuàng)新工程(KYLX_1380)和江蘇省自然科學(xué)基金(BK20140204)資助項(xiàng)目。

2015-05-19改稿日期2015-08-15

TM46

殷實(shí)男，1990年生，博士研究生，研究方向?yàn)槎嚯娖綋Q流器控制技術(shù)。

E-mail：yinshicumt@163.com(通信作者)

譚國俊男，1962年生，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)殡娏﹄娮优c電力傳動(dòng)。

E-mail：gjt@cumt.edu.cn