基于电力电子技术的电气设备故障诊断研究
2023-10-16李永宁江茗宇
李永宁,张 弛,江茗宇
(山东玻纤集团股份有限公司,山东 临沂 276400)
电力电子系统由电力系统、电气设备及能源转换系统等组成,通过电力电子设备对电能进行高效、灵活的转换及控制,从而实现电力系统的优化运行及电气设备的高效利用,但由于种种因素可能会出现不同类型的故障,不仅影响设备的正常运行,还会威胁电力系统的稳定安全。
1 电力电子技术
1.1 基本原理
电力电子技术的基本原理为电力电子元件工作原理[1]。如图1所示,电力电子系统主要由主电路、驱动放大电路、控制电路及保护电路组成。主电路是电力电子系统的核心,包括晶闸管、二极管、场效应管、IGBT等电力电子元件,这些元件可实现各种电路控制及运算,是电力电子技术的基本执行元件。晶闸管是一种具有开关功能的电子元件,利用控制电压控制其导通及封锁。二极管利用P型与N型半导体石墨组成PN结,实现电流的单向导通。场效应管由半导体材料制成,通过调节栅极电压控制其导通及截止。IGBT是一种高效能的半导体元件,融合了MOSFET与BJT两种元件的优点,可通过栅极电压快速开关大电流[2]。驱动放大电路用于驱动主电路中的电力电子元件,可提供足够的驱动电力,令电力电子元件能够正常工作。控制电路是电力电子系统的大脑,根据外部指令或系统状态,通过处理与计算生成对应的控制信号控制主电路中电力电子元件的运行状态,以实现对电能的精确转换及控制。保护电路是电力电子系统的保护者,负责监测电力电子系统的运行状态,一旦发现系统出现异常,如过温、过压、过流等,会立即采取保护措施,防止电力电子系统因故障而损坏[3]。
图1 电力电子系统的构成Fig.1 System structure of power electronics
1.2 电力电子设备的组成
电力电子设备的组成包括电源模块、控制模块、电力电子元件及散热系统等。电源模块是电力电子设备的能量来源,负责将输入的电能转化为设备所需的电压及电流。通常涉及电压的升降转换、频率变换及电源质量的优化等[4]。控制模块是电力电子设备的大脑,负责接收和处理输入的信号,根据这些信号控制电力电子元件的工作状态,以实现对电能的精确转换及控制。控制模块包括信号处理器、微处理器或数字信号处理器等。电力电子元件是实现电能转换及控制的关键部件,包括二极管、晶闸管、场效应管、IGBT等,在电路中起到开关、整流、调制等作用,是电力电子设备中不可或缺的部分[5]。
2 电气设备故障诊断
电气设备故障诊断是一项复杂的技术过程,涉及故障检测、故障定位、故障分析及故障修复4个步骤,如图2所示。故障检测。对电气设备进行实时监测,发现设备异常情况后,判断设备是否出现故障。故障定位。一旦发现设备出现故障,要确定故障的具体位置,通常需要依赖设备的运行数据及故障信息。故障分析。确定故障位置后,对故障进行深入分析,找出故障原因,通常涉及电力电子技术、电路理论、控制理论等方面的知识。故障修复。找出故障原因后,采取相应的措施进行故障修复,恢复设备运行。
图2 故障诊断流程Fig.2 Fault diagnosis process
3 实验设计
3.1 实验方法
实验方法主要采用数据收集、故障模拟及机器学习模型训练。
数据收集。在商用交流变频器正常运行过程中,利用数据采集系统收集设备的实时参数,包括输入/输出电压、电流、开关频率及功率因数等,用于后续的故障模型建立及故障诊断。
故障模拟。数据收集结束后,人为地改变设备工作状态,模拟各种可能的故障情况,如改变供电电压,模拟IGBT过压故障。改变设备负载,模拟电流过流故障。关闭冷却系统,模拟冷却系统故障。在模拟故障期间继续收集设备参数数据。
机器学习模型训练。利用收集到的正常及故障数据,训练一个用于故障诊断的机器学习模型。选择决策树模型,训练过程中将80%的数据用于模型训练,剩余20%的数据用于模型验证。
此实验方法的优点是综合了数据收集、故障模拟及机器学习技术,能有效模拟设备的真实工作环境,准确地识别并定位故障。
3.2 实验数据的收集
实验数据主要来源于商用交流变频器在正常运行及故障模拟状态下的电力参数,包括输入/输出电压(Vin,Vout)、电流(Iin,Iout)、开关频率(fsw)及功率因数(PF)。通过数据采集系统每秒收集一次。具体的参数数据如表1所示。
表1 参数数据部分展示Tab.1 Display of some parameter data
数据处理阶段。进行数据清洗,剔除不完整或明显错误的数据记录。基于收集到的数据计算每一个电力参数的平均值、方差及峰峰值,为故障诊断提供丰富的信息。计算公式如下:
平均值(μ)的计算公式为:
μ= (1/N) *∑xi
其中,N是数据总数,xi是第i个数据,∑表示求和。
方差(σ2)的计算公式为:
σ2= (1/N) * ∑ (xi-μ)2
其中,N是数据总数,xi是第i个数据,μ是平均值,∑表示求和。
峰峰值 (Vpp)的计算公式为:
Vpp=Vmax-Vmin
其中,Vmax是数据的最大值,Vmin是数据的最小值。
3.3 数据处理
对收集的电力参数数据进行统计特性计算。计算数据如表2。
表2 计算后的统计特性数据Tab.2 Statistical characteristic data after calculation
对表2进行分析发现,输入电压与输出电压的平均值相差20 V,表明设备在运行过程中可能存在电压降低的现象。输入电流的平均值高于输出电流的平均值,说明电气设备存在一定的能量损失。开关频率的平均值为20 kHz,方差较小,表明设备的开关频率较为稳定,系统运行的稳定性较好。功率因数的平均值接近于1,峰峰值较小,说明设备大部分时间都在有效的工作状态中。
3.4 结果分析
为了验证故障诊断方法的有效性,对实验结果进行分析。根据3.3节中计算的电气设备统计特性,分析设备的正常工作状态与发生故障时的状态差异。对故障诊断结果进行统计,并将结果汇总在表3中。
表3 不同电压与电流条件下的故障诊断结果Tab.3 Fault diagnosis results under different voltage and current conditions
表3的数据结果表明,基于电力电子技术的电气设备故障诊断方法具有较高的准确性及实用性。未来,还需进一步优化该方法,提高故障检测与诊断速度及准确率。