针对基于传统特定谐波消除调制(SHEPWM)的三电平NPC逆变器的中点电压波动问题,分析了相电压中基波与三次谐波对中点电压波动的影响。建立了中点电压与三次谐波含量之间的关系,提出了基于三次谐波定量控制的改进SHEPWM方法,通过引入三次...针对基于传统特定谐波消除调制(SHEPWM)的三电平NPC逆变器的中点电压波动问题,分析了相电压中基波与三次谐波对中点电压波动的影响。建立了中点电压与三次谐波含量之间的关系,提出了基于三次谐波定量控制的改进SHEPWM方法,通过引入三次谐波控制方程重构SHEPWM开关角求解方程,并在此基础上以最大化程度抑制中点电压波动为目的,推导出了最优的三次谐波含量,在Matlab/Simulink平台上搭建了2 MW/3 k V逆变器并网模型,对改进SHEPWM方法的中点电压波动抑制效果进行了测试。研究结果表明:利用基于三次谐波最优含量控制的改进SHEPWM方法,能有效抑制中点电压的低频波动,提高NPC逆变器输出性能,降低直流环节电容。展开更多
中点钳位(neutral point clamped,NPC)型三电平逆变器并网工作环境恶劣,IGBT面临单管与双管同时故障的挑战,这使得故障特征之间的差异变得非常微弱,进而导致双管故障的识别精度难以有效提升。为此,提出了一种新的故障诊断方法,该方法结...中点钳位(neutral point clamped,NPC)型三电平逆变器并网工作环境恶劣,IGBT面临单管与双管同时故障的挑战,这使得故障特征之间的差异变得非常微弱,进而导致双管故障的识别精度难以有效提升。为此,提出了一种新的故障诊断方法,该方法结合了多通道的二维递归融合图和轻量化多尺度残差(lightweightmultiscale convolutional residuals,LMCR)网络。首先,通过仿真获取三相电流信号作为故障信号;再利用递归图(recurrence plot,RP)将三相电流信号分别转化为二维图并进行多通道融合,以捕捉时间序列中的周期性、突变点和趋势等特征;最后,将递归融合图作为输入,输入到LMCR模型中进行故障识别,LMCR模型整合多级Inception结构和残差网络,用于提取不同尺度的特征并融合这些特征,从而保证网络的梯度消失和爆炸。实验结果显示,该方法在IGBT故障识别中表现出色,无噪声环境下平均识别准确率达100%,噪声环境中也达到了92.53%,充分证明了该方法具有较强的特征提取能力和优异的抗噪性能。展开更多
文摘针对基于传统特定谐波消除调制(SHEPWM)的三电平NPC逆变器的中点电压波动问题,分析了相电压中基波与三次谐波对中点电压波动的影响。建立了中点电压与三次谐波含量之间的关系,提出了基于三次谐波定量控制的改进SHEPWM方法,通过引入三次谐波控制方程重构SHEPWM开关角求解方程,并在此基础上以最大化程度抑制中点电压波动为目的,推导出了最优的三次谐波含量,在Matlab/Simulink平台上搭建了2 MW/3 k V逆变器并网模型,对改进SHEPWM方法的中点电压波动抑制效果进行了测试。研究结果表明:利用基于三次谐波最优含量控制的改进SHEPWM方法,能有效抑制中点电压的低频波动,提高NPC逆变器输出性能,降低直流环节电容。
