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题名MMC子模块母排直流故障失效机理分析
被引量：7
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作者
蔡洋
郭文勇
杜晓纪
郭文明
赵闯
桑文举
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机构
中国科学院电工研究所
中国科学院应用超导重点实验室
中国科学院大学
国家电网南瑞集团公司
中电普瑞电力工程有限公司
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出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期3460-3468,共9页
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基金
国家重点研发计划(2018YFB0905800)
国家自然科学基金(51877206,51721005)。
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文摘
模块化多电平变流器(modular multilevel converter,MMC)发生直流故障后,子模块内会出现显著的故障过电流,将在子模块母排上产生极大的电磁力与温升,可能造成母排永久性失效。为探究MMC子模块母排在直流故障下的失效机理,采用MMC直流故障工况计算与母排多物理场仿真相结合的方法,对故障电流冲击下母排的电磁–温度–应力耦合场进行了分析。首先,基于桥臂等值模型,对换流器桥臂故障电流进行了精确计算,探究了故障时刻对桥臂故障电流的影响,对子模块母排上可能出现的最严重故障电流工况进行了求解。其次,建立了母排在故障电流冲击下的电磁–温度–应力耦合场模型,对MMC子模块各部分母排的电磁力与焦耳热进行了建模,求解了子模块各部分母排在直流故障下的温升与应力分布。计算结果显示,在直流故障下MMC子模块母排温升很小,但机械应力较大、变形较为严重,母排所连旁路晶闸管端面螺栓承受的轴向力最大,可能出现螺栓松动与脱离失效。该结论可为MMC子模块母排直流故障工况可靠性评估与优化设计提供一定的参考。
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关键词
模块化多电平变流器
直流故障
子模块母排
多物理场分析
失效机理
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Keywords
modular multilevel converter
DC fault
submodule busbar
multiphysics analysis
failure mechanism
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分类号
TM46
[电气工程—电器]
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题名基于改进CNN和信息融合的动力电池组故障诊断方法
被引量：11
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作者
彭运赛
夏飞
袁博
王志成
罗志疆
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机构
上海电力大学自动化工程学院
国家电网南瑞集团公司
国家电网浙江送变电有限公司
国家电网淮北供电公司
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出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期1529-1536,共8页
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基金
国家重点研发计划(2017YFE0100900)
国家自然科学基金重大项目(71690234)资助。
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文摘
本文中提出一种基于改进CNN和信息融合的锂离子电池组故障诊断方法。首先,在全连接层前加入Concat层,以融合不同层次的特征,建立改进的CNN模型。然后,采用MCE准则来优化交叉熵损失函数,解决其在非标签维梯度不做处理的问题。针对人工确定CNN卷积核结构存在的不够实用的问题,利用BIC准则确定模型最优卷积核结构。采用以上改进CNN进行诊断后,引入确诊条件进行判断。对不符合确诊条件的诊断结果,进一步采用一般CNN网络进行辅助诊断。通过将初步诊断结果和辅助诊断结果采用D-S证据理论进行融合的方法,得到最终的诊断结果。测试结果表明,本文中提出的方法可有效提高动力电池组的故障诊断准确率。
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关键词
锂离子电池组
故障诊断
卷积神经网络
BIC准则
信息融合
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Keywords
lithium-ion battery pack
fault diagnosis
convolutional neural network
BIC criterion
information fusion
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分类号
TM9
[电气工程—电力电子与电力传动]
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