【摘 要】
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光伏逆变器是光伏发电系统中最重要的系统平衡装置之一,绝缘栅双极型晶体管（Insulate-Gate Bipolar Transistor,IGBT）是光伏逆变器的核心部件,其发生故障时会影响光伏发电系统的稳定运行,如不及时处理排除故障,可能会造成无法估量的经济损失,因此对IGBT的故障检测与准确定位具有重要意义。本文将运用深度学习方法对IGBT的老化故障和开路故障展开相关研究,主要内容如下:（1）
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光伏逆变器是光伏发电系统中最重要的系统平衡装置之一,绝缘栅双极型晶体管（Insulate-Gate Bipolar Transistor,IGBT）是光伏逆变器的核心部件,其发生故障时会影响光伏发电系统的稳定运行,如不及时处理排除故障,可能会造成无法估量的经济损失,因此对IGBT的故障检测与准确定位具有重要意义。本文将运用深度学习方法对IGBT的老化故障和开路故障展开相关研究,主要内容如下:（1）提出了一种基于时间卷积网络的无标签老化故障预测方法。首先,分析IGBT老化失效机制,选择具有明显老化特征的外部电气参数–集电极-发射极关断尖峰电压值作为老化故障特征参数;其次,构建TCN网络模型,利用美国国家宇航局（NASA）研究中心加速老化实验数据集进行实验验证;最后,两项性能评价指标均验证了所提方法对老化故障特征参数预测的有效性和准确性。（2）提出了一种基于注意力循环神经网络的单标签开路故障诊断方法。首先,构建了一个两级式三相光伏并网发电仿真系统,并采集了光伏逆变器中可能发生的22种不同开路故障的直流侧电流数据;其次,为学习故障上下文信息并重点关注高关联特征,设计注意力循环神经网络模型对故障进行分类;最后,利用采集数据对模型进行了训练和测试,结果表明在不同信噪比下该模型都能有效地对故障进行分类,与其他传统算法相比具有更好的鲁棒性。（3）提出了一种基于多标签的光伏逆变器开路故障定位方法。首先,为利用故障间相关性提高定位性能,引入了多标签数据处理方法;其次,对Attention-LSTM进行了多标签化改进,可以实现直接的故障分类和定位;最后,利用采集数据对模型进行了训练和测试,结果表明,与其他传统算法相比,该方法具有更好的分类和定位性能。本论文提出的三种新方法,能利用灵活的感受野,并行地处理故障特征,对IGBT老化进行精确预测;学习故障上下文信息提高故障分类精确率和鲁棒性;利用多标签方法直接且精准地定位到故障IGBT,有效减少了故障诊断时间,具有较好的应用价值。
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