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专利名称：CHB变流器故障检测定位方法及装置

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410510169.5

专利申请（专利权）人：内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司
权利人地址：内蒙古自治区呼和浩特市玉泉区锡林南路21号

专利发明（设计）人：王宇强,何晋伟,钟鸣,韩如磊,阿敏夫,高晨

专利摘要：本发明公开了一种CHB变流器故障检测定位方法及装置，属于故障检测技术领域。方法包括：预测下一个开关周期内的预测比较量，并将预测得到的下一个开关周期内的预测比较量与实际采集得到的下一个开关周期内的实测比较量进行比较，得到是否发生故障的故障检测结果；在确定发生故障且满足故障定位条件时，生成故障定位矩阵；故障定位矩阵包括与CHB变流器中多个开关一一对应的故障定位变量；在生成故障定位矩阵后的每一个开关周期内，均利用当前开关周期内的故障检测结果对故障定位矩阵中的故障定位变量进行更新，并根据更新后的故障定位矩阵定位故障开关。本发明能够利用简单算法实现故障检测和准确定位。

主权利要求：
1.一种CHB变流器故障检测定位方法，其特征在于，所述CHB变流器包括多个串联连接的H桥单元；所述方法包括：基于对所述CHB变流器在当前开关周期内的采集量，通过龙伯格观测器计算每一个H桥单元的负载电流；所述采集量包括每一个H桥单元的直流侧输出电压、网侧电压和网侧电流；
将所述直流侧输出电压、所述网侧电压、所述网侧电流和所述负载电流输入至CHB预测模型中进行预测，得到下一个开关周期内的预测比较量；所述比较量包括网侧电流和/或直流侧输出电压；
将得到的下一个开关周期内的预测比较量与实际采集得到的下一个开关周期内的实测比较量进行比较，得到是否发生故障的故障检测结果；
在确定发生故障且满足故障定位条件时，生成故障定位矩阵；所述故障定位矩阵包括与所述CHB变流器中多个开关一一对应的故障定位变量；
在生成故障定位矩阵后的每一个开关周期内，确定当前开关周期内每一个开关的开闭状态和通断状态；针对每一个开关均执行：从预先配置的多个场景中，确定与当前开关周期内的故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景；多个场景与多个更新方式一一对应；利用所述目标场景所对应的目标更新方式对故障定位矩阵中该开关所对应的故障定位变量进行更新；
在对故障定位矩阵经过每一次更新后确定是否达到故障判定条件，若达到所述故障判定条件，则将故障定位矩阵中最大的至少一个故障定位变量所对应的开关确定为故障开关；
若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：未发生故障、开关关闭且不导通，则更新方式为：不对该开关所对应的故障定位变量进行更新；
若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：未发生故障、开关打开但不导通，则更新方式为：不对该开关所对应的故障定位变量进行更新；
若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：未发生故障、开关打开且导通，则更新方式为：该开关所对应的故障定位变量减。
若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：发生故障、开关关闭且不导通，则更新方式为：该开关所对应的故障定位变量减。
若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：发生故障、开关打开但不导通，则更新方式为：该开关所对应的故障定位变量减。
若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：发生故障、开关打开且导通，则更新方式为：该开关所对应的故障定位变量增大。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述CHB预测模型是利用网侧电流与每一个H桥单元直流侧输出电压的微分关系式离散后得到的；
在每一个开关周期内利用网侧电流的瞬时参考值控制网侧电流和网侧电压同相位；该网侧电流的瞬时参考值是利用网侧电流的参考值乘上网侧电压锁相环的输出相位角得到的；该网侧电流的参考值是利用所述直流侧输出电压、所述网侧电压、所述负载电流以及给定的直流侧输出电压参考值计算得到的。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，该网侧电流的瞬时参考值还受成本函数J约束，通过最小化成本函数J实现对下一个开关周期内该网侧电流的瞬时参考值的修正；所述成本函数J为：其中， 、 和 为权重因子；为网侧电流的瞬时参考值； 为所述直流侧输出电压参考值； 为直流侧输出电压的平均值； 、 分别为预测的第(k+2)个开关周期内的网侧电流和第i个H桥单元的直流侧输出电压。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障定位条件是否满足的确定方式包括：在满足故障定位条件前的每一个开关周期内，若故障检测结果为发生故障，则将用于表征连续故障次数的参量加1，且当参量大于设定次数时确定为满足故障定位条件；若故障检测结果为未发生故障，则在参量大于0时将参量减1。
5.一种CHB变流器故障检测定位装置，其特征在于，所述CHB变流器包括多个串联连接的H桥单元；所述装置包括：计算单元，用于基于对所述CHB变流器在当前开关周期内的采集量，通过龙伯格观测器计算每一个H桥单元的负载电流；所述采集量包括每一个H桥单元的直流侧输出电压、网侧电压和网侧电流；
预测单元，用于将所述直流侧输出电压、所述网侧电压、所述网侧电流和所述负载电流输入至CHB预测模型中进行预测，得到下一个开关周期内的预测比较量；所述比较量包括网侧电流和/或直流侧输出电压；
故障检测单元，用于将得到的下一个开关周期内的预测比较量与实际采集得到的下一个开关周期内的实测比较量进行比较，得到是否发生故障的故障检测结果；
生成单元，用于在确定发生故障且满足故障定位条件时，生成故障定位矩阵；所述故障定位矩阵包括与所述CHB变流器中多个开关一一对应的故障定位变量；
更新定位单元，用于在生成故障定位矩阵后的每一个开关周期内，确定当前开关周期内每一个开关的开闭状态和通断状态；针对每一个开关均执行：从预先配置的多个场景中，确定与当前开关周期内的故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景；多个场景与多个更新方式一一对应；利用所述目标场景所对应的目标更新方式对故障定位矩阵中该开关所对应的故障定位变量进行更新；在对故障定位矩阵经过每一次更新后确定是否达到故障判定条件，若达到所述故障判定条件，则将故障定位矩阵中最大的至少一个故障定位变量所对应的开关确定为故障开关；
若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：未发生故障、开关关闭且不导通，则更新方式为：不对该开关所对应的故障定位变量进行更新；
若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：未发生故障、开关打开但不导通，则更新方式为：不对该开关所对应的故障定位变量进行更新；
若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：未发生故障、开关打开且导通，则更新方式为：该开关所对应的故障定位变量减。
若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：发生故障、开关关闭且不导通，则更新方式为：该开关所对应的故障定位变量减。
若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：发生故障、开关打开但不导通，则更新方式为：该开关所对应的故障定位变量减。
若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：发生故障、开关打开且导通，则更新方式为：该开关所对应的故障定位变量增大。
6.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存放计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器上所存放的计算机程序，以实现上述权利要求1?4任一所述方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1?4任一所述的方法的步骤。 说明书 : CHB变流器故障检测定位方法及装置技术领域[0001] 本发明涉及故障检测技术领域，特别涉及一种CHB变流器故障检测定位方法及装置。背景技术[0002] CHB变流器的故障主要由半导体器件的故障引起，半导体器件的开路故障不会立即造成损坏，但会导致网侧电流和多电平电压失真，进而导致功率不平衡和变流器中的级联故障。[0003] 相关技术中，需要额外安装电压传感器来实现故障检测和定位。不仅成本高，且运算复杂。发明内容[0004] 本发明提供了一种CHB变流器故障检测定位方法及装置，可以解决相关技术的成本高、运算复杂的问题。技术方案如下：[0005] 一方面，提供了一种CHB变流器故障检测定位方法，所述CHB变流器包括多个串联连接的H桥单元；所述方法包括：[0006] 基于对所述CHB变流器在当前开关周期内的采集量，通过龙伯格观测器计算每一个H桥单元的负载电流；所述采集量包括每一个H桥单元的直流侧输出电压、网侧电压和网侧电流；[0007] 将所述直流侧输出电压、所述网侧电压、所述网侧电流和所述负载电流输入至CHB预测模型中进行预测，得到下一个开关周期内的预测比较量；所述比较量包括网侧电流和/或直流侧输出电压；[0008] 将得到的下一个开关周期内的预测比较量与实际采集得到的下一个开关周期内的实测比较量进行比较，得到是否发生故障的故障检测结果；[0009] 在确定发生故障且满足故障定位条件时，生成故障定位矩阵；所述故障定位矩阵包括与所述CHB变流器中多个开关一一对应的故障定位变量；[0010] 在生成故障定位矩阵后的每一个开关周期内，均利用当前开关周期内的故障检测结果对所述故障定位矩阵中的故障定位变量进行更新，并根据更新后的故障定位矩阵定位故障开关。[0011] 另一方面，提供了一种CHB变流器故障检测定位装置，所述CHB变流器包括多个串联连接的H桥单元；所述装置包括：[0012] 计算单元，用于基于对所述CHB变流器在当前开关周期内的采集量，通过龙伯格观测器计算每一个H桥单元的负载电流；所述采集量包括每一个H桥单元的直流侧输出电压、网侧电压和网侧电流；[0013] 预测单元，用于将所述直流侧输出电压、所述网侧电压、所述网侧电流和所述负载电流输入至CHB预测模型中进行预测，得到下一个开关周期内的预测比较量；所述比较量包括网侧电流和/或直流侧输出电压；[0014] 故障检测单元，用于将得到的下一个开关周期内的预测比较量与实际采集得到的下一个开关周期内的实测比较量进行比较，得到是否发生故障的故障检测结果；[0015] 生成单元，用于在确定发生故障且满足故障定位条件时，生成故障定位矩阵；所述故障定位矩阵包括与所述CHB变流器中多个开关一一对应的故障定位变量；[0016] 更新定位单元，用于在生成故障定位矩阵后的每一个开关周期内，均利用当前开关周期内的故障检测结果对所述故障定位矩阵中的故障定位变量进行更新，并根据更新后的故障定位矩阵定位故障开关。[0017] 另一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存放计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器上所存放的计算机程序，以实现上述所述的CHB变流器故障检测定位方法的步骤。[0018] 另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述CHB变流器故障检测定位方法的步骤。[0019] 本发明提供的技术方案至少可以带来以下有益效果：[0020] 在当前开关周期内对每一个H桥单元进行参数采集后，由CHB预测模型预测出下一个开关周期内的预测比较量，并基于预测的下一个开关周期内的预测比较量与实际采集的下一个开关周期内的实测比较量进行比较，根据比较差值直接可以确定是否发生了故障，并利用存储历史故障检测数据故障定位矩阵实现故障开关的定位，由于无需额外安装传感器，因此成本较低，并且算法简单、定位准确。附图说明[0021] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。[0022] 图1是本发明一实施例提供的一种CHB变流器故障检测定位方法流程图；[0023] 图2是本发明一实施例提供的CHB变流器的一种拓扑结构图；[0024] 图3是本发明一实施例提供的场景示意图；[0025] 图4是本发明一实施例提供的一种CHB变流器故障检测定位装置结构图；[0026] 图5是本发明一实施例提供的一种计算机设备的硬件架构图。具体实施方式[0027] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。[0028] 请参考图1，本发明实施例提供的一种CHB变流器故障检测定位方法，所述CHB变流器包括多个串联连接的H桥单元；该方法包括：[0029] 步骤100，基于对所述CHB变流器在当前开关周期内的采集量，通过龙伯格观测器计算每一个H桥单元的负载电流；所述采集量包括每一个H桥单元的直流侧输出电压、网侧电压和网侧电流；[0030] 步骤102，将所述直流侧输出电压、所述网侧电压、所述网侧电流和所述负载电流输入至CHB预测模型中进行预测，得到下一个开关周期内的预测比较量；所述比较量包括网侧电流和/或直流侧输出电压；[0031] 步骤104，将得到的下一个开关周期内的预测比较量与实际采集得到的下一个开关周期内的实测比较量进行比较，得到是否发生故障的故障检测结果；[0032] 步骤106，在确定发生故障且满足故障定位条件时，生成故障定位矩阵；所述故障定位矩阵包括与所述CHB变流器中多个开关一一对应的故障定位变量；[0033] 步骤108，在生成故障定位矩阵后的每一个开关周期内，均利用当前开关周期内的故障检测结果对所述故障定位矩阵中的故障定位变量进行更新，并根据更新后的故障定位矩阵定位故障开关。[0034] 本发明实施例中，在当前开关周期内对每一个H桥单元进行参数采集后，由CHB预测模型预测出下一个开关周期内的预测比较量，并基于预测的下一个开关周期内的预测比较量与实际采集的下一个开关周期内的实测比较量进行比较，根据比较差值直接可以确定是否发生了故障，并利用存储历史故障检测数据故障定位矩阵实现故障开关的定位，由于无需额外安装传感器，因此成本较低，并且算法简单、定位准确。[0035] 请参考图2，为本发明实施例所述CHB变流器的一种拓扑结构图，该CHB变流器为并网运行的单相级联H桥变流器，CHB变流器由n个H桥单元串联而成，每一个H桥单元的直流侧可接入电池、光伏、直流负荷等源荷设备。每一个H桥单元中包括四个开关，由于开关开路故障等问题造成变流器电流电压波形失真，从而导致变流器功率不平衡和级联故障等问题，因此必须对变流器的故障进行检测和定位。[0036] 下面描述图1所示的各个步骤的执行方式。[0037] 首先，针对步骤100，基于对所述CHB变流器在当前开关周期内的采集量，通过龙伯格观测器计算每一个H桥单元的负载电流；所述采集量包括每一个H桥单元的直流侧输出电压、网侧电压和网侧电流。[0038] CHB变流器在工作过程中需要根据开关周期对H桥单元中的开关进行打开和关闭，以实现将输入的交流转换为直流进行输出。而故障检测过程则需要在CHB变流器的工作过程中进行。[0039] 以当前开关周期为第k个开关周期为例，那么在第k个开关周期开始时，可以进行如下采集量的采集：每一个H桥单元的直流侧输出电压 、网侧电压 和网侧电流 ；其中，i为1、2、…、n。[0040] 在得到采集量之后，可以通过龙伯格观测器扩展，引入线性化参数，计算得到每一个H桥单元的负载电流 。[0041] 然后，针对步骤102，将所述直流侧输出电压、所述网侧电压、所述网侧电流和所述负载电流输入至CHB预测模型中进行预测，得到下一个开关周期内的预测比较量。[0042] 本发明实施例中，该比较量包括网侧电流和/或直流侧输出电压，可以利用比较量的预测值和实测值的比较结果来实现故障检测。[0043] 为了预测下一个开关周期内的网侧电流和/或直流侧输出电压，需要预先构建CHB预测模型，该CHB预测模型可以是通过训练神经网络得到，也可以通过参数之间的关联关系来确定。[0044] 假 设 C H B 变 流 器 每 个 H 桥 单 元 中 的 直 流 侧 电 容 值 相 等 ，即，那么网侧电流 与每一个H桥单元的直流侧电压之间的微分关系式为：[0045][0046] 其中， 为网侧电压； 为网侧电流； 为第i个H桥单元的直流侧输出电压；为第i个H桥单元的直流侧负载电流； 为滤波器电感； 为寄生电阻；Co为直流侧电容值；di为第i个H桥单元中开关的开闭状态，i=1,2,…,n。[0047] 本发明一个实施例中，对上述网侧电流与每一个H桥单元直流侧输出电压的微分关系式进行离散化处理，可以得到如下CHB预测模型：[0048][0049] 其中， 、 分别为预测的第(k+1)个开关周期内的网侧电流和第i个H桥单元的直流侧输出电压， 、 分别为实测的第k个开关周期内的网侧电流和网侧电压， 、 分别为第i个H桥单元在第k个开关周期内的直流侧负载电流和直流侧输出电压， 为第i个H桥单元在第k个开关周期内开关的开闭状态； 、 、 分别为H桥单元中的寄生电阻、开关周期和滤波器电感； 为直流侧电容值。[0050] 在步骤102中，将步骤100中在第k个开关周期采集得到的直流侧输出电压、网侧电压 、网侧电流 和负载电流 ，输入至上述CHB预测模型中，可以得到第(k+1)个开关周期内的网侧电流 和第(k+1)个开关周期内第i个H桥单元的直流侧输出电压 。[0051] 由于上述CHB预测模型是利用网侧电流与每一个H桥单元直流侧输出电压的微分关系式离散化处理后得到的，相对于训练神经网络，成本更低，且微分关系式更能够体现出两个参数之间的关联关系，进而在离散化处理后得到的CHB预测模型，对CHB变流器进行下一个开关周期内的网侧电流的预测会更加准确，从而可以进一步提高故障检测结果的准确性。[0052] 为了保证每一个开关周期内均能够对下一个开关周期内的网侧电流和/或直流侧输出电压进行准确预测，在本发明一个实施例中，在每一个开关周期内利用网侧电流的瞬时参考值控制网侧电流和网侧电压同相位。其中，该网侧电流的瞬时参考值是利用网侧电流的参考值乘上网侧电压锁相环的输出相位角得到的；该网侧电流的参考值是利用所述直流侧输出电压、所述网侧电压、所述负载电流以及给定的直流侧直流电压参考值计算得到的。[0053] 在计算该网侧电流的参考值时，可以忽略CHB变流器的功率损耗，考虑CHB变流器输入功率和输出功率近似相同，即Pin=Pout，从而可以推导得到该网侧电流的参考值 ：[0054][0055] 其中， 为直流侧输出电压实际值 与直流侧直流电压参考值 的差值。[0056] 进一步地，在得到该网侧电流的参考值 之后，利用如下公式计算得到该网侧电流的瞬时参考值 ：[0057][0058] 其中， 为网侧电压锁相环的输出相位角；不考虑超前或滞后相移的情况，仅考虑单位功率因数操作，即 。[0059] 本发明实施例中，通过在每一个开关周期内利用网侧电流的瞬时参考值控制网侧电流和网侧电压同相位，以使得对下一个开关周期内参数的修正，从而能够提高对下一个开关周期内的网侧电流和/或直流侧输出电压进行预测的准确性。[0060] 更进一步地，对于CHB变流器属于多电平变流器，为了进一步提高对下一个开关周期内网侧电流的准确预测，可以利用成本函数实现对该网侧电流的瞬时参考值的修正，通过控制成本函数最小化以实现网侧电流和网侧电压同向位，维持直流侧电压在给定值，并实现每个H桥单元的直流电压均衡控制。在目标函数中，处于稳定性考虑，使用误差的平方和，即2?范数。具体地：该网侧电流的瞬时参考值还受成本函数J约束，通过最小化成本函数J实现对下一个开关周期内该网侧电流的瞬时参考值的修正；所述成本函数J为：[0061][0062] 其中， 、 和 为权重因子； 为网侧电流的瞬时参考值； 为所述直流侧直流电压参考值； 为直流侧输出电压的平均值； 、分别为预测的第(k+2)个开关周期内的网侧电流和第i个H桥单元的直流侧输出电压。[0063] 假设CHB变流器各H桥单元的直流侧直流电压参考值是相等的，即：，为了解决各H桥单元之间的差异，使用系统的额定电压和额度电流对权重因子进行归一化处理，即：[0064][0065] 其中， 、 、 为归一化处理后的权重因子， 为额定电流，为额定电压。[0066] 将归一化处理后的权重因子代入上述成本函数，从而可以解决各H桥单元之间的差异。[0067] 接下来针对步骤104，将得到的下一个开关周期内的预测比较量与实际采集得到的下一个开关周期内的实测比较量进行比较，得到是否发生故障的故障检测结果。[0068] 对于CHB变流器，H桥单元中发生开关开路故障会导致预期的端电压和实际端电压存在差异，两者之间的差值等于直流侧电压，因此对于CHB变流器中任何单个开关发生开路故障都会出现预测端电压和实际端电压的差值为直流侧电压。[0069] 对于模型预测控制的CHB变流器，当任何一个开关发生开路故障，会导致开关函数的预测值与实测值产生差值 ，即：[0070][0071] 其中， 为开关函数的预测值， 为开路故障条件下的实际开关函数。开关开路故障的发生不会导致开关函数的变化超过一个电平，即 开关函数值不会从+1变为?1，或者不会从?1变为+1。[0072] 从而可以推导得到电流误差信号 和电压误差信号 ，通过这两个误差信号来检测开关开路故障的存在。即：[0073][0074] 当检测到误差函数满足以下关系式，则确定发生了故障，即：[0075][0076] 和/或，[0077][0078] 因此，可以直接计算预测得到的下一个开关周期内的网侧电流与实际采集得到的下一个开关周期内的网侧电流的差值，若该差值 满足上述关系式，则确定CHB变流器发生了故障；和/或，计算预测得到的下一个开关周期内的直流侧输出电压与实际采集得到的下一个开关周期内的直流侧输出电压的差值，若该差值 满足上述关系式，则确定CHB变流器发生了故障。[0079] 进一步地，考虑到CHB变流器实际运行期间可能出现的测量误差，因此通过对两个误差信号进行归一化处理并比较它们的大小来确定。归一化误差通过将上述两个误差信号、 除以它们各自的额定值而获得，即：[0080][0081] 其中， 为电流误差信号对应的归一化误差； 为电压误差信号对应的归一化误差； 为网侧电流的额定值； 为第i个H桥单元直流侧输出电压的额定值。如此，若如下关系式满足，则确定发生了故障：[0082][0083] 和/或，[0084][0085] 可见本发明实施例中，只需利用网侧电流和/或直流侧输出电压的预测值和实测值进行比较即可判定CHB变流器是否发生了故障，算法简单；并且，在对CHB变流器的控制过程中，保证网侧电流和网侧电压同相位，以及利用成本函数对网侧电流的瞬时参考值进行修正，从而提高了故障检测结果的准确性。[0086] 进一步针对步骤106，在确定发生故障且满足故障定位条件时，生成故障定位矩阵；所述故障定位矩阵包括与所述CHB变流器中多个开关一一对应的故障定位变量。[0087] 在本发明实施例中，可以在故障检测结果为发生故障时直接判定为满足故障定位条件。但是，考虑到故障检测结果发生误报，可以在生成故障定位矩阵之前检测连续的故障发生事件。因此，一个实现方式中，该故障定位条件是否满足的确定方式可以包括：在满足故障定位条件前的每一个开关周期内，若故障检测结果为发生故障，则将用于表征连续故障次数的参量kcount加1，且当参量大于设定次数时确定为满足故障定位条件；若故障检测结果为未发生故障，则在参量kcount大于0时将参量减1。若故障检测结果为未发生故障，且参量kcount等于0，则不对参量进行增减。也就是说，只有kcount当大于设定次数（比如，3次）则确定满足故障定位条件，此时生成故障定位矩阵。[0088] 本发明实施例中，故障定位矩阵Γfault包括与CHB变流器中多个开关一一对应的故障定位变量：[0089][0090] 其中， 为CHB变流器中第n个H桥单元，γ ji为CHB变流器中第i个H桥单元中第j个开关Sji对应的故障定位变量；每个故障定位变量都独立地链接到CHB变流器中的单个开关，在多个故障的情况下，多个故障定位变量γ ji将独立递增，直到完成各个开关的故障定位。[0091] 最后针对步骤108，在生成故障定位矩阵后的每一个开关周期内，均利用当前开关周期内的故障检测结果对所述故障定位矩阵中的故障定位变量进行更新，并根据更新后的故障定位矩阵定位故障开关。[0092] 在生成故障定位矩阵后的一个开关周期内可能无法定位到故障开关，因此，需要多个开关周期后才能定位到故障开关，因此，在生成故障定位矩阵后的每一个开关周期内，均需要利用当前开关周期内的故障检测结果对故障定位矩阵中的故障定位变量进行更新，以由故障定位矩阵实现对历史检测数据的存储。[0093] 本发明实施例中，在利用当前开关周期内的故障检测结果对所述故障定位矩阵中的故障定位变量进行更新时，可以包括如下内容：[0094] 首先、确定当前开关周期内每一个开关的开闭状态和通断状态；[0095] 然后、针对每一个开关均执行：从预先配置的多个场景中，确定与当前开关周期内的故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景；多个场景与多个更新方式一一对应；利用所述目标场景所对应的目标更新方式对该开关所对应的故障定位变量进行更新。[0096] 一个实现方式中，可以配置如下六种场景，每一种场景对应一种更新方式，请参考图3，为场景示意图：[0097] 场景一、若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：未发生故障、开关关闭且不导通，该场景下无法推断故障位置，则更新方式为：不对该开关所对应的故障定位变量进行更新；[0098] 场景二、若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：未发生故障、开关打开但不导通，该场景下无法推断故障位置，则更新方式为：不对该开关所对应的故障定位变量进行更新；[0099] 场景三、若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：未发生故障、开关打开且导通，该场景下故障不太可能发生在该开关上，则更新方式为：该开关所对应的故障定位变量减。籟0100] 场景四、若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：发生故障、开关关闭且不导通，该场景下故障不太可能发生在该开关上，则更新方式为：该开关所对应的故障定位变量减。籟0101] 场景五、若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：发生故障、开关打开但不导通，该场景下故障不太可能发生在该开关上，则更新方式为：该开关所对应的故障定位变量减。籟0102] 场景六、若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：发生故障、开关打开且导通，该场景下故障很有可能发生在该开关上，则更新方式为：该开关所对应的故障定位变量增大。[0103] 本发明实施例在根据更新后的故障定位矩阵定位故障开关时，可以包括：在对故障定位矩阵经过每一次更新后确定是否达到故障判定条件，若达到所述故障判定条件，则将故障定位矩阵中最大的至少一个故障定位变量所对应的开关确定为故障开关。[0104] 其中，该故障判定条件可以是故障检测结果为发生故障的次数达到指定次数，也就是说，故障定位变量增大的次数达到指定次数。或者，该故障判定条件是存在一个故障定位变量达到了设定值。[0105] 在定位故障开关时，可以是将最大的一个故障定位变量对应的开关确定为故障开关，也可以是将最大的若干个故障定位变量所对应的开关确定为故障开关。[0106] 本发明实施例的故障检测定位方法，不仅可以方便的检测开关故障，还能够通过存储历史故障数据的故障定位矩阵实现对单个或多个开关的故障定位。不仅成本低、算法简单，定位结果也更加准确。[0107] 请参考图4，本发明实施例提供了一种CHB变流器故障检测定位装置，CHB变流器包括多个串联连接的H桥单元；该装置包括：[0108] 计算单元400，用于基于对所述CHB变流器在当前开关周期内的采集量，通过龙伯格观测器计算每一个H桥单元的负载电流；所述采集量包括每一个H桥单元的直流侧输出电压、网侧电压和网侧电流；[0109] 预测单元402，用于将所述直流侧输出电压、所述网侧电压、所述网侧电流和所述负载电流输入至CHB预测模型中进行预测，得到下一个开关周期内的预测比较量；所述比较量包括网侧电流和/或直流侧输出电压；[0110] 故障检测单元404，用于将得到的下一个开关周期内的预测比较量与实际采集得到的下一个开关周期内的实测比较量进行比较，得到是否发生故障的故障检测结果；[0111] 生成单元406，用于在确定发生故障且满足故障定位条件时，生成故障定位矩阵；所述故障定位矩阵包括与所述CHB变流器中多个开关一一对应的故障定位变量；[0112] 更新定位单元408，用于在生成故障定位矩阵后的每一个开关周期内，均利用当前开关周期内的故障检测结果对所述故障定位矩阵中的故障定位变量进行更新，并根据更新后的故障定位矩阵定位故障开关。[0113] 在本发明一个实施例中，所述CHB预测模型是利用网侧电流与每一个H桥单元直流侧输出电压的微分关系式离散后得到的；[0114] 在每一个开关周期内利用网侧电流的瞬时参考值控制网侧电流和网侧电压同相位；该网侧电流的瞬时参考值是利用网侧电流的参考值乘上网侧电压锁相环的输出相位角得到的；该网侧电流的参考值是利用所述直流侧输出电压、所述网侧电压、所述负载电流以及给定的直流侧直流电压参考值计算得到的。[0115] 在本发明一个实施例中，该网侧电流的瞬时参考值还受成本函数J约束，通过最小化成本函数J实现对下一个开关周期内该网侧电流的瞬时参考值的修正；所述成本函数J为：[0116][0117] 其中， 、 和 为权重因子； 为网侧电流的瞬时参考值； 为所述直流侧直流电压参考值； 为直流侧输出电压的平均值； 、 分别为预测的第(k+2)个开关周期内的网侧电流和第i个H桥单元的直流侧输出电压。[0118] 在本发明一个实施例中，所述故障定位条件是否满足的确定方式包括：在满足故障定位条件前的每一个开关周期内，若故障检测结果为发生故障，则将用于表征连续故障次数的参量加1，且当参量大于设定次数时确定为满足故障定位条件；若故障检测结果为未发生故障，则在参量大于0时将参量减1。[0119] 在本发明一个实施例中，所述定位更新单元在执行所述利用当前开关周期内的故障检测结果对所述故障定位矩阵中的故障定位变量进行更新时，具体包括：[0120] 确定当前开关周期内每一个开关的开闭状态和通断状态；[0121] 针对每一个开关均执行：从预先配置的多个场景中，确定与当前开关周期内的故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景；多个场景与多个更新方式一一对应；利用所述目标场景所对应的目标更新方式对该开关所对应的故障定位变量进行更新。[0122] 在本发明一个实施例中，若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：未发生故障、开关关闭且不导通，则更新方式为：不对该开关所对应的故障定位变量进行更新；[0123] 若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：未发生故障、开关打开但不导通，则更新方式为：不对该开关所对应的故障定位变量进行更新；[0124] 若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：未发生故障、开关打开且导通，则更新方式为：该开关所对应的故障定位变量减。籟0125] 若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：发生故障、开关关闭且不导通，则更新方式为：该开关所对应的故障定位变量减。籟0126] 若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：发生故障、开关打开但不导通，则更新方式为：该开关所对应的故障定位变量减。籟0127] 若故障检测结果以及该开关的开闭状态和通断状态匹配的目标场景为：发生故障、开关打开且导通，则更新方式为：该开关所对应的故障定位变量增大。[0128] 在本发明一个实施例中，所述更新定位单元在执行所述根据更新后的故障定位矩阵定位故障开关时，具体包括：在对故障定位矩阵经过每一次更新后确定是否达到故障判定条件，若达到所述故障判定条件，则将故障定位矩阵中最大的至少一个故障定位变量所对应的开关确定为故障开关。[0129] 需要说明的是：上述实施例提供的CHB变流器故障检测定位装置，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的CHB变流器故障检测定位装置与CHB变流器故障检测定位方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。[0130] 本申请的实施例还提供了一种计算机设备，请参考图5，该计算机设备包括处理器和存储器，该存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述各方法实施例提供的CHB变流器故障检测定位方法。[0131] 本申请的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行，以实现上述各方法实施例提供的CHB变流器故障检测定位方法。[0132] 本申请的实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机程序，处理器执行该计算机程序，使得该计算机设备执行上述实施例中任一所述的CHB变流器故障检测定位方法。[0133] 为了描述的方便，描述以上系统或装置时以功能分为各种模块或单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。[0134] 通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。[0135] 最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一、第二、第三和第四等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。[0136] 以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

专利地区：内蒙古

专利申请日期：2024-04-26

专利公开日期：2024-07-26

专利公告号：CN118091477B