基于状态估计的非线性系统故障诊断方法在HVDC系统中的应用研究

论文摘要

超高压直流输电(简称HVDC)通常是各大电网之间的纽带,一旦发生故障,将使生产停顿以致发生混乱,甚至危及人身安全。故障诊断技术是HVDC的核心技术之一。HVDC系统是一个非线性系统,目前对于非线性系统的故障诊断,由于其复杂性,相关的研究成果不是很多,而国内外针对HVDC系统的故障诊断技术的研究则更少。针对这一现状,本文探讨和研究了两种基于状态估计的非线性系统故障诊断方法,并将其应用于H V D C系统中,主要做了以下工作:首先,以国际大电网会议提出的HVDC系统的标准模型为研究对象,介绍了系统的基本结构、原理和特性,并分析了系统常见故障类型及特点。利用电磁暂态仿真软件EMTDC/PSCAD构建了一个HVDC系统故障仿真模型,对典型故障进行了仿真研究。然后,结合粒子滤波算法和故障诊断理论,提出了一种基于粒子滤波的非线性非高斯系统的故障诊断新方法。该方法的优势在于它利用状态估计的全概率分布信息,使得结果更加可靠;此外,它能适用于一般的具有非高斯噪声和干扰的非线性随机系统。通过蒙特卡罗仿真,以及与一般的扩展卡尔曼滤波的故障检测性能比较,表明了该算法的有效性。其次,研究了基于H∞滤波器的非线性摄动时滞系统的鲁棒故障诊断问题。该方法通过选择合适的参考模型,将系统的鲁棒故障诊断转化为H∞优化问题,并采用线性矩阵不等式方法给出了观测器解的存在条件和求法。所设计的故障诊断滤波器使得观测过程不仅对干扰保持鲁棒性,而且对故障有较强的敏感性,从而提高了故障检测的效果。通过简例说明了算法的有效性。最后,推导出HVDC系统的非线性动态方程,将前述的两种基于状态估计的故障诊断方法深入到HVDC系统中,对其传输过程中一些常见故障进行了检测和诊断。实验结果表明两种方法均能成功应用于HVDC系统。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 HVDC 系统的概况
• 1.1.1 HVDC 系统的发展
• 1.1.2 HVDC 系统的特性
• 1.1.3 HVDC 系统的应用
• 1.2 故障诊断技术的意义
• 1.3 非线性系统故障诊断方法回顾
• 1.3.1 基于解析模型的方法
• 1.3.2 基于信号处理的方法
• 1.3.3 基于知识的方法
• 1.4 故障诊断理论在HVDC 系统中的应用
• 1.5 本文主要工作及主要创新点
• 2 HVDC 系统组成及常见故障仿真与分析
• 2.1 HVDC 系统的结构
• 2.1.1 接线方式
• 2.1.2 HVDC 系统的组成
• 2.2 系统常见故障
• 2.2.1 换流器的异常运行
• 2.2.2 交流和直流系统故障
• 2.3 故障仿真模型
• 2.4 系统常见故障仿真
• 2.5 本章小结
• 3 基于粒子滤波的非线性非高斯随机系统的故障诊断
• 3.1 贝叶斯估计
• 3.2 蒙特卡罗方法
• 3.3 粒子滤波算法
• 3.3.1 序贯重要性抽样
• 3.3.2 消除退化的关键技术
• 3.3.2.1 重要性密度函数选取
• 3.3.2.2 重要性样本重采样
• 3.3.3 带有重抽样的粒子滤波算法
• 3.3.4 粒子总数的确定
• 3.3.5 粒子滤波效果仿真
• 3.4 基于粒子滤波的非线性系统故障诊断方法
• 3.4.1 基于新息的故障检测
• 3.4.2 基于粒子滤波的故障检测
• 3.4.3 算法仿真
• 3.5 本章小结
• ∞滤波器的非线性摄动时滞系统的故障诊断'>4 基于H_∞滤波器的非线性摄动时滞系统的故障诊断
• ∞控制'>4.1 H_∞控制
• ∞滤波器简介'>4.2 H_∞滤波器简介
• ∞滤波器设计'>4.3 H_∞滤波器设计
• ∞滤波器的非线性系统故障诊断方法'>4.4 基于H_∞滤波器的非线性系统故障诊断方法
• 4.4.1 系统描述
• 4.4.2 故障检测滤波器的设计
• 4.4.3 仿真研究
• 4.5 本章小结
• 5 HVDC 系统的故障诊断
• 5.1 HVDC 系统动态方程
• 5.1.1 直流输电线路的动态方程
• 5.1.2 直流调节系统的数学模型
• 5.2 基于粒子滤波的故障诊断方法在HVDC 系统中的应用
• 5.2.1 系统模型
• 5.2.2 基于粒子滤波的HVDC 系统故障诊断
• 5.2.3 仿真研究
• ∞滤波器的故障诊断滤波器在HVDC 系统中的应用'>5.3 基于H_∞滤波器的故障诊断滤波器在HVDC 系统中的应用
• 5.3.1 HVDC 系统模型
• 5.3.2 HVDC 系统故障检测滤波器的设计
• 5.3.3 仿真研究
• 5.4 本章小结
• 6 总结和展望
• 参考文献
• 附录 仿真模型各部分详细结构
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文目录