控制与决策

作者：许水清,陶松兵,柴毅,黄大荣,程庭莉

单位：合肥工业大学 电气与自动化工程学院, 合肥 230009;重庆大学 输配电装备及系统安全与 新技术国家重点实验室, 重庆 400044,,合肥工业大学 电气与自动化工程学院, 合肥 230009;重庆大学 输配电装备及系统安全与 新技术国家重点实验室, 重庆 400044,,重庆大学 输配电装备及系统安全与 新技术国家重点实验室, 重庆 400044,,重庆交通大学 信息科学与工程学院, 重庆 400000,,合肥工业大学 电气与自动化工程学院, 合肥 230009,

关键词：微小故障;瞬时幅值;快速移动窗主成分分析;KL距离;光伏发电系统

基金：国家自然科学基金项目(61803140, 61633005)；中国博士后科学基金面上项目(2020M682474)；中央高校基本科研业务费专项基金项目(JZ2019HGTB0090)；牵引动力国家重点实验室开放课题(TPL1908)；输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室开放课题(2007DA105127).

电流传感器是光伏系统中用于系统控制和状态监测的重要元件,然而受运行环境影响,电流传感器易出现性能退化,影响系统运行安全.为了准确检测和估计出电流传感器微小故障,提出基于瞬时幅值的传感器微小故障检测和估计方法.首先,建立基于瞬时幅值的电流传感器微小故障模型 ,利用Hilbert变换(HT)估计相电流瞬时幅值将测量的三相正弦电流转换为相互独立的三维直流信号分量;其次,利用快速移动窗主成分分析(FWMPCA)对三维直流信号组成的数据矩阵进行特征提取,获得主元和残差子空间向量的概率密度分布函数;然后,利用Kullback-Leibler(KL)距离定量度量实际运行数据相对于无故障运行数据的微小变化,在此基础上,设置故障检测阈值,构建故障幅值估计模型,实现电流传感器微小故障检测和估计;最后,利用RT-LAB实验平台验证所提方法的有效性.

来源：2022年第3期

《控制与决策》期刊编辑部

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