基于切换模型的直流微网集中式故障诊断方法

叶冬萌; 郝治国; 谢凡; 刘伟; 王挺

doi:10.7500/AEPS20230908003

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基于切换模型的直流微网集中式故障诊断方法

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于切换模型的直流微网集中式故障诊断方法
- Centralized Fault Diagnosis Method for DC Microgrid Based on Switching Model
- 电力系统自动化 2025年49卷第11期页码：136-146
- 作者机构：
  
  1.电力设备电气绝缘国家重点实验室（西安交通大学），陕西省西安市 710049
  2.南方电网科学研究院有限责任公司，广东省广州市 510663
- 作者简介：
  
  叶冬萌(1997—)，女，博士研究生，主要研究方向：直流微网分析与保护控制。E-mail：dongmengye1997@163.com
  郝治国(1976—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统继电保护。E-mail：zhghao@mail.xjtu.edu.cn
  谢凡(1995—)，男，博士，主要研究方向：直流电网保护原理。E-mail：xiefan@csg.cn
  王挺(1987—)，男，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：直流配网故障检测、电力大数据与人工智能应用。E-mail：wang.ting@xjtu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52107124)
- DOI：10.7500/AEPS20230908003
  中图分类号：
- 收稿：2023-09-08，
  
  修回：2024-11-10，
  
  网络出版：2025-03-24，
  
  纸质出版：2025-06-10
- 稿件说明：
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叶冬萌,郝治国,谢凡等.基于切换模型的直流微网集中式故障诊断方法[J].电力系统自动化,2025,49(11):136-146.

YE Dongmeng,HAO Zhiguo,XIE Fan,et al.Centralized Fault Diagnosis Method for DC Microgrid Based on Switching Model[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(11):136-146.
叶冬萌,郝治国,谢凡等.基于切换模型的直流微网集中式故障诊断方法[J].电力系统自动化,2025,49(11):136-146. DOI： 10.7500/AEPS20230908003.

YE Dongmeng,HAO Zhiguo,XIE Fan,et al.Centralized Fault Diagnosis Method for DC Microgrid Based on Switching Model[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(11):136-146. DOI： 10.7500/AEPS20230908003.

摘要

集成程度较高的直流微网系统具有故障类型复杂、通信成本较低等特点。基于模型的集中式故障诊断方法可为直流微网故障诊断提供有效的手段。文中建立了包含换流器的直流微网切换系统模型，并从模型参数变化的角度定量地描述了大功率换流器内部、外部多种故障对切换系统的影响。在此基础上，通过观测器参数优化设计，使得每一观测器对不同故障具有良好的选择性，最终采用一一对应的故障特征代码实现了故障识别。仿真验证表明，所提方法可以实现直流微网几类常见故障的可靠识别，满足了直流微网故障诊断的速动性要求，并对于建模误差、过渡电阻及测量噪声具有良好的鲁棒性。

Abstract

Highly integrated DC microgrid systems are characterized by complex fault types and low communication costs. Model-based centralized fault diagnosis methods offer an effective solution to fault diagnosis in DC microgrids. This paper establishes a switching system model of DC microgrids with converters

and quantitatively describes the impacts of various internal and external faults of high-power converters on the switching system from the perspective of model parameter variations. Subsequently

through optimal design of observer parameters

each observer is configured to exhibit high selectivity toward different faults. A one-to-one mapping of fault feature codes is then employed to achieve precise fault recognition. Simulation verification shows that the proposed method can achieve reliable recognition of several common faults in DC microgrids

meet the speed requirements of DC microgrid fault diagnosis

and have good robustness against modeling errors

transition resistance

and measurement noise.

关键词

Keywords

references

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