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公开(公告)号:CN110287611B
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN201910571705.1
申请日:2019-06-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及用于可靠性分析的MMC子模块相关性场景构建方法,包括以下步骤步骤S1:根据MMC拓扑结构和子模块组合关系,构建MMC子模块可靠性模型;步骤S2:根据子模块可靠性模型,利用拉丁超立方采样及Cholesky分解排序法构建子模块相关性场景;步骤S3:根据得到子模块相关性场景,通过直方图的统计特性,选取适用于的Copula函数,并利用极大似然估计理论估计Copula函数的参数;步骤S4:根据子模块可靠性模型和Copula函数,构建未冗余配置时可靠性模型;步骤S5:根据未冗余配置时可靠性模型和Copula函数,构建配置冗余时可靠性模型。本发明基于MMC相关性场景的构建,建立了MMC可靠性模型。
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公开(公告)号:CN111211703B
公开(公告)日:2021-08-31
申请号:CN202010016542.3
申请日:2020-01-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及柔性直流输电系统MMC子模块关键元件同步在线监测方法,包括以下步骤:步骤S1:构建MMC‑HVDC系统;步骤S2:通过配置传感器获取桥臂电压、电流和子模块电容电压;步骤S3:构建子模块IGBT、二极管和电容器在线监测数学模型;步骤S4:通过卡尔曼滤波算法在线获取IGBT、二极管通态电压偏置、二极管通态电阻和电容器电容值;步骤S5:根据IGBT通态电压偏置、IGBT通态电阻,计算估计IGBT通态电压,并分别计算通态电压和通态电阻;步骤S6:根据得到的IGBT、二极管的通态电压、二极管通态电阻和电容器电容值,与设定参数阈值相比,对子模块进行老化识别和剩余寿命估计。本发明能够实现对监测MMC中半导体器件和电容器的同步在线监测。
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公开(公告)号:CN110611422B
公开(公告)日:2021-01-29
申请号:CN201910873568.7
申请日:2019-09-17
Applicant: 福州大学
IPC: H02M1/32 , H02M7/00 , G06F30/373
Abstract: 本发明涉及一种考虑MMC模块间相关性的子模块冗余优化配置方法及系统,计及模块间相关性,引入Copula理论,利用极大似然估计理论得到模块间的相关系数,进而建立未配置冗余子模块和配置冗余子模块下的MMC可靠性分析模型;采用拐点法计算MMC的冗余和可靠性指标,以此确定最佳的MMC冗余子模块配置方案。本发明避免了传统MMC可靠性分析方法未考虑所有模块具有相关性的不利影响。
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公开(公告)号:CN110287611A
公开(公告)日:2019-09-27
申请号:CN201910571705.1
申请日:2019-06-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及用于可靠性分析的MMC子模块相关性场景构建方法,包括以下步骤步骤S1:根据MMC拓扑结构和子模块组合关系,构建MMC子模块可靠性模型;步骤S2:根据子模块可靠性模型,利用拉丁超立方采样及Cholesky分解排序法构建子模块相关性场景;步骤S3:根据得到子模块相关性场景,通过直方图的统计特性,选取适用于的Copula函数,并利用极大似然估计理论估计Copula函数的参数;步骤S4:根据子模块可靠性模型和Copula函数,构建未冗余配置时可靠性模型;步骤S5:根据未冗余配置时可靠性模型和Copula函数,构建配置冗余时可靠性模型。本发明基于MMC相关性场景的构建,建立了MMC可靠性模型。
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