固态断路器控制系统及固态断路器控制方法技术方案

本申请公开一种固态断路器控制系统及方法。由于该系统中的模型预测控制器可以进行故障预测结果的预测，得到未来一段时间内的状态变化趋势，并利用故障预测结果进行实时的故障预测和决策，对固态开关的控制进行优化，使得固态开关能够快速响应固态断路器控制系统的系统状态变化，提高固态断路器控制系统的响应速度和控制精度。也就是说，采用模型预测控制器对固态开关进行优化控制，能避免传统控制方式中存在的开关抖动、震荡等问题，减少系统的损耗和热量，提高系统的稳定性和可靠性。该系统还通过采用电流传感器和电压传感器实时监测系统的正负极电流和直流电压，能够及时发现系统中的异常情况，并进行相应的处理，提高系统的安全性和可靠性。统的安全性和可靠性。统的安全性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
固态断路器控制系统及固态断路器控制方法


[0001]本申请涉及断路器
，尤其涉及一种固态断路器控制系统及固态断路器控制方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着可再生能源和直流输电等技术的发展，直流电力系统的应用日益增加。直流电力系统具有高效、稳定的输电特性，并且适用于远距离输电、大规模能源储存和电动交通等领域。因此，直流系统故障保护对于确保直流电力系统的安全和可靠运行至关重要。与交流系统相比，由于直流系统阻抗低、惯性小，导致故障电流上升速度快、幅值高，对直流故障保护提出严峻挑战。直流系统故障保护的设计和实施需要考虑这些特殊性，并确保系统在故障发生时能够迅速响应和切断故障电流，以保护设备和系统的完整性。作为保护装置的直流断路器能够快速检测和切断故障电流，保护直流电力系统的设备和人员免受故障和危险。目前，传统的直流断路器通常采用机械式结构，其结构复杂，动作时间长，熄弧困难且易受机械磨损和接触电阻影响，导致系统失效。为了克服传统直流断路器的缺陷，固态断路器是采用功率半导体器件作为主开关，能够实现故障电流的快速切除、无弧关断。然而，直流固态断路器控制系统的精度和可靠性仍然存在一定的局限性。直流固态断路器的控制需要实现快速、准确地检测故障并切断电流。然而，当前的控制方法可能存在精确性和可靠性方面的缺陷。直流固态断路器在面对快速变化的电流和电压条件时需要具备良好的动态响应能力。当前的控制方法也可能无法满足对快速响应的要求，导致断路器在故障发生时无法及时切断电流。例如，检测故障的算法可能不够精确，导致误判或延迟切断动作。因此，如何提高直流固态断路器控制的精确性和可靠性，以及提高直流固态断路器的动态响应性能至关重要，以确保及时有效的故障保护成为亟需解决的问题。

技术实现思路

[0003]本申请提供一种固态断路器控制系统和方法，以能够解决如何提高直流固态断路器控制的精确性和可靠性、如何提高直流固态断路器的动态响应性能，以及，如何确保及时有效的故障保护的问题。
[0004]第一方面，本申请提供了一种固态断路器控制系统，所述系统包括电压传感器、电流传感器、模型预测控制器、现场可编程逻辑门阵列FPGA、驱动器和固态开关；所述电压传感器用于检测所述系统的母线电压；所述电流传感器用于检测所述系统的母线正负极电流；所述模型预测控制器用于根据所述母线电压和所述母线正负极电流，确定故障预测结果，以及，根据所述故障预测结果，向所述现场可编程逻辑门阵列FPGA发送所述故障预测结果对应的控制指令；所述FPGA用于根据所述控制指令，通过所述驱动器向所述固态开关发送所述控制指令对应的控制信号，以便控制所述固态开关的开关状态；
所述模型预测控制器，包括故障预测模型；所述模型预测控制器，具体用于：将所述母线电压和所述母线正负极电流输入所述故障预测模型，得到故障预测结果，其中，所述故障预测结果包括故障情况信息和所述故障情况信息对应的发生概率值；若所述故障情况信息为有故障，且所述发生概率值大于预设阈值，则判断所述母线电压和/或所述母线正负极电流是否符合故障条件；若是，生成用于控制所述固态开关的开关状态调整为关断的控制指令，并向所述FPGA发送所述控制指令；若否，生成用于控制所述固态开关的开关状态调整为闭合的控制指令，并向所述FPGA发送所述控制指令；所述故障预测模型为基于Adam优化算法的LSTM模型；基于所述Adam优化算法的LSTM模型的生成方式如下：步骤1、初始化LSTM模型的权重和偏置项；步骤2、初始化Adam算法的一阶矩估计和二阶矩估计；步骤3、对故障预测模型进行训练迭代；先使用训练集中的历史母线电压、历史母线正负极电流计算LSTM模型的前向传播，得到故障预测结果和损失函数值；接着，计算损失函数值对LSTM模型的模型参数的梯度；紧接着，更新一阶矩估计：使用指数加权平均法更新一阶矩估计，通过下列公式计算：其中，m是一阶矩估计，beta1是Adam算法中的衰减率参数，grad是损失函数值对LSTM模型的模型参数的梯度；更新二阶矩估计：使用指数加权平均法更新二阶矩估计，通过下列公式计算：
[0005]其中，v是二阶矩估计，beta2是Adam算法中的衰减率参数，grad是损失函数值对LSTM的模型参数的梯度；步骤4、偏差修正：进行偏差修正，通过下列公式计算：
[0006]其中，m_hat是修正后的一阶矩估计，v_hat是修正后的二阶矩估计，t表示迭代的次数；步骤5、使用修正后的一阶矩估计和二阶矩估计来更新LSTM的模型参数，具体通过下列公式计算：
[0007]其中，θ是模型参数；η是学习率，学习率可通过多次实验和训练误差最小来选取；ε是一个常数，用于避免除以零；m_hat是修正后的一阶矩估计，v_hat是修正后的二阶矩估计，t表示迭代的次数；重复步骤3：对故障预测模型进行训练迭代，直到LSTM模型的训练次数达到预定的迭代次数或LSTM模型的模型参数达到收敛条件。
[0008]可选的，所述固态断路器控制系统还包括一电容和一电阻；其中，所述电流传感器包括第一电流传感器和第二电流传感器，所述固态开关包括第一固态开关和第二固态开
关，所述驱动器包括第一驱动器和第二驱动器；所述电压传感器的第一端连接所述系统的正极母线，所述电压传感器的第二端连接所述系统的负极母线，所述电压传感器的第三端连接所述模型预测控制器；所述第一电流传感器的第一端通过所述电容连接所述正极母线，所述第一电流传感器的第二端连接所述模型预测控制器；所述第二电流传感器的第一端连接所述负极母线，所述第二电流传感器的第二端连接所述模型预测控制器；所述模型预测控制器与所述FPGA的第三端连接；所述FPGA的第一端与所述第一驱动器的第一端连接，所述第一驱动器的第二端与所述第一固态开关的第二端连接；所述第一固态开关的第一端通过所述电容与所述正极母线连接，所述第一固态开关的第三端与所述电阻的一端连接；所述FPGA的第二端与所述第二驱动器的第一端连接，所述第二驱动器的第二端与所述第二固态开关的第二端连接；所述第二固态开关的第一端与所述负极母线连接，所述第二固态开关的第三端与所述电阻的另一端连接。
[0009]可选的，所述故障条件包括第一故障条件和第二故障条件；所述第一故障条件为所述系统的母线电压的电压趋势与预设电压趋势不相符，或者，所述系统的母线正负极电流的电流趋势与预设电流趋势不相符；所述第二故障条件包括以下至少一个：所述系统的母线电压大于预设电压上阈值、所述系统的母线电压小于预设电压下阈值、所述系统的母线正负极电流大于预设电流上阈值。
[0010]第二方面，本申请提供了一种固态断路器控制方法，所述方法包括：检测固态断路器控制系统的母线电压；检测所述固态断路器控制系统的母线正负极电流；根据所述母线电压和所述母线正负极电流，确定故障预测结果;根据所述故障预测结果，生成所述故障预测结果对应的控制指令；根据所述控制指令，控制所述固态断路器控制系统中的固态开关的开关状态；所述根据所述母线电压和所述母线正负极电流，确定故障预测结果，包括：将所述母线电压和所述母线正负极电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种固态断路器控制系统，其特征在于，所述系统包括电压传感器、电流传感器、模型预测控制器、现场可编程逻辑门阵列FPGA、驱动器和固态开关；所述电压传感器用于检测所述系统的母线电压；所述电流传感器用于检测所述系统的母线正负极电流；所述模型预测控制器用于根据所述母线电压和所述母线正负极电流，确定故障预测结果，以及，根据所述故障预测结果，向所述现场可编程逻辑门阵列FPGA发送所述故障预测结果对应的控制指令；所述FPGA用于根据所述控制指令，通过所述驱动器向所述固态开关发送所述控制指令对应的控制信号，以便控制所述固态开关的开关状态；所述模型预测控制器，包括故障预测模型；所述模型预测控制器，具体用于：将所述母线电压和所述母线正负极电流输入所述故障预测模型，得到故障预测结果，其中，所述故障预测结果包括故障情况信息和所述故障情况信息对应的发生概率值；若所述故障情况信息为有故障，且所述发生概率值大于预设阈值，则判断所述母线电压和/或所述母线正负极电流是否符合故障条件；若是，生成用于控制所述固态开关的开关状态调整为关断的控制指令，并向所述FPGA发送所述控制指令；若否，生成用于控制所述固态开关的开关状态调整为闭合的控制指令，并向所述FPGA发送所述控制指令；所述故障预测模型为基于Adam优化算法的LSTM模型；基于所述Adam优化算法的LSTM模型的生成方式如下：步骤1、初始化LSTM模型的权重和偏置项；步骤2、初始化Adam算法的一阶矩估计和二阶矩估计；步骤3、对故障预测模型进行训练迭代；先使用训练集中的历史母线电压、历史母线正负极电流计算LSTM模型的前向传播，得到故障预测结果和损失函数值；接着，计算损失函数值对LSTM模型的模型参数的梯度；紧接着，更新一阶矩估计：使用指数加权平均法更新一阶矩估计，通过下列公式计算：其中，m是一阶矩估计，beta1是Adam算法中的衰减率参数，grad是损失函数值对LSTM模型的模型参数的梯度；更新二阶矩估计：使用指数加权平均法更新二阶矩估计，通过下列公式计算：其中，v是二阶矩估计，beta2是Adam算法中的衰减率参数，grad是损失函数值对LSTM的模型参数的梯度；步骤4、偏差修正：进行偏差修正，通过下列公式计算：其中，m_hat是修正后的一阶矩估计，v_hat是修正后的二阶矩估计，t表示迭代的次数；步骤5、使用修正后的一阶矩估计和二阶矩估计来更新LSTM的模型参数，具体通过下列公式计算：
其中，θ是模型参数；η是学习率，学习率可通过多次实验和训练误差最小来选取；ε是一个常数，用于避免除以零；m_hat是修正后的一阶矩估计，v_hat是修正后的二阶矩估计，t表示迭代的次数；重复步骤3：对故障预测模型进行训练迭代，直到LSTM模型的训练次数达到预定的迭代次数或LSTM模型的模型参数达到收敛条件。2.根据权利要求1所述的固态断路器控制系统，其特征在于，所述固态断路器控制系统还包括一电感和一电阻；其中，所述电流传感器包括第一电流传感器和第二电流传感器，所述固态开关包括第一固态开关和第二固态开关，所述驱动器包括第一驱动器和第二驱动器；所述电压传感器的第一端连接所述系统的正极母线，所述电压传感器的第二端连接所述系统的负极母线，所述电压传感器的第三端连接所述模型预测控制器；所述第一电流传感器的第一端通过所述电感连接所述正极母线，所述第一电流传感器的第二端连接所述模型预测控制器；所述第二电流传感器的第一端连接所述负极母线，所述第二电流传感器的第二端连接所述模型预测控制器；所述模型预测控制器与所述FPGA的第三端连接；所述FPGA的第一端与所述第一驱动器的第一端连接，所述第一驱动器的第二端与所述第一固态开关的第二端连接；所述第一固态开关的第一端通过所述电感与所述正极母线连接，所述第一固态开关的第三端与所述电阻的一端连接；所...

【专利技术属性】
技术研发人员：张亮，彭保基，谭金平，
申请(专利权)人：珠海汇众能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：