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申请/专利权人：三峡大学

摘要：基于Markov链的光电转换系统可靠性评估方法，包括以下步骤：通过对温度和辐照进行状态划分，建立温度‑辐照Markov链；建立光电转换系统故障率模型，再将光电转换系统故障率嵌入到建立的温度‑辐照Markov链中，形成光电转换系统故障率Markov链；将光电转换系统故障率划分为高、中、低三个故障率水平，从而计算元件及系统平均故障率、三个故障率水平之间的转移概率和频率，从故障率和频率角度描述光电转换系统的可靠性，定义光电转换系统平均故障率的温度和辐照弹性系数，用于量化光电转换系统平均故障率对两类气象因素的灵敏度关系。本发明方法建立的可靠性模型可适应各种气象环境，同时能够评估多种气象因素对光电转换或者风电转换系统可靠性的影响。

主权项：1.基于Markov链的光电转换系统可靠性评估方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：通过对温度和辐照进行状态划分，建立温度-辐照Markov链；步骤2：建立光电转换系统故障率模型，再将光电转换系统故障率嵌入到步骤1建立的温度-辐照Markov链中，形成光电转换系统故障率Markov链；步骤3：将光电转换系统故障率划分为高、中、低三个故障率水平，从而计算元件及系统平均故障率、三个故障率水平之间的转移概率和频率，从故障率和频率角度描述光电转换系统的可靠性；所述步骤1中，应用温度-辐照状态划分表，对实际温度-辐照样本进行划分，根据实测数据的温度-辐照状态划分结果，确定温度-辐照Markov链；所述步骤1中，先对温度-辐照状态进行尺度划分，根据实测数据的温度-辐照状态划分结果，各组状态间的转移率为：，其中：和分别为温度辐照状态j,k向温度辐照状态m,n的转移率、转移频次；为温度辐照状态m,n的持续时间；在计算得到各组温度辐照状态间的转移率后，得出温度辐照状态转移率矩阵G为：；所述步骤2包括如下步骤：S2.1：根据特定的温度辐照，建立光伏电池输出模型，得到特定温度-辐照下光伏电池输出电压VPV和电流IPV；S2.2：由特定温度-辐照下光伏电池输出电压VPV和电流IPV，计算功率器件二极管和IGBT的功率损耗；S2.3：根据元件热模型及元件功率损耗，能够得到元件的结温，建立功率转换器件IGBT和二极管故障率模型，并由此得到逆变器和升压转换器、以及光电转换系统的故障率模型；S2.4：将光电转换系统的故障率模型嵌入到步骤1的温度-辐照Markov链中，即得到光电转换系统故障率Markov链；所述步骤2.2中，特定温度-辐照状态下Boost转换器功率损耗为：；式中:和分别为Boost转换器中IGBT和二极管的功率损耗；；式中:和分别为Boost转换器中IGBT导通损耗和开关损耗，为光伏阵列的输出电流；为IGBT的导通阈值电压；为IGBT导通电阻；为转换器的占空比；为Boost转换器开关频率； 和分别为IGBT每次导通和断开的耗能；为Boost转换器输出电压； 和分别为Boost转换器中IGBT额定电压和电流值； ；式中:为二极管导通电阻；为二极管每次断开的耗能；和分别为二极管额定电压和电流值；逆变器功率损耗为：，式中:和分别为逆变器中IGBT和二极管的功率损耗；逆变器中二极管的功率损耗计算如下： ；式中:M为逆变器调制系数；θ为逆变器输出电压和电流的夹角；为二极管导通电阻；为逆变器峰值电流；FO为二极管导通阈值电压；为逆变器开关频率；为二极管每次断开的耗能；为逆变器输出电流；和分别为二极管的额定电压和电流值；逆变器中IGBT的功率损耗计算如下： 式中:为IGBT的导通阈值电压；和分别为IGBT每次导通和断开的耗能，和分别为IGBT额定电压和电流值；所述步骤2.3中，元件的结温为：；其中：Ta、Rha和Rjh分别为环境温度、散热器对环境的热阻、结点对散热器的热阻； P diodeigbt为单个二极管或IGBT的损耗；Ptotal为转换器总损耗；得到IGBT和二极管故障率为： ； ，其中：和分别是IGBT和二极管的基础故障率，πQ是元件的品质因数，πA是应用因子，πE是故障率模型中每个部分量化的环境因素，πC是相关结构因子，πS为应力因子，πT是热因子，取决于环境温度和结温，如式所示： ，其中:和分别为IGBT和二极管的热因子； 和分别为IGBT和二极管的结温；即可得到单一温度-辐照状态下升压转换器和逆变器的故障率分别为： 、；式中：和分别为Boost转换器中IGBT和二极管的故障率； 和分别为逆变器中IGBT和二极管的故障率；系统的故障率为：；所述步骤3中，包括如下步骤：S3.1中：将所有状态划分为四个部分：低温度尺度1~5、低辐照尺度1~11集合状态的故障率偏低，记为低故障率状态λL；高温度尺度6~10、高辐照尺度8~13集合状态的故障率偏高，记为高故障率状态λH；低温度尺度1-5、高辐照尺度8-13和高温度尺度6-10、低辐照尺度1-7集合状态的故障率处于上述两种状态之间，将此部分状态划分为中故障率集合λM；通过计算高、中、低故障率状态的概率指标和频率指标，来评估光电转换系统可靠性；S3.2中：解光电转换系统故障率Markov链，得到各个故障率状态的概率P=[p1,1,p1,2,…,pj,k…,p10,13]，其中：pj,k为故障率状态λj,k的发生概率，j和k分别表示温度状态和辐照状态；由上述步骤可计算转换器和系统的平均故障率；.系统平均故障率为：；式中：Nt为温度状态数；Nr为辐照状态数；为光电转换系统故障率状态发生的概率，为在温度-辐照状态i,j下的系统故障率状态；类似地，将替换为和，可计算逆变器和Boost转换器的平均故障率和分别为： ；；其中，和分别状态i,j下Boost转换器和逆变器的平均故障率；光电转换系统三类故障率水平的发生概率，由分别属于各自集合中所有状态概率之和表示，低故障率概率为：；式中：下标L为低故障率集合，为属于低故障率集合里故障率状态s,m的概率；类似，可计算高故障率概率pH和中故障率概率pM分别为： 和；其中，下标M和H表示中故障率集合和高故障率集合；光电转换系统三类故障率水平的发生频率，可通过合并故障率频率得到高中低故障率频率，低故障率频率为；式中：为低故障率集合L中状态u,k的概率；是高和中故障率集合；是状态u,k向状态x,y的转移率；为集合L内状态i,j到状态m,n的转移率，是状态i,j的概率；同样方法可计算光电转换系统高故障率频率fH和中故障率频率fM分别为 ； ；式中：M和H分别表示中故障率集合和高故障率集合；S3.3中：定义温度的缩放系数βt，βt取值在[0.1,2]区间，应用温度的缩放系数βt乘上所有实测温度数据，温度辐照数据t1,r1,t2,r2,…,tN,rN乘上缩放系数βt后，得到新的温度辐照数据βtt1,r1,βtt2,r2,…,βttN,rN，然后，基于光电转换系统故障率Markov链模型重新评估该地区系统故障率，对比应用缩放系数前后的故障率；定义光电转换系统平均故障率的温度弹性系数为：；式中，为光电转换系统故障率在温度变化时的弹性系数，为实际温度数据整体变化βT后光电转换系统平均故障率；定义辐照的缩放系数βr，βr取值在[0.1,2]区间，应用βr乘上所有实测辐照数据，某地区温度辐照数据t1,r1,t2,r2,…,tN,rN乘上缩放系数βr后，得到新的温度辐照数据t1,βrr1,t2,βrr2,…,tN,βrrN，然后，基于光电转换系统故障率Markov链模型重新评估该地区系统故障率，对比应用缩放系数前后的故障率；定义光电转换系统平均故障率的温度弹性系数为：；式中：为光电转换系统故障率在辐照变化时产生的弹性系数，为实际辐照数据整体变化βR后光电转换系统平均故障率，βR为辐照缩放系数，取值在[0.1,2]；计算上述指标，建立温度辐照对光电转换系统可靠性影响的程序，即可对光电转换系统可靠性进行评估。

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