Fault diagnosis of power converters in a grid connected photovoltaic system using artificial neural networks

dc.contributor.authorMimouni, Aminaen
dc.contributor.authorLaribi, Saadi Souaden
dc.contributor.authorSebaa, Morslien
dc.contributor.authorAllaoui, Tayeben
dc.contributor.authorBengharbi, Abdelkader Azzeddineen
dc.date.accessioned2023-03-16T20:31:41Z
dc.date.available2023-03-16T20:31:41Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractIntroduction. The widespread use of photovoltaic systems in various applications has spotlighted the pressing requirement for reliability, efficiency and continuity of service. The main impediment to a more effective implementation has been the reliability of the power converters. Indeed, the presence of faults in power converters that can cause malfunctions in the photovoltaic system, which can reduce its performance. Novelty. This paper presents a technique for diagnosing open circuit failures in the switches (IGBTs) of power converters (DC-DC converters and three-phase inverters) in a grid-connected photovoltaic system. Purpose. To ensure supply continuity, a fault-diagnosis process is required throughout all phases of energy production, transfer, and conversion. Methods. The diagnostic approach is based on artificial neural networks and the extraction of features corresponding to the open circuit fault of the IGBT switch. This approach is based on the Clarke transformation of the three-phase currents of the inverter output as well as the calculation of the average value of these currents to determine the exact angle of the open circuit fault. Results. This method is able to effectively identify and localize single or multiple open circuit faults of the DC-DC converter IGBT switch or the three-phase inverter IGBT switches.en
dc.description.abstractВступ. Широке використання фотоелектричних систем у різних застосуваннях висунуло на перший план нагальні вимоги до надійності, ефективності та безперервності обслуговування. Основною перешкодою для ефективнішого застосування була надійність силових перетворювачів. Справді, наявність несправностей у силових перетворювачах може спричинити збої в роботі фотоелектричної системи, що може знизити її продуктивність. Новизна. У цій статті представлена методика діагностики обриву кола в перемикачах (IGBT) силових перетворювачів (перетворювачів постійного струму та трифазних інверторів) у фотоелектричній системі, підключеній до мережі. Мета. Для забезпечення безперервності постачання потрібен процес діагностики несправностей на всіх етапах виробництва, передачі та перетворення енергії. Методи. Діагностичний підхід заснований на штучних нейронних мережах та вилучення ознак, що відповідають обриву кола IGBT-перемикача. Цей підхід ґрунтується на перетворенні Кларка трифазних струмів на виході інвертора, а також розрахунку середнього значення цих струмів для визначення точного кута обриву кола. Результати. Цей метод дозволяє ефективно ідентифікувати та локалізувати одиночні або множинні несправності розімкнутого кола IGBT-перемикача DC-DC перетворювача або IGBTперемикача трифазного інвертора.uk
dc.identifier.citationFault diagnosis of power converters in a grid connected photovoltaic system using artificial neural networks / A. Mimouni, S. Laribi, M. Sebaa, T. Allaoui, A. A. Bengharbi // Електротехніка і Електромеханіка = Electrical engineering & Electromechanics. – 2023. – № 1. – С. 25-30.en
dc.identifier.doidoi.org/10.20998/2074-272X.2023.1.04
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4165-6332
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0344-6449
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8284-317X
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9295-073X
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-3152-6887
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/63395
dc.language.isoen
dc.publisherНаціональний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"uk
dc.subjectgrid connected photovoltaic systemen
dc.subjectartificial neural networken
dc.subjectpower convertersen
dc.subjectopen circuit failure of IGBTen
dc.subjectfault detectionen
dc.subjectфотогальванічна системаuk
dc.subjectпідключена до мережіuk
dc.subjectштучна нейронна мережаuk
dc.subjectсилові перетворювачіuk
dc.subjectвідмова IGBT при обриві колаuk
dc.subjectвиявлення несправностейuk
dc.titleFault diagnosis of power converters in a grid connected photovoltaic system using artificial neural networksen
dc.typeArticleen

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
EE_2023_1_Mimouni_Fault.pdf
Розмір:
1.25 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: