基于IGCT的混合固态转换开关电压扰动辨识与快速切换控制

《Sensors》：Voltage-Disturbance Identification and Fast Transfer Control of an IGCT-Based Hybrid Solid-State Transfer Switch

　　

配电网络中的电压扰动可能中断敏感负载的供电，因此需要快速可靠的电源切换。针对低压配电网络，本研究提出一种基于集成门极换流晶闸管（IGCT）的混合固态转换开关（H-SSTS），该开关集成磁控开关，并结合电压扰动辨识与快速切换控制方法。所提方法通过分层控制架构处理采集到的三相电压波形。基于dq变换的暂态触发策略用于检测异常电压状态并启动切换过程，而具有多尺度特征融合的深度神经网络模型则从暂态电压特征中辨识扰动类型。该辨识方法在模拟噪声条件下进行了评估，切换性能在物理样机平台上得到验证。在信噪比为20 dB时，所提模型在测试运行条件下实现了超过95%的故障辨识准确率。在单相全电压中断条件下，样机的切换时间为4.91 ms，比测试的商业晶闸管基固态转换开关（Socomec）测得的12.99 ms缩短约62.2%。在三相全电压中断条件下，样机的切换时间为6.80 ms。结果表明，所提出的混合固态转换开关集成了电压扰动辨识与快速切换控制功能，为提高敏感负载的供电连续性提供了一种可行方案。

论文解读：基于IGCT的混合固态转换开关实现电压扰动辨识与快速切换控制

一、研究背景与问题

随着新型电力系统建设的不断深入，发电端新能源接入比例持续提升，用户端非线性与冲击性负荷数量日益增多，电能质量扰动（PQD）的发生频率和复杂程度显著上升。以北京配电网为例，"十四五"期间记录的电压暂降事件即超过8万次。电压暂降、电压中断及谐波等问题极易引发设备故障或停机，造成巨大的经济损失。根据信息技术工业理事会发布的ITIC（CBEMA）曲线，固态电子设备等敏感负荷对供电中断的耐受极限通常在毫秒级范围，要求电源切换在极短时间内完成。

当前工业界主要采用自动转换开关（ATS）、纯固态转换开关（SSTS）和混合固态转换开关（H-SSTS）实现双电源冗余供电。ATS虽具有极低稳态损耗的优势，但受机械惯性制约，动作时间通常超过50 ms，且切断大电流时易产生电弧；纯SSTS虽响应极快，但持续导通损耗和热管理需求严重制约其在高电流配电应用中的可靠性与经济性。传统H-SSTS多基于普通晶闸管（SCR），需等待电流过零关断，切换速度受限；脉冲换相方案虽可主动缩短晶闸管关断过程，但需额外谐振换相支路和协调触发逻辑，存在系统体积增大和控制失败风险。基于绝缘栅双极晶体管（IGBT）的方案虽具备主动关断能力，但在承受大电流浪涌和高电压应力方面存在明显物理瓶颈。在此背景下，集成门极换流晶闸管（IGCT）兼具晶闸管的高电流密度与全控器件的硬关断能力，在大功率电力电子领域展现出独特优势。

此外，固态切换下负荷的断电时间不仅取决于大功率开关器件与机械机构的物理速度，还取决于检测算法能否在复杂环境中灵敏准确地辨识故障。现有研究虽在一定程度上优化了器件拓扑和检测算法，但鲜有研究将电力电子器件物理特性与深度学习算法有机结合形成软硬件协同优化。基于此，研究人员开发了一种基于IGCT和快速磁控开关的新型智能H-SSTS。

二、主要关键技术方法

研究人员首先通过分析触头分断过程中的电弧电压特性，提出IGCT与磁控断路器并联的拓扑结构，利用自然换相方式实现大电流下的低电弧快速分断。其次，构建由dq变换瞬时触发与智能诊断算法组成的分层控制架构，实现电力故障快速检测与故障类型精确分类。智能诊断算法采用小波包变换（WPT）提取节点能量与香农熵特征，结合希尔伯特-黄变换（HHT）对固有模态函数（IMF）进行瞬时幅值统计分析，并引入主成分分析（PCA）将特征维度从99维压缩至32维，最终输入三层全连接深度神经网络（DNN）进行七类运行状态分类。最后，开发集成算法与拓扑的H-SSTS样机，并在物理样机平台上进行实验验证。

三、研究结果

3.1 智能故障诊断算法仿真验证

研究人员在Python 3.13中模拟生成七种运行状态（正常运行、单相接地故障AG、相间故障AB、两相接地故障ABG、三相故障ABC、开路故障、电压暂降/暂升）的电压扰动信号，构建源测试数据集和泛化测试数据集，并在20、30、40 dB信噪比条件下添加高斯白噪声评估鲁棒性。在源数据集上，模型在无噪声、40 dB和30 dB条件下整体准确率达100%，即使在20 dB条件下仍保持99.86%的整体准确率。在泛化数据集上，模型整体准确率达97.91%，宏召回率97.91%，宏F1分数97.91%，正常类精确率99.80%；在20 dB条件下整体准确率和宏召回率降至95.71%。混淆矩阵显示多数误分类发生在相间短路（AB）与两相接地短路（ABG）之间，可能归因于二者物理特性相似且高噪声部分掩盖零序信息。

3.2 换相过程与切换时序实验验证

研究人员开展单相电源切换实验，验证了基于电弧电压驱动的自然换相机制。实验表明，当CK1触头在非零电流下分离时产生短暂真空电弧，电弧电压驱动电流从机械支路换流至IGCT支路TS1；TS1作为全控器件可在百微秒内完成电流中断。完整切换控制过程依次包括TS1触发、CK1分闸、TS1关断、主回路电流阈值判断、TS2触发、CK2合闸、30 ms延时、TS2关断及负载电流转移至CK2。

3.3 典型扰动条件切换波形分析

在主线电压降至0.8 p.u.的欠压条件下，dq变换检测算法能立即检测电压矢量细微偏差，总切换时间为7.90 ms。在主线电压降至0 p.u.的全电压中断条件下，电压矢量偏移更显著，检测算法能更快速准确捕获故障特征，切换时间缩短至6.80 ms。

3.4 代表性电压扰动条件下的性能

研究人员进行了超过1200次切换试验，所有记录试验均完成至备用电源的切换并恢复负载供电。全部记录试验的平均切换时间约为9 ms，IGCT阀组正常工作时最大观测切换时间约为12 ms。模拟阀组支路不可用的单独测试条件下，仅使用永磁驱动机械开关进行切换，最长切换时间约为20 ms。

3.5 各类转换开关性能对比实验

研究人员设计了对比实验，评估传统机械式ATS、磁控ATS（MATS）、商业晶闸管基SSTS（Socomec）及所提H-SSTS四种切换装置。实验表明，连接ATS和MATS的卤素灯直接熄灭，连接Socomec SSTS和所提装置的卤素灯未熄灭，但Socomec连接的灯在切换过程中变暗，而所提装置连接的灯全程保持明亮。波形测量显示，MATS切换时间为14.58 ms，Socomec SSTS为12.99 ms，而所提装置仅需4.91 ms，比Socomec SSTS缩短约62.2%。

3.6 典型负荷兼容性与实际电网测试

研究人员选取3 kW单相异步电动机作为功率型感性负载进行切换测试，电机运行声音全程稳定，无明显转速波动或跳闸保护触发，表明IGCT关断时序与吸收电路的协同有效抑制了感性电流中断时的反电动势冲击。信息敏感负载测试中，两台个人计算机接入出线端，可编程电源反复产生断电和暂降扰动时，测试计算机未重启、未黑屏、未丢失运行数据。

四、讨论与结论

本研究提出的基于IGCT的混合固态转换开关集成了电压扰动辨识与快速切换控制功能。在20 dB信噪比下，诊断模型在源数据集上故障辨识准确率达99.86%，在泛化数据集上为95.71%。单相全电压中断测试中，所提H-SSTS实现4.91 ms切换时间，比同条件下测试的商业Socomec静态转换开关低约62.2%；三相全电压中断测试中实现6.80 ms切换时间。个人计算机和异步电动机的附加测试验证了所评估电压扰动期间的稳定负载切换。

研究结果表明，所提出的H-SSTS在测试条件下集成了电压扰动辨识与快速切换控制功能，为提高敏感负载供电连续性提供了可行方案。实验验证的源切换性能仅限于本研究考察的相对低电流条件，需在更高负载电流下进一步测试以评估电流换相、中断能力、暂态电压电流应力及热性能。未来工作还将研究更广泛的电网扰动类型和负载类型。