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龙图腾网获悉重庆大学;国网冀北电力有限公司电力科学研究院;国网冀北电力有限公司;国家电网有限公司申请的专利基于改进密度聚类算法的MMC子模块IGBT开路故障诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119846414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411752040.1，技术领域涉及：G01R31/26；该发明授权基于改进密度聚类算法的MMC子模块IGBT开路故障诊断方法是由李辉;姚然;韦昱风;赖伟;向学位;季一润;袁文迁;槐青;杨敏祥;黄彬设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进密度聚类算法的MMC子模块IGBT开路故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进密度聚类算法的MMC子模块IGBT开路故障诊断方法，属于电力电子设备领域。其包括：提取模块化多电平换流器中每个子模块的电容电压，并经过离散处理、傅里叶变换后得到电容电压频谱；根据电容电压频谱提取包含频率均值、均方根频率、标准差频率和中心频率的特征向量；将每个子模块对应的特征向量采用基于GOOSE优化算法改进的密度聚类算法进行故障分类；将改进密度聚类算法存在噪声点的输出结果对应的子模块判定为开路故障，并根据子模块中器件位置判断故障类别。本发明利用GOOSE优化算法改进的DBSCAN算法对故障子模块进行判断，能针对多个故障点进行诊断，诊断精度高，实时性强。

本发明授权基于改进密度聚类算法的MMC子模块IGBT开路故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进密度聚类算法的MMC子模块IGBT开路故障诊断方法，其特征在于：其包括以下步骤： S1、提取模块化多电平换流器中每个子模块的电容电压，并经过离散处理、傅里叶变换后得到电容电压频谱； S2、根据电容电压频谱提取包含频率均值、均方根频率、标准差频率和中心频率的特征向量； S3、将每个子模块对应的特征向量采用基于GOOSE优化算法改进的密度聚类算法进行故障分类； S4、将改进密度聚类算法存在噪声点的输出结果对应的子模块判定为开路故障，并根据子模块中器件位置判断故障类别； 在步骤S3中，采用基于GOOSE优化算法改进的密度聚类算法对特征向量中的每个样本进行分类，其包括以下步骤： S31、将每个子模块对应的特征向量作为待分类数据； S32、采用GOOSE优化算法对邻域半径和密度阈值进行寻优，得到最优参数； S33、在子模块对应的特征向量中选取一个样本点，根据确定的最优领域半径和密度阈值确定每个样本点为核心点、边界点或噪声点，进而完成分类，其中， 对于样本点，则首先计算样本点的邻域半径内的样本数量，并判断邻域半径内的样本数量是否满足，若满足则样本点为核心点；若不满足则进一步判断样本点是否落入其他某一核心点的邻域半径内，若落入则该样本为边界点，否则该样本点为噪声点； 在步骤S32中，采用GOOSE优化算法优化邻域半径和密度阈值的过程为： S321、首先初始化种群位置，即随机选择一组，并规定搜索空间范围及最大迭代次数，若种群初始位置超出搜索空间范围则对其重新初始化； S322、对于每一个鹅的位置评价其适应度并进行比较，获得最佳适应度和对应的最佳位置并保存，其中，通过引入随机变量来进行开发和探索阶段的分配，其中，若则进入开发阶段，否则为探索阶段，且引入另外两个随机变量和来对公式进行选取，取值均为0与1之间，其中还应小于规定值，否则将赋值给； 在开发阶段中，通过下述公式来对当前迭代中鹅脚下石头的重量进行计算： 其中和为石头重量的估计范围，随后计算石头落地所需时间和石头撞击地面发出的声音传播到其它个体所需时间： 其中为每次迭代的维数，则声音在单次迭代中传播到每个个体的总时间及平均时间为： 声音传播的距离以及两个体之间的距离如下，其中个体间距离为声音传播距离的一半： 其中为声音在空气中的传播速度； 若变量和分别大于规定值和，则通过下式计算石头下落速度并更新鹅的位置： 其中为重力加速度； 若变量和分别小于规定值和，则通过下式计算石头下落速度并更新鹅的位置： 式中，表示更新后的鹅的位置； 在搜索阶段中，比较每次迭代中的声音传播时间并找到最短时间，同时引入一个新变量，公式如下： 其中为当前迭代次数，为总迭代次数，根据下式更新鹅的位置： 重复以上步骤，直到达到最大迭代次数或满足预设条件为止，算法输出最佳位置即为最优参数； 在步骤S4中，若改进密度聚类算法输出的结果中存在噪声点，则判断对应的子模块出现开路故障，且根据开路故障的器件位置不同，分为器件Tu故障，器件Tl故障以及器件Tu和Tl同时故障。

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