【摘 要】
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为了提高对永磁同步风力发电机GSC开路故障的诊断准确率,提出一种对永磁同步风力发电机网侧变流器(GSC)单一和双开路故障进行诊断的新方法。首先,对永磁同步风力发电机GSC的2
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院,华北理工大学电气工程学院,河北科技大学电气工程学院,河北建设投资集团有限公司信息部
【基金项目】
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河北省教育厅科技项目(QN16214510D),河北省教育厅科学技术研究项目资助(JQN2020020),河北省自然科学基金重点项目(E2018210044)
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为了提高对永磁同步风力发电机GSC开路故障的诊断准确率,提出一种对永磁同步风力发电机网侧变流器(GSC)单一和双开路故障进行诊断的新方法。首先,对永磁同步风力发电机GSC的22种开路故障状态(包含1种正常状态)下的三相电流波形进行采样,并作为原始信号数据;之后利用变分模态分解(VMD)将原始信号数据进行分解,并将得到的各层模态系数进行故障趋势特征分析,得到故障特征向量;最后,将特征向量输入深度置信网络(DBN)进行训练和决策,得到分类结果。实验结果表明,所提方法可以对网侧功率变流器的单一和双开路故障进行诊
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