华东电力
華東電力
화동전력
EAST CHINA ELECTRIC POWER
2013年
6期
1161-1165
,共5页
张涛%刘玲%张新燕%王维庆%胡立锦
張濤%劉玲%張新燕%王維慶%鬍立錦
장도%류령%장신연%왕유경%호립금
风力发电%故障诊断%神经网络%遗传算法%MATLAB%仿真
風力髮電%故障診斷%神經網絡%遺傳算法%MATLAB%倣真
풍력발전%고장진단%신경망락%유전산법%MATLAB%방진
wind power generation%fault diagnosis%neural network%genetic algorithm%MATLAB%simulation
为了准确分辨风力发电机变频器故障类型,针对直驱式风力发电机变频器,给出了一种基于神经网络的风力发电机变频器故障诊断方法.分析了直驱式风力发电机变频器的结构、故障原理和故障类型,得到了一系列不同故障状态下直驱式风力发电机的输出电压波形变化情况,并对设计好的BP神经网络进行训练和测试,基于单纯神经网络训练时间长、预测结果不太理想等因素考虑,尝试采用遗传算法优化神经网络权值、阀值参数.仿真结果表明优化后的神经网络训练时间更短,且有更高的预测精度.
為瞭準確分辨風力髮電機變頻器故障類型,針對直驅式風力髮電機變頻器,給齣瞭一種基于神經網絡的風力髮電機變頻器故障診斷方法.分析瞭直驅式風力髮電機變頻器的結構、故障原理和故障類型,得到瞭一繫列不同故障狀態下直驅式風力髮電機的輸齣電壓波形變化情況,併對設計好的BP神經網絡進行訓練和測試,基于單純神經網絡訓練時間長、預測結果不太理想等因素攷慮,嘗試採用遺傳算法優化神經網絡權值、閥值參數.倣真結果錶明優化後的神經網絡訓練時間更短,且有更高的預測精度.
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