本文關鍵詞：基于小波包能量譜和ELM的光伏逆變器多故障在線診斷

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【摘要】：以三電平光伏逆變器為研究對象,提出一種多故障模式快速診斷新方法。首先,利用小波包分解提取出三電平逆變器的橋臂電壓和上、下管電壓信號的能量譜特征向量,并利用主成分分析降維后獲取故障特征向量;然后,基于極端學習機診斷模型分離出單器件及多器件開路等多種故障模式。實驗結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡、最小二乘支持向量機故障診斷方法,該方法檢測信號易獲取,抗干擾性強,診斷速度快、精度高,減小了診斷成本和復雜性,適用于在線診斷。
【作者單位】： 南京航空航天大學自動化學院;安徽理工大學電氣與信息工程學院;南京農(nóng)業(yè)大學工學院;
【關鍵詞】： 極端學習機 小波包分解 光伏逆變器 故障診斷 特征提取
【基金】：國家自然科學基金(61371041);國家自然科學基金(61401215) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃資助項目 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(CXLX11_0183) 航空科學基金(2013ZD52055) 國家商用飛機制造工程技術研究中心創(chuàng)新基金(SAMC14-JS-15-051)項目資助
【分類號】：TM464
【正文快照】： 1引言全球范圍的能源危機和環(huán)境危機促使光伏系統(tǒng)越來越多的并入電網(wǎng)運行[1]。光伏逆變器是光伏系統(tǒng)中最為核心的部件,關系著整個系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定和高效運行[2]。隨著光伏系統(tǒng)容量的不斷增加,對光伏逆變器的成本、效率和可靠性要求越來越高[3-4]。與傳統(tǒng)的兩電平逆變器相比,

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3 蔡金，

本文編號：1014311