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摘要
本发明公开了一种基于LSTM的风机变流器开路故障识别方法,包括步骤：1)采集并网双馈风力发电机的背靠背变流器出口侧的历史故障信号；2)对电压和电流的原始时间序列数据进行预处理及归一化；3)设计并构建多层长短时记忆LSTM网络作为开路故障数据训练模型；4)将固定数量的预处理过的历史训练数据放入LSTM网络中进行神经网络训练；5)对训练后的网络利用在不同环境变量下采集的训练集进行正确率交叉检验和鲁棒性检验；6)采集风力发电机实时运行样本作为测试集,对测试集的故障类型进行诊断。本发明通过建立多层LSTM网络,对双馈风力发电机中的背靠背变流器IGBT开路故障的历史数据进行训练,以达到实时有效地检测风力发电机中同类型故障的目的。
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