基于改进SVM的新能源电站故障诊断方法

作者：曹瑞峰; 刘子华; 袁婷; 罗扬帆; 茹传红; 秦建; 邢海军

来源：浙江电力, 2023, 42(11): 11-20.

DOI：10.19585/j.zjdl.202311002

• SVM
• 故障诊断
• 特征提取
• 光伏电站
• 风电机组

新能源电站运行数据量大、运行工况多变，发电机组的故障诊断难度较大。为此，提出了一种基于改进SVM算法的新能源电站故障诊断方法。首先，对SVM（支持向量机）的概念和原理进行了分析，并采用多元SVM分类器对SVM进行优化；然后，研究了光伏电站和风电站的故障信号提取和故障特征分析方法，并在此基础上提出了故障诊断模型；最后，从实际新能源电站获取样本数据，构建了基于决策级融合的改进SVM故障诊断模型，并将故障特征向量输入模型进行训练。结果表明，针对光伏电站的故障诊断准确率达到了97.5%，风电站的故障诊断准确率达到了98.09%，验证了该方法的准确性。

• 单位
  上海电力大学; 台州供电公司