计及变分模态分解和DBN的风电变流器开路故障诊断

作者：张靖轩; 孙鹤旭^*; 孙泽贤; 龚思远; 董维超

来源：现代电子技术, 2021, 44(03): 134-139.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2021.03.029

• 故障诊断
• 风力发电机
• 变分模态分解
• 深度置信网络
• 功率变流器
• 开路故障诊断

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断,且准确率高于其他对比方法。

• 单位
  华北理工大学; 河北科技大学; 河北工业大学