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Short-circuit fault analysis and isolation strategy for matrix converters
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作者 王莉娜 L.De Lillo +2 位作者 C.Brunson L.Empringham P.Wheeler 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第9期3458-3470,共13页
The behavior of matrix converter(MC) drive systems under the condition of MC short-circuit faults is comprehensively investigated. Two isolation strategies using semiconductors and high speed fuses(HSFs) for MC short-... The behavior of matrix converter(MC) drive systems under the condition of MC short-circuit faults is comprehensively investigated. Two isolation strategies using semiconductors and high speed fuses(HSFs) for MC short-circuit faults are examined and their performances are compared. The behavior of MC drive systems during the fuse action time under different operating conditions is explored. The feasibility of fault-tolerant operation during the fuse action time is also studied. The basic selection laws for the HSFs and the requirements for the passive components of the MC drive system from the point view of short-circuit faults are also discussed. Simulation results are used to demonstrate the feasibility of the proposed isolation strategies. 展开更多
关键词 matrix converter short-circuit fault fault analysis fault behavior fault isolation
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A general analytical approach to reach maximum grid support by PMSG-based wind turbines under various grid faults
2
作者 Farid Atash BAHAR Ali AJAMI +1 位作者 Hossein MOKHTARI Hossein HOJABRI 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第10期2833-2844,共12页
A novel fault ride-through strategy for wind turbines,based on permanent magnet synchronous generator,has been proposed.The proposed strategy analytically formulates the reference current signals,disregarding grid fau... A novel fault ride-through strategy for wind turbines,based on permanent magnet synchronous generator,has been proposed.The proposed strategy analytically formulates the reference current signals,disregarding grid fault type and utilizes the whole system capacity to inject the reactive current required by grid codes and deliver maximum possible active power to support grid frequency and avoid generation loss.All this has been reached by taking the grid-side converter’s phase current limit into account.The strategy is compatible with different countries’grid codes and prevents pulsating active power injection,in an unbalanced grid condition.Model predictive current controller is applied to handling rapid transients.During faults,the energy storage system maintains DC-link voltage,which causes voltage fluctuations to be eliminated,significantly.A fault ride-through strategy was proposed for PMSG-based wind turbines,neglecting fault characteristics,second,reaching maximum possible grid support in faulty grid conditions,while avoiding over-current and third,considerable reduction in energy storage system size and power rating.Inspiring simulations have been carried out through MATLAB/SIMULINK to validate the feasibility and competency of the proposed fault ride-through method and efficiency of the entire control system. 展开更多
关键词 energy storage permanent magnet machines power system faults predictive control wind power generation
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Short-circuit Current Characteristics of Wind Generators
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作者 Seung-Jae LEE Myeon-Song CHOI 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期110-114,共5页
To study the effects of wind generators on distribution system protection,the short-circuit current(SCC) characteristics of wind generators is important.Although there are many researches on the issue,a clear agreemen... To study the effects of wind generators on distribution system protection,the short-circuit current(SCC) characteristics of wind generators is important.Although there are many researches on the issue,a clear agreement has not been reached so far.The SCC characteristics for different wind generators are studied.PSCAD simulation is performed in the same system integrated with different kinds of wind generators,and their results are compared with those reported in IEEE papers.The detection possibility by overcurrent relay(OCR)is discussed based on the simulation results. 展开更多
关键词 风力发电机组 短路电流 电流特性 配电系统 PSCAD 过流继电器 IEEE 通过检测
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基于改进卷积神经网络的风电机组叶片覆冰诊断方法研究 被引量:2
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作者 邢作霞 张玥 +1 位作者 郭珊珊 张超 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期661-667,共7页
针对风电机组叶片覆冰影响机组运行安全和降低发电量的问题,提出一种基于极端梯度提升算法和麻雀搜索算法优化卷积神经网络的风电机组叶片覆冰诊断方法。首先,利用基于极端梯度提升算法计算实际机组监控和数据采集系统(SCADA)数据的特... 针对风电机组叶片覆冰影响机组运行安全和降低发电量的问题,提出一种基于极端梯度提升算法和麻雀搜索算法优化卷积神经网络的风电机组叶片覆冰诊断方法。首先,利用基于极端梯度提升算法计算实际机组监控和数据采集系统(SCADA)数据的特征权重,筛除冗余特征变量,降低诊断模型的复杂度、减少诊断时间;再利用卷积神经网络模型对筛选后SCADA数据进行特征提取建立叶片覆冰诊断分类模型;最后,利用麻雀搜索算法对诊断模型中的超参数寻优,提高诊断模型的准确率。实验结果表明提出的方法对叶片覆冰的诊断准确率达到98%,相比于长短期记忆网络、K近邻算法等分类模型诊断准确率更高。 展开更多
关键词 风电机组 故障诊断 叶片覆冰 神经网络 麻雀搜索算法
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基于改进去噪扩散概率模型的风电机组故障样本生成方法 被引量:1
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作者 孟昱煜 张沣琦 +2 位作者 火久元 常琛 陈峰 《振动与冲击》 北大核心 2025年第4期286-297,共12页
为解决风电机组故障诊断中故障样本不足而导致模型准确率不高的问题,将当下备受关注的数据增强方法-去噪扩散概率模型(denoising diffusion probability model,DDPM)引入到故障诊断领域以生成大量高质量的故障样本数据集。因此,结合Tran... 为解决风电机组故障诊断中故障样本不足而导致模型准确率不高的问题,将当下备受关注的数据增强方法-去噪扩散概率模型(denoising diffusion probability model,DDPM)引入到故障诊断领域以生成大量高质量的故障样本数据集。因此,结合Transformer网络,提出了一种DDPM-Transformer风电机组故障样本生成方法。首先,将用于计算机视觉图像生成领域的DDPM模型应用于风电机组故障诊断领域中,通过前向加噪过程将数据逐渐转化为噪声,再通过逆向去噪过程将噪声逐步恢复为原始数据,实现从噪声中生成故障数据,解决数据不平衡问题;其次,通过对原始DDPM中使用的U-net模块进行改进,使用Transformer模型替换U-net网络,利用扩散后的数据和添加的噪声训练Transformer模型,实现噪声预测,以提高故障数据的生成质量;最后,使用多种生成模型评价指标对生成的故障数据进行评价,在监督控制和数据采集系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)故障数据生成中论证改进DDPM-Transformer模型的性能。通过试验证明,所提DDPM-Transformer模型与现有的生成模型相比,最大均值异(maximum mean discrepancy,MMD)最大提升0.13,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)最大提升7.8。所提模型可以有效地生成质量更高的风电机组故障样本,从而基于该样本集辅助训练基于深度学习的故障诊断模型,可以使诊断模型具有更高精度和良好的稳定性。 展开更多
关键词 DDPM TRANSFORMER 风电机组 故障诊断 样本生成
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考虑转速波动时的双馈风力发电机气隙静偏心故障下定子振动特性分析
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作者 王萱 万书亭 +2 位作者 张伯麟 张雄 绳晓玲 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期448-457,共10页
提出并研究考虑转速波动的气隙静偏心故障特征分析,首先对故障特性进行理论分析,使用磁密-电磁力密度法推导得到考虑转速波动前后的气隙周向磁密、磁密随时间变化以及电磁力密度的解析表达,并分析其变化特性。然后,使用Matlab/Simulink-... 提出并研究考虑转速波动的气隙静偏心故障特征分析,首先对故障特性进行理论分析,使用磁密-电磁力密度法推导得到考虑转速波动前后的气隙周向磁密、磁密随时间变化以及电磁力密度的解析表达,并分析其变化特性。然后,使用Matlab/Simulink-Simplorer-Maxwell 2D建立包括气隙静偏心和发电机组控制模块的双馈风力发电机组模型及转速波动模型。最后,在可模拟双馈风力发电机转速波动和气隙静偏心的实验平台进行实验验证,获得考虑转速波动前后的定子铁芯振动信号,使用基于短时傅里叶变换的同步压缩变换获取振动信号的时频特征。结果表明,考虑转速波动之后,气隙静偏心将导致磁密中存在3k(k=1,2,3,…)倍机械转频,电磁力密度和振动信号中存在2f±3kf_(w)(f_(w)为叶轮转频)的频率,通过同步压缩变换可提取到频率分量2f±3kf_(w)t,其中2f±3kf_(w)t是转速波动引起的。 展开更多
关键词 风电机组 风速 故障诊断 气隙静偏心 定子振动特性 同步压缩变换
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多度量下ResGAT的风力发电机齿轮箱故障诊断
7
作者 李明 曹洁 +1 位作者 刘宗礼 王进花 《太阳能学报》 北大核心 2025年第6期683-690,共8页
针对现有深度学习方法在风力发电机齿轮箱故障诊断方面的特征提取和样本相似性建模局限性,提出一种多种距离度量下残差连接的图注意力网络(ResGAT)。该方法构建全连接图以生成邻接矩阵,并结合多种距离度量方法,充分挖掘样本之间的相似... 针对现有深度学习方法在风力发电机齿轮箱故障诊断方面的特征提取和样本相似性建模局限性,提出一种多种距离度量下残差连接的图注意力网络(ResGAT)。该方法构建全连接图以生成邻接矩阵,并结合多种距离度量方法,充分挖掘样本之间的相似性。利用图注意力网络进行节点特征聚合,结合残差连接以减轻模型梯度消失风险。进一步地,在Adam优化器中融入L2正则化及偏置校正,以降低过拟合问题。实验结果显示,ResGAT方法在WT-Planetary gearbox dataset齿轮箱数据集上能有效提取样本间相似性,并在风力发电机齿轮箱故障诊断上展现出优异性能。 展开更多
关键词 风力发电机 齿轮箱 故障诊断 深度学习 图注意力网络 过拟合
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基于BNN-RA模型的风电机组轴承故障诊断研究
8
作者 余萍 宋紫琼 +1 位作者 曹洁 陈息良 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期643-651,共9页
针对风电机组轴承故障诊断中特征提取困难,模型迭代速度慢,精度低的问题,该文提出一种基于改进二值化神经网络(BNN)的风电机组轴承故障诊断方法。首先采用格拉姆角场(GAF)将轴承振动信号转换为二维图像,以提高特征提取精度,然后结合深... 针对风电机组轴承故障诊断中特征提取困难,模型迭代速度慢,精度低的问题,该文提出一种基于改进二值化神经网络(BNN)的风电机组轴承故障诊断方法。首先采用格拉姆角场(GAF)将轴承振动信号转换为二维图像,以提高特征提取精度,然后结合深度残差网络和注意力机制构建BNN-RA(BNN+Residual Network+Spatial attention network structure)故障诊断模型,实现轴承的高效故障诊断,最终通过美国凯斯西储大学(CWRU)与江南大学(JNU)公开的轴承数据集进行方法有效性验证。结果表明,该方法可有效提高网络迭代速度和诊断精度,模型在CWRU轴承数据集单一工况下迭代11次可达到收敛,故障诊断准确率达到99.20%,在两数据集的不同工况下平均准确率可达98.46%与97.6%。 展开更多
关键词 风电机组 故障诊断 轴承 二值化神经网络 格拉姆角场
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基于特征选择和改进LSTM的风电机组叶片覆冰故障检测方法
9
作者 王威 苏洪军 +2 位作者 王海云 丁国栋 连昊 《可再生能源》 北大核心 2025年第8期1044-1050,共7页
随着风电规模的不断增加,风电机组关键部件的运行维护成为研究的热点。针对风电机组叶片覆冰问题,文章提出了一种基于特征选择和改进长短期记忆网络(LSTM)算法的风电机组叶片覆冰故障检测方法。该方法首先采用Relief算法进行特征选择,利... 随着风电规模的不断增加,风电机组关键部件的运行维护成为研究的热点。针对风电机组叶片覆冰问题,文章提出了一种基于特征选择和改进长短期记忆网络(LSTM)算法的风电机组叶片覆冰故障检测方法。该方法首先采用Relief算法进行特征选择,利用LSTM网络作为残差发生器,通过交叉预测模型对SCADA特征序列进行预测,得到预测值与真实值的特征残差;然后,从残差中提取5个隐含的数据特征,并导入序列分类模块进行覆冰检测;最后,将该方法与K近邻和随机森林算法进行对比。结果表明,文章提出的方法可以更准确地实现覆冰检测,验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 风电机组 叶片覆冰 特征选择 交叉预测与序列分类LSTM 故障检测
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基于超级电容储能的风电经柔性直流并网系统交流故障穿越策略
10
作者 张芳 黄河 梁修功 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第4期37-44,66,共9页
基于模块化多电平换流器的柔性直流(MMC-HVDC)输电技术是大规模新能源基地并网送出的首选方案,为了解决风电经MMC-HVDC并网系统在受端交流系统发生故障期间的穿越问题,提出一种采用模块化设计的直挂式超级电容储能系统拓扑结构。为了解... 基于模块化多电平换流器的柔性直流(MMC-HVDC)输电技术是大规模新能源基地并网送出的首选方案,为了解决风电经MMC-HVDC并网系统在受端交流系统发生故障期间的穿越问题,提出一种采用模块化设计的直挂式超级电容储能系统拓扑结构。为了解决实际超级电容参数不一致所导致的储能系统充放电能力削弱的问题,提出冗余子模块数量的计算方法。针对受端交流系统故障,提出基于超级电容储能系统的故障穿越策略,因储能系统建模存在不确定性,基于H∞鲁棒控制理论设计超级电容储能系统双向DC/DC变换器的电流内环控制器。通过仿真验证所提超级电容储能系统拓扑结构和故障穿越策略的正确性、有效性,结果表明各储能子模块的超级电容电压能够实现均衡,并有效抑制直流线路过电压。 展开更多
关键词 海上风电 柔性直流输电系统 超级电容储能 故障穿越 直流过电压
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气隙偏心对永磁发电机绕组绝缘温度特性影响
11
作者 何玉灵 白怡凡 +4 位作者 张文 李勇 徐明星 王晓龙 唐贵基 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第5期944-954,共11页
绕组绝缘温度是影响永磁发电机发电效率和运行安全的重要因素,现有研究主要关注正常工况下的损耗-温升特性,对于非正常工况下铁芯-绕组的损耗-热载特性和绝缘温升规律研究亟待深入。本文以一台5kVA永磁发电机为例,对气隙偏心前后的发电... 绕组绝缘温度是影响永磁发电机发电效率和运行安全的重要因素,现有研究主要关注正常工况下的损耗-温升特性,对于非正常工况下铁芯-绕组的损耗-热载特性和绝缘温升规律研究亟待深入。本文以一台5kVA永磁发电机为例,对气隙偏心前后的发电机定子绕组绝缘温度场进行了分析。对发电机气隙偏心前后的气隙磁通密度、定子电流和损耗表达式进行了理论推导;根据传热基本原理,建立了发电机磁-热耦合三维模型,应用有限元仿真得到绕组绝缘温度场结果;通过实验对理论和仿真结果进行验证。结果表明,随着气隙偏心程度的增大,发电机各部分损耗增加,定子铁心及绕组绝缘的温度随之升高。同时基于偏心故障下的定子铁心和绕组绝缘温升特性,提出了一种新型的定子铁心通风结构改善发电机的通风散热,通过对比2种不同结构下的定子温度场,表明该结构明显降低了发电机定子铁心和绕组绝缘温度,为通风结构的设计提供了一定的参考。 展开更多
关键词 永磁发电机 气隙偏心 定子铁心 绕组绝缘 温度场 有限元法 故障诊断 结构优化
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基于GGD-EfficientNet和声纹识别的风力发电机齿轮箱故障诊断
12
作者 廖力达 陈伟克 +3 位作者 罗晓 舒王咏 张芝铭 代军 《太阳能学报》 北大核心 2025年第4期570-578,共9页
针对风力发电机齿轮箱齿轮故障时的噪声提出一种基于分组全局上下文网络(GE-GCNet)与深度可分离卷积(DSCConv)结合的效率神经网络(GGD-EfficientNet)和声纹识别的齿轮箱故障诊断方法。首先通过实验获取齿轮箱故障齿轮的噪声信号,并根据... 针对风力发电机齿轮箱齿轮故障时的噪声提出一种基于分组全局上下文网络(GE-GCNet)与深度可分离卷积(DSCConv)结合的效率神经网络(GGD-EfficientNet)和声纹识别的齿轮箱故障诊断方法。首先通过实验获取齿轮箱故障齿轮的噪声信号,并根据齿轮状态分为6类。然后,使用Log-Mel谱的方法提取噪声信号语谱图。考虑到效率卷积神经网络(EfficientNet)对齿轮故障语谱图特征提取能力不足等缺点,在EfficientNet的基础上,结合分组卷积改进的GE-GCNet和DSCConv,提出一种高性能的齿轮故障诊断模型GGD-EfficientNet。实验表明:所提方法能在齿轮箱故障齿轮语谱图数据集下准确率达到99.7%。所提模型能从数据集中对故障类型进行有效分类,可有效帮助诊断齿轮箱中齿轮故障。 展开更多
关键词 风力发电机 齿轮 故障检测 GGD-EfficientNet 声纹识别
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基于多核并行RFECV-GNB的风电机组齿轮箱故障诊断方法
13
作者 王进花 袁山钦 曹洁 《太阳能学报》 北大核心 2025年第4期550-558,共9页
针对深度学习的风电机组齿轮箱诊断方法在噪声环境下的鲁棒性较差且在带标签的样本不足时存在诊断精度较低的问题,提出基于RFECV-GNB风电机组齿轮箱故障诊断方法。该方法结合了交叉验证递归特征消除法(RFECV)在故障数据较少时能有效挖... 针对深度学习的风电机组齿轮箱诊断方法在噪声环境下的鲁棒性较差且在带标签的样本不足时存在诊断精度较低的问题,提出基于RFECV-GNB风电机组齿轮箱故障诊断方法。该方法结合了交叉验证递归特征消除法(RFECV)在故障数据较少时能有效挖掘故障信号的本质特征,以及高斯朴素贝叶斯(GNB)快速高效的性能进行风电机组齿轮箱的故障诊断。同时,针对RFECV训练时间较长这一问题,提出一种基于CPU并行的任务“打包”算法来提高诊断模型的训练速度。该方法通过超额分配逻辑CPU(LCPU)的方式,实现了LCPU之间工作的有效平衡,以此缩短建模时间。最终,通过多个故障数据集进行实验验证,结果表明在相同故障样本数量下,所提方法与传统方法相比,在诊断精度和建模速度上具有明显优势。 展开更多
关键词 风电机组 齿轮箱 故障诊断 贝叶斯定理 特征选择 CPU并行
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基于CNN-SLinformer算法的风电机组偏航系统故障预测
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作者 火久元 谢东宸 +1 位作者 常琛 李昕 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期140-150,共11页
随着风电产业的快速发展,风电机组故障停机的比例也在上升,其中偏航系统故障尤为突出,占据了总停机时间的近三分之一(28.7%).为减少停机时间和运维费用,本文提出了一种基于SCADA数据的深度学习模型CNN-Smart_Linformer(CNN-SLinformer)... 随着风电产业的快速发展,风电机组故障停机的比例也在上升,其中偏航系统故障尤为突出,占据了总停机时间的近三分之一(28.7%).为减少停机时间和运维费用,本文提出了一种基于SCADA数据的深度学习模型CNN-Smart_Linformer(CNN-SLinformer),用于预测风电机组偏航系统的故障发生时间.该模型通过引入动态自注意力权重计算线性投影矩阵,自适应地捕捉输入序列的变化,显著增强了模型在不同运行环境下的泛化能力.它结合了卷积神经网络(CNN)在局部特征提取的优势与SLinformer在捕捉长期依赖关系的能力.实际风电场SCADA数据的实验结果表明,CNN-SLinformer模型在偏航故障预测任务中显著提高了预测精度,Score降低至144.50,同时模型运行时间更短,为风电场提供了有效的故障预测工具. 展开更多
关键词 风电机组 偏航系统 卷积神经网络(CNN) SLinformer 故障预测
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基于多熵融合和多尺度卷积神经网络的风电机组轴承故障诊断方法
15
作者 张天瑞 周连弘 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期429-438,共10页
针对风电机组轴承在运行过程中收集到的故障信号较弱、状态特征难以有效表征的难题,提出一种基于多熵融合与多尺度卷积神经网络的风电机组轴承故障诊断新方法。首先对原始信号进行处理,分解出多个模态分量。随后,通过计算这些模态分量... 针对风电机组轴承在运行过程中收集到的故障信号较弱、状态特征难以有效表征的难题,提出一种基于多熵融合与多尺度卷积神经网络的风电机组轴承故障诊断新方法。首先对原始信号进行处理,分解出多个模态分量。随后,通过计算这些模态分量的多种熵值,构造出多熵融合矩阵,以充分表征信号的复杂特性。在此基础上,通过在卷积神经网络中集成不同尺寸的并行卷积核,设计一种结合多熵融合与多尺度卷积神经网络的故障诊断模型。结果表明,所提出的模型方法具有较好的诊断与泛化能力。 展开更多
关键词 风电机组 故障诊断 轴承 多尺度卷积神经网络 熵特征
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基于相角差余弦值奇异熵的远海风电交流汇集线路单端量保护原理
16
作者 戴志辉 韩哲宇 李杭泽 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第4期1-13,共13页
海上风电柔直送出系统两侧电力电子设备均采用负序抑制控制策略。交流汇集线路故障时,两侧故障电流相角和幅值都发生较大变化,使传统工频量距离保护可靠性降低。为此,首先阐述了海上风电交流汇集系统结构,并分析负序抑制策略实现方法。... 海上风电柔直送出系统两侧电力电子设备均采用负序抑制控制策略。交流汇集线路故障时,两侧故障电流相角和幅值都发生较大变化,使传统工频量距离保护可靠性降低。为此,首先阐述了海上风电交流汇集系统结构,并分析负序抑制策略实现方法。其次,考虑电容电流分析传统距离保护适应性,并分析不同故障下相电流与其超前相电流相角差值余弦值的变化情况。在此基础上,利用Hankel矩阵反映特征量突变程度,提出一种基于相角差余弦值奇异熵的交流汇集线路单端量保护原理。最后,基于PSCAD/EMTDC搭建海上风电系统模型,分析并验证所提保护方案的有效性。结果表明,所提保护方案动作灵敏,可靠性高,能耐受20 dB噪声和100Ω过渡电阻。 展开更多
关键词 采样算法 单端量保护 奇异熵 接地故障 海上风电
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基于WOA-GRU的风电机组发电机故障预警方法
17
作者 邢作霞 马岩溪 +2 位作者 郭珊珊 陈明阳 罗世茂 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第6期54-62,共9页
为实现风电机组发电机故障的早期捕获,提高故障预警的精度,提出一种基于WOA-GRU模型的风电机组发电机故障预警方法。首先,通过箱线图剔除风电机组发电机温度离群数据并应用灰色关联分析方法在高维SCADA数据中提取出与风电机组发电机温... 为实现风电机组发电机故障的早期捕获,提高故障预警的精度,提出一种基于WOA-GRU模型的风电机组发电机故障预警方法。首先,通过箱线图剔除风电机组发电机温度离群数据并应用灰色关联分析方法在高维SCADA数据中提取出与风电机组发电机温度关联度高的特征参量作为模型输入;其次,采用鲸鱼优化算法对门控循环单元神经网络超参数组寻优,将获得的最优参数门控循环单元神经网络模型用于预测风电机组发电机温度,并通过自适应阈值算法设定报警阈值,据此对风电机组发电机进行故障预警;最后,以国内某风电场风电机组SCADA数据为例进行分析,将WOA-GRU与BP、ELM、RF、GRU、LSTM模型进行对比,结果表明,WOA-GRU模型比其他模型有更高的预测精度,并能够更精确地捕获风电机组发电机早期故障。 展开更多
关键词 风电机组发电机 SCADA数据 鲸鱼优化算法 门控循环单元 故障预警
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具有注意力机制的CNN-GRU模型在风电机组异常状态预警中的应用
18
作者 马良玉 胡景琛 +1 位作者 段晓冲 黄日灏 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第3期374-383,共10页
针对风电机组长期在恶劣环境中工作导致故障频发的问题,提出一种具有注意力机制的卷积神经网络(CNN)及门控循环单元(GRU)的异常工况预警方法.利用快速密度峰值聚类和局部离群因子算法对风电机组数据采集与监控系统中的异常数据进行清洗... 针对风电机组长期在恶劣环境中工作导致故障频发的问题,提出一种具有注意力机制的卷积神经网络(CNN)及门控循环单元(GRU)的异常工况预警方法.利用快速密度峰值聚类和局部离群因子算法对风电机组数据采集与监控系统中的异常数据进行清洗,结合机理分析及极端梯度提升(XGBoost)算法对特征重要性的评估确定模型的输入输出参数,进而采用具有注意力机制的CNN-GRU模型建立风电机组正常运行工况的性能预测模型.以该预测模型为基础,利用时移滑动窗口构建风电机组状态评价指标,并结合统计学中的区间估计法确定预警阈值,最终实现机组异常工况预警.应用某风电机组真实历史故障数据进行实验,结果表明,本文所提方法能够准确地对异常状态进行提前识别和预警,有利于运维人员及时处理故障,保证机组安全稳定运行. 展开更多
关键词 风电机组 卷积神经网络 门控循环单元 注意力机制 故障预警
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基于反行波波前瞬时能量谱的深远海风电经柔直并网系统的双端行波故障测距方法
19
作者 刘乐 陈旭明 +5 位作者 康小宁 马晓伟 李诗闯 赵勃扬 李昕盈 刘鑫 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第3期86-94,共9页
现有的行波测距方法的精确性和可靠性受到保护采样频率、强噪声干扰、短故障距离、高过渡电阻等因素的严重影响,对此提出一种基于小波自适应阈值降噪(AWTD)和结合变分模态分解(VMD)的Hilbert变换的双端行波故障测距方法。利用AWTD算法... 现有的行波测距方法的精确性和可靠性受到保护采样频率、强噪声干扰、短故障距离、高过渡电阻等因素的严重影响,对此提出一种基于小波自适应阈值降噪(AWTD)和结合变分模态分解(VMD)的Hilbert变换的双端行波故障测距方法。利用AWTD算法对故障反行波数据进行降噪预处理。通过VMD算法提取蕴含故障距离信息的高频本征模态函数。利用Hilbert变换获得第5层本征模态函数的瞬时能量谱,并通过瞬时能量谱的最大值实现对线路两端反行波波头的标定,得到行波抵达保护测量点的精确时间,从而结合线路两端行波波速度预测故障距离。在PSCAD/EMTDC与RTDS仿真平台中搭建双端与三端典型深远海风电并网模型进行大量测试,结果表明,所提测距方法不受故障电阻、故障类型的影响,在不同采样频率、近端故障、强噪声干扰与实时仿真环境下,均能实现精准的故障定位,具有一定工程应用价值。 展开更多
关键词 深远海风电 行波故障测距 小波自适应阈值降噪 变分模态分解 HILBERT变换 瞬时能量谱
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大型同步发电机定子分支电势对位移电压的影响
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作者 张琦雪 司雨欣 +2 位作者 桂林 李华忠 王凯 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第7期212-217,共6页
大型同步发电机正常运行时如果有明显的位移电压,则会扩大基波零序电压保护的死区,不利于发电机安全,同时也影响定子接地故障的准确定位。通过分析稳态的分布电容电流,引出电势不对称度的定义,三相分支电势不对称或者三相对地电容不均... 大型同步发电机正常运行时如果有明显的位移电压,则会扩大基波零序电压保护的死区,不利于发电机安全,同时也影响定子接地故障的准确定位。通过分析稳态的分布电容电流,引出电势不对称度的定义,三相分支电势不对称或者三相对地电容不均匀、不相等是产生位移电压的根本原因。从单根线棒出发,研究单个线圈及1个分支的电容电流,推导出π型等值电路的准分布电容参数模型。针对JH电厂350 MW发电机进行分析,三相分支电势不对称导致了位移电压;对比理论计算值和现场实测值,显示各电压基波有效值相对误差不超过5%,相位误差不超过5°,验证了理论分析及等值电路的有效性。 展开更多
关键词 大型同步发电机 中性点位移电压 准分布电容参数模型 定子单相接地故障 定子分支电势 π型等值电路
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