【摘 要】
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为提高三相光伏逆变器工作的稳定性和可靠性,针对其功率管单管或两管同时故障等多种故障类型,分析了逆变器开路故障的特性及故障后可能造成的影响,并提出了一种基于时域的故
【机 构】
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河北工业大学电气工程学院省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室,河北工业大学电气工程学院河北省电磁场与电器可靠性重点实验室,中国联合网络通信有限公司河北省分公司
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目(E2019202481,E2017202284)~~
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为提高三相光伏逆变器工作的稳定性和可靠性,针对其功率管单管或两管同时故障等多种故障类型,分析了逆变器开路故障的特性及故障后可能造成的影响,并提出了一种基于时域的故障特征提取技术。基于GWO-ELM的故障诊断模型,是利用灰狼算法优化极限学习机,实现隐含层神经元个数的最优设计,进而进行模型训练,最终实现故障诊断。仿真与实例验证表明,所提时域故障特征量提取方法和GWO-ELM故障诊断模型提高了故障诊断精度,对逆变器的故障诊断具有重要意义。
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