【摘 要】
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针对光伏逆变器软故障的诊断问题,提出了一种基于极限学习机的逆变器电容退化程度诊断方法。提取逆变器电容信号的统计特征参数作为故障特征,利用极限学习机实现电容参数的辨
【基金项目】
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2018年度安徽省高校自然科学研究重点项目“煤矿井下大容量锂电池状态估计与健康管理关键技术研究”(KJ2018A0759)
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针对光伏逆变器软故障的诊断问题,提出了一种基于极限学习机的逆变器电容退化程度诊断方法。提取逆变器电容信号的统计特征参数作为故障特征,利用极限学习机实现电容参数的辨识,确定逆变器的电容软故障。实验结果表明,基于故障信号的统计特征,运用极限学习机实现特征参数辨识的方法,具有抗干扰性强、诊断速度快、诊断精度高等优势,而且检测信号易获取,诊断成本低,适合用于在线诊断。
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