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在1.5MW及以上级别的风电机组中,目前多数广家采用双馈感应发电机(DFIG)配合变速变桨设计。双馈感应发电机在变速恒频风力发电中得到了广泛的应用,其主要优点是只有部分功率流过励磁变流器,有功和无功可以单独调节。然而,正是由于变流器容量较小,使得它对电网故障非常敏感,需要采取可靠的保护措施,以防止变流器中功率器件的损坏。 相似文献
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基于遗传神经网络的电力机车主变流器故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
在变流器的故障诊断系统中,针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,文章采用了遗传算法的选择、交叉、变异过程代替班,神经网络的反向传播过程的遗传神经网络算法。通过仿真试验证明,这种算法具有收敛速度快、推广性强的特点,极大提高了变流器的故障诊断系统的效率和准确性。 相似文献
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针对双馈风电变流器IGBT模块在交变热应力的长期作用下导致故障频发的问题,提出其损耗与结温的准确计算模型及不同工况下两者变化规律的研究。首先,建立了机侧及网侧变流器在整流或逆变模式下IGBT模块损耗及结温的计算模型;其次,对机组在不同运行工况下,其损耗和稳态结温进行分析。结果表明,随风速的增大,机侧与网侧变流器IGBT模块的损耗变化规律不同;机侧变流器IGBT模块的结温波动剧烈,尤其是在同步风速附近区域。 相似文献
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阐述风力发电机组中变流器、发电机叶片、异常振动的运行故障,风力发电机组运行的维护措施,从而保障风力发电机组稳定安全运行。 相似文献
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故障检测和隔离对提高无人机的导航精度和可靠性有重要意义.针对残差卡方算法对小值软故障灵敏度差,改进序贯概率比(SPRT)算法无法判断故障结束时间的缺陷,提出了一种联合故障检测算法.该算法依靠残差卡方算法判断故障结束时间,从而及时对改进SPRT算法检测值进行修正,使改进SPRT算法能继续检测非第一次故障.改进SPRT算法对故障的灵敏度高,且残差卡方算法能准确判别故障结束时间.仿真结果表明,该综合算法对小值软故障、大值阶跃故障都有很好的检测效果,有效提高了系统的故障检测能力及灵敏度,增强了组合导航系统的可靠性. 相似文献
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以直驱式永磁同步电机和变流器为对象,提出了电机侧变流器和电网侧变流器分开控制的控制方法。在电机侧采取基于最佳叶尖速比的最大风能跟踪可以在起动风速、额定风速和功率恒定三个区域最大限度地捕获风能。在电网侧采用直接功率控制策略,动态响应性能优异,算法本身也相对简单,实现了网侧功率因数恒定。系统基于MATLAB/Simulink软件的仿真波形和分析结果验证了所提出的控制策略的正确性。 相似文献
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本文主要研究直驱永磁同步风电变流器系统的控制策略,对PWM变流器的数学模型和对变流器能量传输进行分析。网侧变流器采用电网电压定向矢量控制策略,机侧变流器采用转子磁场定向id=0矢量控制策略,为研究直驱型永磁风力发电系统的核心技术建立起良好的理论基础。 相似文献
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一种基于增量贝叶斯疑似度的事件驱动故障定位算法 总被引:3,自引:0,他引:3
现有的故障定位算法大多基于时间窗口,窗口大小设置的合理与否会对算法准确度产生重要影响。为了避免因窗口设置不当造成算法性能的下降,该文以概率加权的二分图作为故障传播模型,提出了一种基于增量贝叶斯疑似度(Incremental Bayesian Suspected Degree,IBSD)的启发式故障定位算法。IBSD算法采用事件驱动的方式依次分析观察到的征兆,通过增量计算对应故障的贝叶斯疑似度,确定当前征兆前提下最有可能的故障集。仿真实验表明,IBSD算法具有较高的故障检测率和较低的故障误检率,即使在部分告警无法观察的情况下,算法依然具有较高的故障检测率。算法具有多项式计算复杂度,可以满足大规模通信网故障定位的要求。 相似文献
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针对光伏组件受多种因素引起的热斑故障问题,提出了一种以决策树为基础分类器的集成学习算法——梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT),对光伏组件故障进行识别。通过提取热斑特征数据,使用提出的算法对光伏组件上的热斑故障进行识别,并对其危害进行详细划分。基于获取的热斑故障危害信息,利用提出的算法对故障光伏组件的危害程度进行准确识别,实现了对光伏组件故障危害等级的判定。实验表明,与K近邻(k-nearest neighbors,KNN)算法和支持向量机(support vector machines,SVM)算法相比,GBDT算法在正确率、召回率等指标上能取得较优的效果,说明该算法在光伏组件故障危害识别中具有较强的鲁棒性和泛化能力。 相似文献