基于改进SVM的新能源电站故障诊断方法

新能源电站运行数据量大、运行工况多变，发电机组的故障诊断难度较大。为此，提出了一种基于改进SVM算法的新能源电站故障诊断方法。首先，对SVM（支持向量机）的概念和原理进行了分析，并采用多元SVM分类器对SVM进行优化；然后，研究了光伏电站和风电站的故障信号提取和故障特征分析方法，并在此基础上提出了故障诊断模型；最后，从实际新能源电站获取样本数据，构建了基于决策级融合的改进SVM故障诊断模型，并将故障特征向量输入模型进行训练。结果表明，针对光伏电站的故障诊断准确率达到了97.5%，风电站的故障诊断准确率达到了98.09%，验证了该方法的准确性。