基于小波包能量谱和ELM的光伏逆变器多故障在线诊断

【摘要】：以三电平光伏逆变器为研究对象,提出一种多故障模式快速诊断新方法。首先,利用小波包分解提取出三电平逆变器的桥臂电压和上、下管电压信号的能量谱特征向量,并利用主成分分析降维后获取故障特征向量;然后,基于极端学习机诊断模型分离出单器件及多器件开路等多种故障模式。实验结果表明,相比于传统BP神经网络、最小二乘支持向量机故障诊断方法,该方法检测信号易获取,抗干扰性强,诊断速度快、精度高,减小了诊断成本和复杂性,适用于在线诊断。 【作者单位】： 南京航空航天大学自动化学院;安徽理工大学电气与信息工程学院;南京农业大学工学院;
【关键词】： 极端学习机 小波包分解 光伏逆变器 故障诊断 特征提取
【基金】：国家自然科学基金(61371041);国家自然科学基金(61401215) 江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目 中央高校基本科研业务费专项资金(CXLX11_0183) 航空科学基金(2013ZD52055) 国家商用飞机制造工程技术研究中心创新基金(SAMC14-JS-15-051)项目资助
【分类号】：TM464
【正文快照】： 1引言全球范围的能源危机和环境危机促使光伏系统越来越多的并入电网运行[1]。光伏逆变器是光伏系统中最为核心的部件,关系着整个系统的安全、稳定和高效运行[2]。随着光伏系统容量的不断增加,对光伏逆变器的成本、效率和可靠性要求越来越高[3-4]。与传统的两电平逆变器相比,

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