一种双馈风力发电机组故障识别方法
公开
摘要
本发明设计了一种双馈风力发电机组故障识别方法。包括步骤：搭建并网型双馈风力发电场的仿真模型，并在仿真模型中设置故障，采集模型的各项运行数据；将仿真模型在故障情况下的运行数据输入改进深度置信网络模型，进行模型的预训练和反向调优；利用实际机组的运行数据，进行迁移学习，得到最后的故障识别模型。本发明的有益效果在于，利用基于数据驱动的改进深度置信网络算法和迁移学习相结合的方法，解决了传统方法建模过程困难复杂的问题，有利于深入挖掘故障数据特征；将预训练模型利用某个双馈风力发电机组的实际运行数据进行迁移学习，提高了故障识别模型的准确率，有效的解决了实测样本数据不足的问题，增强了模型的普适性。
基本信息
专利标题 ：
一种双馈风力发电机组故障识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114552574A
申请号 ：
CN202210228862.4
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-03-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张远欣夏春妮张嘉琦朱永强
申请人 ：
华北电力大学
申请人地址 ：
北京市昌平区北农路2号华北电力大学
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210228862.4
主分类号 ：
H02J3/00
IPC分类号 ：
H02J3/00 H02J3/38 H02P9/00 G06K9/62 G06N3/04 H02P101/15
法律状态
2022-05-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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