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申请/专利权人：华能中电威海风力发电有限公司;北京华能新锐控制技术有限公司

摘要：本发明提供一种风电并网逆变器故障诊断方法与装置，属于光伏发电技术领域。本发明的方法包括：基于风力发电系统对其逆变器的故障进行分析，以得到故障数据；对所述故障数据进行经验模态分解，并利用经验模态分解对故障数据进行计算以得到IMF；采用改进的烟花算法求解最优的两个正则化参数和核函数的超函数；根据所述最优的两个正则化参数和核函数的超函数，采用MLS‑SVM训练数据并进行故障诊断。本发明使用改进的烟花算法优化MLS‑SVM故障诊断方法，相比MLS‑SVM故障诊断的方法，能够有效提升风电并网逆变器开路故障诊断的准确率。

主权项：1.一种风电并网逆变器故障诊断方法，其特征在于，包括下述步骤：基于风力发电系统对其逆变器的故障进行分析，以得到故障数据；对所述故障数据进行经验模态分解，并利用经验模态分解对故障数据进行计算以得到IMF；采用改进的烟花算法求解最优的两个正则化参数和核函数的超函数，包括：初始化相关参数，在可行解空间中使用Logistic混沌映射产生一定数量的烟花，每个烟花代表解空间中的一个可行解；根据优化目标函数计算每个烟花的适应度值，并据此确定烟花质量的好坏，以在不同爆炸半径下产生不同数量的火花；判定是否满足终止条件；基于改进烟花算法求最优解，再次进行Logistic混沌映射，在最优解的附近寻优更优解；输出改进的烟花算法寻得的最优的两个正则化参数和核函数的超参数；根据所述最优的两个正则化参数和核函数的超函数，采用MLS-SVM训练数据并进行故障诊断，包括：优化后的线性系统如下： 其中，0m×m是m×m的零矩阵，PT表示单位矩阵的转置，P表示单位矩阵，Iml为ml×ml单位矩阵，其中ml为输出数m与训练样本数l的乘积；Yi是Y的第i列，表示基于再生核的Hilbert空间的基函数，K∈Rl×l是内核函数矩阵和k·,·是一个满足Mer-cer条件的核函数，b∈Rm是偏置矩阵，y∈R+是一个正实正则化参数，1l是长度为l的1的向量，λ∈R+为正则化参数；新输入向量x的预测可表示为: 其中

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