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申请/专利权人：华北电力大学
摘要：本发明公开了一种基于风电机组故障特性的数据驱动型故障辨识方法及设备，该故障辨识方法以逆变型电源中的永磁直驱式风力发电机PMSG为研究对象，基于控制策略并考虑永磁直驱式风力发电机的故障特性，通过简化建模方法构建多机组汇集送出线路的仿真模型，以仿真模型为基础分析电网故障稳态情况下输出线路电气量变化规律，以此变化规律搭建适用于多机组汇集送出线路故障电气量信息的CNN‑GRU数据驱动型电网故障辨识网络模型，并通过深度学习进一步提高线路故障诊断及定位的准确性。本发明提供的一种基于风电机组故障特性的数据驱动型故障辨识方法简化建模处理、故障辨识准确度高且定位准确。
主权项：1.一种基于风电机组故障特性的数据驱动型故障辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：基于低电压穿越策略和抑制负序电流策略，构建永磁直驱式风力发电机的受控电流源模型；多机组汇集送出线路包括所述永磁直驱式风力发电机；所述受控电流源模型为： ； ；式中，为馈出短路电流幅值，为额定电流，为风机侧机端电压标幺值，为PMSG侧阻抗相角，p.u.为标幺值；根据所述受控电流源模型和所述多机组汇集送出线路构建所述多机组汇集送出线路的仿真模型；获取故障输入数集并输入至所述仿真模型，运行所述仿真模型使得所述仿真模型发生模拟故障；在所述模拟故障发生后的预设时间窗内采集所述仿真模型中输出线路的电气量数据样本集；根据所述电气量数据样本集，获得故障输出数集；根据所述故障输入数集和所述故障输出数集获得所述仿真模型的故障样本集；根据所述故障样本集构建基于所述仿真模型的CNN-GRU故障辨识模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华北电力大学 基于风电机组故障特性的数据驱动型故障辨识方法及设备
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