基于遗传算法优化BP神经网络的海上DFIG定子绕组故障诊断
Fault diagnosis of offshore DFIG stator winding based on genetic algorithms optimizing BP neural network作者机构：上海绿色环保能源有限公司 上海电力学院电气工程学院
出 版 物：《太阳能》 (Solar Energy)
年 卷 期：2019年第2期
页 面：67-72页
学科分类：080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学]
基 金：国网上海市电力公司科研项目(52090R180006)
主 题：DFIG 定子绕组 匝间短路 故障诊断 遗传算法 BP神经网络
摘 要：针对海上双馈风力发电机(DFIG)定子绕组匝间短路故障率高的问题,由于大数据背景下的故障检测难以采用人工干预的方法识别故障,且传统的人工神经网络存在训练速度慢、误差大、试凑隐含层困难等缺陷,因此,本文提出融合遗传算法的BP神经网络用于检测海上DFIG定子绕组匝间短路故障,实验和仿真结果表明了此方法的有效性,实现了大数据背景下海上DFIG定子绕组匝间短路故障诊断。
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