基于GA-BP神经网络的双馈风力发电机故障诊断

• 作者: 孙子明 葛强 石建全 李振志 吴丹丹 徐逍帆
• 来源期刊: 电工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 双馈风力发电机 GA-BP神经网络 故障诊断 定子匝间短路
• 年，卷（期）: 2022,（5）
• 所属期刊栏目: 专栏 新能源发电与储能|New Energy generation and storage
• 页码范围: 19-21
• 页数: 3页
• 分类号: TM315
• 语种: 中文
• DOI: 10.19768/j.cnki.dgjs.2022.05.005

摘要

双馈风力发电机在风力发电系统中得到了广泛应用,但由于其工作条件及自身结构原因,导致故障发生率较高.BP神经网络作为一种多层前馈网络,在电机故障诊断分析领域应用成熟.为避免陷入极小值问题,利用GA遗传算法对其优化,建立GA-BP神经网络模型,对双馈风力发电机定子匝间短路特征进行分析,以定子电流为故障信号,经快速傅里叶分解得到的电流特征量作为样本输入,输出为预期的故障类型,进而实现不同程度的定子匝间短路故障的诊断与识别.