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

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.

关键词：DFIG、定子绕组、匝间短路、故障诊断、遗传算法、BP神经网络

分类号：TM343;TP312;S24

资助基金：国网上海市电力公司科研项目52090R180006

在线出版日期：2019-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：67-72