基于小波神经网络风电变流器故障诊断系统

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1、研究与开发基于小波神经网络的风电变流器故障诊断系统褚召伟李春茂何登严肃(西南交通大学电气工程学院，成都610031)摘要由于小波神经网络具有较强的逼近能力和容错能力，本文研究了一套基于小波神经网络的永磁直驱风电变流器的故障诊断系统。首先对风电变流器中的故障进行设置，然后使用小波变换的多分辨率特性，提取风电变流器的故障特征向量，最后应用BP神经网络进行故障模式识别。通过仿真结果表明，此种风电变流器的故障诊断系统具有较强的稳定性和准确性。关键词：小波神经网络；故障诊断；风电变流器FaultDiagnosisSystemofWindPowerConverterBasedon厂刀vel

2、etNeuralNetworkChuZhaoweiLiChunmaoHeDengYanSu(SchoolofElectricalEngineering，SouthwestJiaotongUniVersity，Chengdu610031)AbstractBecauseofthewaveletneura1networkhasstrongapproximationabilityandfaulttolerance．ThispaperstudiesasetoffaultdiagnosissystemofwindpowerconverterbasedonWaveletNeuralNetwo

3、rk．Firstly，Settingthefailureofthewindpowerconverter，andthenusingthemulti．resolutioncharacteristicsofwavelettransform．extractedthefaultfeaturevectorsofwindpowerconverterFinally,usingtheBPneura1networkforfaultidentification．Simulationresultsshowthat，thewindpowerconverterfaultdiagnosissystemhas

4、strongstabilityandaccuracy．Keywords：WaveletNeura1Network；FaultDiagnosis；Windpowerconverter近年来，随着日益加剧的化石能源危机、环境型，然后利用状态空间模型的状态估计与真实的输污染和温室效应等问题，风力发电受到世界各国越出比较，来确定系统的故障。此方法的缺点若建立来越多的重视，己成为当今世界增长最快的可再生的系统的数学模型不准确，则会影响诊断的准确性。能源⋯。文献[9]则利用逆变器元件故障后的电流轨迹分析随着风力发电系统的容量不断地增大，大功率变提出了一种基于知识的故障诊断方法。虽然可以实流

5、器的拓扑结构也越来越复杂。由于受恶劣的自然环现故障的检测与诊断，由于当外界电磁干扰时，会境和复杂的发电机组和电力电子装置等因素影响，风严重影响电流轨迹，不利于故障分离。文献flO]提力发电机设备很容易损坏和发生故障，影响生产l2】。出了基于波形直接分析的BP神经网络故障诊断方变流器功率开关的开路故障是一种常见的故障，虽然法。基于以上文献本文提出一种基于小波神经网络短时间内不会导致系统崩溃的故障，但是如果长时间的风电变流器故障诊断系统。不需要建模，运用具带这种故障运行，将会使系统部件产生不可逆转的损有良好时频局域化特性的小波分析的Mallat算法对坏【3]。因此，风电变流器的状态

6、监测和故障诊断对于故障信号进行分解，提取故障特征，构造故障特征提高系统稳定性来说至关重要l4】。向量，输入到具有自学习功能的BP神经网络进行识对于变流器的故障诊断技术，文献[5．6]提出了别，建立的风电变流器故障诊断系统，具有诊断、仿真分析诊断法，通过对变流器进行故障后的系统监视的功能。仿真，利用获取的故障电流、电压波形与正常波形1永磁直驱风电系统的建模的对比实现变流器的故障诊断。文献[7—8]提出基于模型的故障诊断方法，通过建立系统的状态空间模本文的永磁直驱风电变流器使用是二极管整流34I电技7lt2012年第9期研究与开发器+升压斩波器+电压源型PWM逆变器的拓扑结构，系，

7、通过q轴电流控制无功功率，通过d轴电流控根据文献[11．12】，机侧整流器采用最大功率跟踪控制有功功率，通过锁相环PLL对电网电压相位角进制、网侧逆变器采用电压定向控制，其整体结构图行检测。如图1所示。2风电变流器的故障设置与分析风电变流器的控制思路为，机侧整流器和网侧逆变器之间接有升压斩波器，为前级不可控整流本文只考虑风电变流器的内部故障主要是电气元输出的电压，是随着发电机的转速而不断变化的，件的开路故障，如功率开关管的故障或控制信号故障。通过升压斩波器能将电压稳定在一个相对稳定的根据风电