光伏并网逆变器参数性故障的VMD-WPE和MPA-LSTM诊断方法研究

Proceedings of the CSU-EPSA(2023)

引用 0|浏览5
暂无评分
摘要
针对三相光伏并网逆变器参数性故障的特征量提取难、诊断准确率较低等问题,提出变分模态分解的小波包能量特征与海洋捕食者算法优化长短期记忆神经网络相结合的故障诊断方法.首先,以逆变器三相线电压为原始数据,以最小样本熵为准则优化变分模态分解的模态数;然后,利用小波包分解提取变分模态分解各模态分量的小波包能量作为故障特征量;最后,利用海洋捕食者算法优化长短期记忆网络超参数实现故障的参数性辨识.对比分析结果表明,所提方法用于光伏并网逆变器参数性故障诊断具有可行性和精确性.
更多
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要