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基于GWKNN算法的风力发电机组内部短路故障辨识系统
被引量:
1
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作者
赵海亮
《自动化与仪表》
2023年第9期36-40,共5页
风力发电机组内部短路故障特征模式多且复杂,导致故障辨识质量下降,该文研究基于GWKNN算法的风力发电机组内部短路故障辨识系统。由电源模块、显示模块、通信模块、控制模块、采集模块、存储模块搭建系统硬件架构,以保证系统控制、数据...
风力发电机组内部短路故障特征模式多且复杂,导致故障辨识质量下降,该文研究基于GWKNN算法的风力发电机组内部短路故障辨识系统。由电源模块、显示模块、通信模块、控制模块、采集模块、存储模块搭建系统硬件架构,以保证系统控制、数据采集、供电、存储、显示、通信功能的实现。在系统硬件的支持下,采用GWKNN算法获取内部短路故障特征值的异常搜索因子以及特征模式,实现风力发电机组内部短路故障辨识算法设计。分析测试结果可知,该系统的主要模块功能均达到了预期设计目标,能快速、准确地辨识出短路故障信号与类型,平均辨识时间仅需3.99 s,证明所构建的系统应用效果好,能满足实际应用需求。
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关键词
gwknn算法
风力发电机组
内部短路故障
故障辨识
异常搜索因子
特征模式
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职称材料
题名
基于GWKNN算法的风力发电机组内部短路故障辨识系统
被引量:
1
1
作者
赵海亮
机构
中广核新能源安徽有限公司
出处
《自动化与仪表》
2023年第9期36-40,共5页
文摘
风力发电机组内部短路故障特征模式多且复杂,导致故障辨识质量下降,该文研究基于GWKNN算法的风力发电机组内部短路故障辨识系统。由电源模块、显示模块、通信模块、控制模块、采集模块、存储模块搭建系统硬件架构,以保证系统控制、数据采集、供电、存储、显示、通信功能的实现。在系统硬件的支持下,采用GWKNN算法获取内部短路故障特征值的异常搜索因子以及特征模式,实现风力发电机组内部短路故障辨识算法设计。分析测试结果可知,该系统的主要模块功能均达到了预期设计目标,能快速、准确地辨识出短路故障信号与类型,平均辨识时间仅需3.99 s,证明所构建的系统应用效果好,能满足实际应用需求。
关键词
gwknn算法
风力发电机组
内部短路故障
故障辨识
异常搜索因子
特征模式
Keywords
gwknn
algorithm
wind turbine
internal short circuit fault
fault identification
abnormal search factor
feature pattern
分类号
TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TM315 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GWKNN算法的风力发电机组内部短路故障辨识系统
赵海亮
《自动化与仪表》
2023
1
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