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用神经网络对风力发电中电力电子故障分析
被引:13
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
张晓波
张新燕
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
新疆大学电气工程学院
张新燕
王维庆
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
新疆大学电气工程学院
王维庆
机构
:
[1]
新疆大学电气工程学院
来源
:
华东电力
|
2008年
/ 07期
关键词
:
风力发电;
电力电子;
故障分析;
神经网络;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM614 [风能发电];
学科分类号
:
0807 ;
摘要
:
随着风能资源的利用水平不断提高,风力发电系统中的电力电子装置使用也越来越多,其工作可靠性要求也越来越高。风力发电装置多位于野外,为减轻检修人员的工作负担,对风机运行中远方检测到的大量数据进行快速而有效的可视化分类及故障状态粗略判断,引入了一种用单层前向神经网络来对数据进行快速分类绘制故障非故障分界线的方法。通过该方法能够很好地根据实时数据判断风机电力电子装置的故障。
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页数:3
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[1]
用傅里叶分析法诊断电力电子电路的故障
徐德洪,程肇基,崔学军
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徐德洪,程肇基,崔学军
[J].
浙江大学学报(自然科学版),
1994,
(06)
: 666
-
674
[2]
人工神经网络原理及仿真实例[M]. 机械工业出版社 , 高隽编著, 2003
[3]
风力发电[M]. 中国电力出版社 , 尹炼, 2002
[4]
电力电子技术[M]. 机械工业出版社 , 王兆安, 2000
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[1]
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