三電平風(fēng)電變流器故障診斷策略研究

【摘要】：目前，能源短缺和環(huán)境污染已經(jīng)成為全球性的兩大難題，而風(fēng)能的開發(fā)利用將是緩解這兩大難題的有效途徑。作為雙饋式風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的核心部件，風(fēng)電變流器主要用于保證在風(fēng)速變化時(shí)系統(tǒng)依然能夠發(fā)出頻率、幅值穩(wěn)定的優(yōu)質(zhì)電能。然而，由于風(fēng)電變流器所處現(xiàn)場(chǎng)往往環(huán)境惡劣，高溫濕熱、油水臟污以及交變的電磁干擾，再加上自身構(gòu)造復(fù)雜且需要承受高電壓、大電流及高頻開關(guān)狀態(tài)，導(dǎo)致其極易發(fā)生故障。因此，加強(qiáng)風(fēng)電變流器的故障診斷研究，開展高效可靠的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷顯得尤為重要。 論文的主要研究工作包括： （1）在深入研究雙饋式三電平風(fēng)電變流器的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上，分析了變流器的典型故障及內(nèi)部機(jī)理。通過比較常用的時(shí)頻分析技術(shù)，選用小波包完全分解應(yīng)用于變流器故障診斷，根據(jù)選定的小波基函數(shù)和分解尺度對(duì)故障原始信號(hào)進(jìn)行變換，提取故障信號(hào)在各頻帶的能量作為特征信息，構(gòu)建有效的特征向量作為故障分類器的訓(xùn)練和測(cè)試樣本。 （2）針對(duì)變流器故障樣本數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，同時(shí)也為降低參訓(xùn)樣本規(guī)模，提高訓(xùn)練和決策速度，提出了基于鄰界樣本的稀疏最小二乘支持向量機(jī)有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（BNSS-LSSVM）。為進(jìn)一步擴(kuò)展其多類分類能力，提出了基于Huffman決策樹的變流器多故障診斷方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該算法在測(cè)試速度、分類效果等方面優(yōu)于OVO和OVR方法。通過加入不同強(qiáng)度的白噪聲干擾，分類結(jié)果表明其具備一定的抗干擾能力。 （3）算法BNSS-LSSVM的懲罰因子C和核函數(shù)高寬σ的選取直接影響系統(tǒng)診斷的精度。為進(jìn)一步優(yōu)化故障診斷結(jié)果，將多種群協(xié)同進(jìn)化思想和人工免疫原理相結(jié)合，提出了一種改進(jìn)的多種群免疫協(xié)同進(jìn)化粒子群優(yōu)化算法（MICPSO）。算法充分考慮種群間既相互競(jìng)爭(zhēng)又協(xié)同合作的對(duì)立統(tǒng)一，采用陰性免疫算法劃分解空間，最大限度地實(shí)現(xiàn)空間覆蓋，增加初始種群的多樣性；利用混合策略選取各個(gè)Common種群的精英組建Elite種群，充當(dāng)高層優(yōu)良庫(kù)；通過疫苗提取和疫苗接種的雙向機(jī)制促進(jìn)種群間信息共享和協(xié)同進(jìn)化；針對(duì)勘探能力和開采能力之間的矛盾，依據(jù)抗體的適應(yīng)度和濃度采用雙重概率變異算子，通過大步長(zhǎng)的柯西變異提高算法的發(fā)散式全局勘探能力，而通過小步長(zhǎng)的高斯變異增強(qiáng)算法的精細(xì)局部開采能力。 （4）為將大量未標(biāo)簽樣本與少量已標(biāo)簽樣本結(jié)合起來提高分類器的泛化性能，在研究半監(jiān)督學(xué)習(xí)和直推式支持向量機(jī)的基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)的漸進(jìn)直推LSSVM半監(jiān)督故障診斷算法（IPTS-LSSVM）。該算法對(duì)滿足條件的無標(biāo)簽樣本進(jìn)行區(qū)域標(biāo)注，擴(kuò)大了搜索范圍，減少了迭代次數(shù)；重置迭代中不一致的準(zhǔn)標(biāo)定樣本，加快了收斂速度；引入基于Moore廣義逆矩陣的增量正學(xué)習(xí)和減量逆學(xué)習(xí)來避免直接大矩陣復(fù)雜逆運(yùn)算，在降低計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí)又減少了存儲(chǔ)空間需求。 【關(guān)鍵詞】：故障診斷 風(fēng)電變流器 小波包分解 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論 支持向量機(jī) 半監(jiān)督學(xué)習(xí) 人工免疫 粒子群優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TM46
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-8
• Extended Abstract8-10
• 目錄10-14
• 圖清單14-17
• 表清單17-19
• 變量注釋表19-21
• 1 緒論21-31
• 1.1 背景及意義21-22
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究概況22-29
• 1.3 本課題研究?jī)?nèi)容及安排29-31
• 2 三電平風(fēng)電變流器及支持向量機(jī)理論31-57
• 2.1 引言31-33
• 2.2 三電平風(fēng)電變流器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及數(shù)學(xué)模型33-40
• 2.3 變流器內(nèi)部故障分析40-45
• 2.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論45-48
• 2.5 支持向量機(jī)48-56
• 2.6 本章小結(jié)56-57
• 3 基于小波包分解的變流器故障特征提取57-77
• 3.1 引言57-58
• 3.2 小波分析58-62
• 3.3 小波包分解62-63
• 3.4 基于小波包分解的變流器故障特征提取63-76
• 3.5 本章小結(jié)76-77
• 4 基于鄰界樣本的稀疏 LSSVM 變流器故障診斷77-97
• 4.1 最小二乘支持向量機(jī)77-78
• 4.2 基于鄰界樣本的稀疏 LSSVM78-87
• 4.3 多類支持向量機(jī)87-91
• 4.4 基于 Huffman 決策樹的變流器多故障診斷91-95
• 4.5 本章小結(jié)95-97
• 5 基于多種群免疫協(xié)同進(jìn)化粒子群的模型參數(shù)優(yōu)化97-117
• 5.1 參數(shù)選擇對(duì)算法的影響97-100
• 5.2 粒子群優(yōu)化算法100-103
• 5.3 多種群免疫協(xié)同進(jìn)化粒子群優(yōu)化算法103-110
• 5.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析110-116
• 5.5 本章小結(jié)116-117
• 6 改進(jìn)的漸進(jìn)直推 LSSVM 半監(jiān)督故障診斷117-134
• 6.1 引言117-119
• 6.2 直推支持向量機(jī)算法119-121
• 6.3 改進(jìn)的漸進(jìn)直推半監(jiān)督 LSSVM 算法121-129
• 6.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析129-133
• 6.5 本章小結(jié)133-134
• 7 總結(jié)與展望134-136
• 7.1 主要?jiǎng)?chuàng)新性成果134-135
• 7.2 進(jìn)一步研究?jī)?nèi)容135-136
• 參考文獻(xiàn)136-146
• 作者簡(jiǎn)歷146-148
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集148

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