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公开(公告)号：CN112068033B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202010907258.5
申请日：2020-09-02
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G01R31/54 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/006
摘要： 本发明提出了一种基于IGWO‑ELM的三相两电平逆变器开路故障在线辨识方法，涉及三相逆变器故障检测技术领域，该方法将一个周期T划分为6个区域，构造了多参数融合的七维开路故障特征向量，并以此特征向量为输入、故障模式编号为输出构建功率管开路故障的极限学习机(ELM)模型，用改进灰狼算法(IGWO)优化模型参数；该方法利用功率管开路故障时三相电流的仿真数据，进行功率管ELM故障辨识模型的离线训练，确定最优模型参数；该方法将最优IGWO‑ELM逆变器功率管开路故障辨识模型嵌入其控制环节，实时获取三相电流并提取特征量作为最优IGWO‑ELM模型的输入，故障模式编号作为输出；该方法将故障模式编号转化为二进制编号实现故障的实时报警；该方法故障辨识总时长约3.36ms。
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公开(公告)号：CN110414734B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201910686098.3
申请日：2019-07-29
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明一种计及风资源利用率预测评估的方法，涉及风力发动机的监控领域，该方法步骤是：构建风电机组功率五参数模型；灰狼优化算法进行功率模型参数识别；等间隔划分风速段，采用非参数核密度估计法建立各风速段的风资源利用率预测误差概率分布；进行计及风资源利用率区间估计，求得风电机组在给定置信度下的风资源利用率的置信区间；预测评估风资源利用率的波动程度，本发明克服了现有技术所存在的没有进行风资源利用率波动程度的预测评估的缺陷。
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公开(公告)号：CN112068033A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010907258.5
申请日：2020-09-02
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明提出了一种基于IGWO‑ELM的三相两电平逆变器开路故障在线辨识方法，涉及三相逆变器故障检测技术领域，该方法将一个周期T划分为6个区域，构造了七维开路故障特征向量，并将其作为输入、故障模式编号为输出构建功率管开路故障的极限学习机(Extreme Learning Machine，ELM)模型，用改进灰狼算法(Improved Grey Wolf Optimization，IGWO)优化模型参数；该方法利用功率管开路故障时三相电流的仿真数据，进行功率管ELM故障辨识模型的离线训练，确定最优模型参数；该方法将最优IGWO‑ELM逆变器功率管开路故障辨识模型嵌入其控制环节，实时获取三相电流并提取特征量作为最优IGWO‑ELM模型的输入，故障模式编号作为输出；该方法将故障模式编号转化为二进制编号实现故障的实时报警；该方法故障辨识总时长约3.36ms。
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公开(公告)号：CN110414734A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910686098.3
申请日：2019-07-29
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明一种计及风资源利用率预测评估的方法，涉及风力发动机的监控领域，该方法步骤是：构建风电机组功率五参数模型；灰狼优化算法进行功率模型参数识别；等间隔划分风速段，采用非参数核密度估计法建立各风速段的风资源利用率预测误差概率分布；进行计及风资源利用率区间估计，求得风电机组在给定置信度下的风资源利用率的置信区间；预测评估风资源利用率的波动程度，本发明克服了现有技术所存在的没有进行风资源利用率波动程度的预测评估的缺陷。
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