基于CNN-GRU的风力发电变流器故障诊断技术

摘要：

近年来,风能作为一种取之不尽的绿色可再生能源,受到了世界各地的普遍关注.每年装机量突飞猛进的同时,也伴随着新的挑战,如何实现高效的风电机组故障诊断显得尤为重要.提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的风电机组故障诊断方法,以风力发电变流器为研究对象,基于庞大的SCADA数据,使用CNN和GRU模型进行大量数据的训练,同时引入微调(Fine-tuning),最后通过全连接层的Softmax激活函数获得变流器故障诊断结果,能实现变流器故障的准确诊断.

关键词：风电机组;故障诊断;CNN;GRU

分类号：TM614;TM46(发电、发电厂)

在线出版日期：2022-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：168-170