[发明专利]一种基于ISOS-DBN模型的光伏并网逆变故障特征提取诊断方法有效
| 申请号： | 201811008973.4 | 申请日： | 2018-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN109212347B | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 张彼德;孔令瑜;李宜;梅婷;洪锡文;陈颖倩;肖丰 | 申请（专利权）人： | 西华大学 |
| 主分类号： | G01R31/00 | 分类号： | G01R31/00;H02J3/38;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都信博专利代理有限责任公司 51200 | 代理人： | 卓仲阳 |
| 地址： | 610039 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于ISOS‑DBN模型的光伏并网逆变故障特征提取诊断方法，属于光伏发电系统信号处理与诊断领域。包括以下步骤：采集各种工作状态下逆变器电流信号，并作归一化处理；利用训练样本进行DBN训练，训练过程中采用ISOS算法对网络模型参数进行优化选择，得到一个ISOS‑DBN模型与训练集特征数据；计算训练集特征数据集不同故障类别的类心，形成故障样本库；将测试样本输入至ISOS‑DBN模型中计算出待测样本特征数据，并计算测试样本与样本库中各故障类心的夹角余弦距离；对比样本故障库确定故障类型。本发明操作简单，便于实施，自动化程度高，可以避免了过多的人为因素影响，实用性极强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 isos dbn 模型 并网 故障 特征 提取 诊断 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于ISOS‑DBN模型的光伏并网逆变故障特征提取诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)采集各种工作状态下逆变器交流测电流信号，并作归一化处理,以及划分训练样本集与测试样本集；(2)DBN训练：利用训练样本对深度置信网络DBN进行训练，训练过程中采用改进的共生生物搜索算法ISOS对网络模型参数即隐含层层数与各层神经元节点数进行优化选择，得到一个ISOS‑DBN模型与训练集特征数据；(3)故障样本库建立：计算训练集特征数据集不同故障类别的类心，形成故障样本库；(4)将测试样本输入至训练好的ISOS‑DBN模型中计算出待测样本特征数据，并计算测试集样本与样本库中各故障类心的夹角余弦距离；(5)对比样本故障库确定故障类型。
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