公开(公告)号：CN117150263A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311006454.5

申请日：2023-08-10

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 许伯强 ,  孔喆 ,  孙丽玲

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/2415 ,  G01R31/34

Abstract: 本申请是一种基于加权贝叶斯模型的双馈风机定子匝间短路故障程度的诊断方法，属于电力系统双馈风机故障程度检测的技术领域。由于根据单一的特征信号实现双馈风机定子匝间短路故障程度诊断在实际生产生活中误判概率大，本申请提出一种基于加权贝叶斯模型的双馈风机定子匝间短路故障程度的方法。该方法主要分为故障特征量数据处理和构建加权贝叶斯分类器两个部分，首先通过MATLAB/Simulink双馈风机定子短路故障模型对正常情况及发生定子间短路故障后的双馈风机进行分析；再将故障数据样本通过快速傅立叶变换进行处理；最后构建加权贝叶斯分类器；将加权贝叶斯分类器应用于双馈风力发电机定子匝间短路故障程度，输出故障程度判别结果。

公开(公告)号：CN117131358A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311007964.4

申请日：2023-08-10

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 许伯强 ,  孔喆 ,  孙丽玲

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/2415 ,  G01R31/34

Abstract: 本申请是一种基于加权贝叶斯模型的双馈风机转子匝间短路故障程度的诊断方法，属于电力系统双馈风机故障程度检测的技术领域。由于根据单一的特征信号实现双馈风机转子匝间短路故障程度诊断在实际生产生活中误判概率大，本申请提出一种基于加权贝叶斯模型的双馈风机转子匝间短路故障程度的方法。该方法主要分为故障特征量数据处理和构建加权贝叶斯分类器两个部分，首先通过MATLAB/Simulink双馈风机转子短路故障模型对正常情况及发生转子间短路故障后的双馈风机进行分析；再将故障数据样本通过快速傅立叶变换进行处理；最后构建加权贝叶斯分类器；将加权贝叶斯分类器应用于双馈风力发电机转子匝间短路故障程度，输出故障程度判别结果。