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基于改进的隐马尔可夫模型GHMM的NPC光伏逆变器故障诊断方法
- 专利权人:
- 江苏大学
- 发明人:
- 郑宏,王若隐,赵伟,沈思伦,林勇
- 申请号：
- CN201710197204.2
- 公开号：
- CN107102223A
- 申请日:
- 2017.03.29
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了基于改进的隐马尔可夫模型GHMM的NPC光伏逆变器故障诊断方法，属于电力电子运用与故障诊断技术领域。该方法将隐马尔可夫模型(HMM)与遗传算法结合，引入到NPC光伏逆变器故障诊断上。运用HMM进行故障诊断,模型初始值的选取可能达到局部最优而影响诊断正确率，本发明针对此缺陷，加入遗传算法，遗传算法具有全局寻优的功能，因此将HMM与遗传算法结合(GHMM)，进行逆变器故障诊断。对比现有的光伏逆变器故障诊断方法，本发明中训练模型的迭代步数远远小于常规方法，且训练时间短、识别速度快，与单独运用HMM进行对比，GHMM近一步提高了识别正确率。GHMM在系统运行的动态过程中进行监测与诊断，模型达到全局最优，大幅提高了故障识别率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
