【摘 要】
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【目的】采用粒子群优化支持向量回归(PSO-SVR)模型对同步发电机励磁电流进行预测,为更准确地实现同步发电机转子绕组匝间短路故障的在线诊断提供依据。【方法】以微型同步发电
【机 构】
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成都大学电子信息工程学院,重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(“973”计划)项目(2009CB724506), 国家自然科学基金项目(11205022), 国家社会科学基金项目(10XGL0013), 重庆市自然科学基金项目(2008BB0327), 四川省科技支撑计划项目(2012GZX0083), 四川省教育厅科技项目(12ZB170)
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【目的】采用粒子群优化支持向量回归(PSO-SVR)模型对同步发电机励磁电流进行预测,为更准确地实现同步发电机转子绕组匝间短路故障的在线诊断提供依据。【方法】以微型同步发电机动模试验的20组正常运行数据作为训练样本,用剩下的13组正常运行数据和33组故障运行数据为检验样本,选取机端电压、有功功率、无功功率为输入量,励磁电流为输出量,通过粒子群优化(PSO)支持向量回归(SVR)的结构和参数,建立PSO-SVR预测模型,进而进行励磁电流预测,并与在线实测的励磁电流进行比较,以误差超过阈值诊断为发生匝间短路故
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