【摘 要】
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风力发电并网逆变器的故障诊断是确保风电系统运行可靠和安全的关键。支持向量机是故障诊断的一种有效方法。为解决参数选择的不确定性，引入自适应惯性权重布谷鸟（AIWCS）算法来
【机 构】
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新疆大学电气工程学院,西安工业大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:61364010)
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风力发电并网逆变器的故障诊断是确保风电系统运行可靠和安全的关键。支持向量机是故障诊断的一种有效方法。为解决参数选择的不确定性，引入自适应惯性权重布谷鸟（AIWCS）算法来寻求惩罚参数和核函数参数的最优组合，提出基于自适应惯性权重布谷鸟算法优化支持向量机的风力发电并网逆变器故障诊断方法。以三相并网逆变器为例进行仿真试验，对其中电力电子元件IGBT故障进行诊断。仿真结果表明，与遗传一支持向量机和粒子群．支持向量机方法相比，AIWCS具有优化时间短、诊断精度高等特点。
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