(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111600333.4 (22)申请日 2021.12.24 (71)申请人 华能中电威海风力发电有限公司 地址 264200 山东省威海市经济技 术开发 区海滨南路26号 申请人 北京华能新锐控制技 术有限公司 (72)发明人 李晖　王文锋　郑智强　赵登峰　 刘乃硕　张伦毓　李壮　郭宏震　 徐龙　 (74)专利代理 机构 北京中知法苑知识产权代理 有限公司 1 1226 专利代理师 景艳伟 (51)Int.Cl. G06F 30/23(2020.01) G06F 30/25(2020.01)G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/00(2006.01) G06N 7/08(2006.01) G06F 111/08(2020.01) G06F 113/06(2020.01) (54)发明名称 风电并网逆变器故障诊断方法与装置 (57)摘要 本发明提供一种风电并网逆变器故障诊断 方法与装置， 属于光伏发电技术领域。 本发明的 方法包括： 基于风力发电系统对其逆变器的故障 进行分析， 以得到故障数据； 对所述故障数据进 行经验模态分解， 并利用经验模态分解对故障数 据进行计算以得到IMF； 采用改进的烟花算法求 解最优的两个正则化参数和核函数的超函数； 根 据所述最优的两个正则化参数和核函数的超函 数， 采用MLS ‑SVM训练数据并进行 故障诊断。 本发 明使用改进的烟花算 法优化MLS ‑SVM故障诊断方 法， 相比MLS ‑SVM故障诊断 的方法， 能够有效提升 风电并网逆变器开路故障诊断的准确率。 权利要求书3页 说明书12页 附图3页 CN 114519283 A 2022.05.20 CN 114519283 A 1.一种风电并 网逆变器故障诊断方法， 其特 征在于， 包括下述 步骤： 基于风力发电系统对其逆变 器的故障进行分析， 以得到故障数据； 对所述故障数据进行经验模态分解， 并利用经验模态分解对故障数据进行计算以得到 IMF； 采用改进的烟花 算法求解最优的两个正则化 参数和核函数的超函数； 根据所述最优 的两个正则化参数和核函数的超函数， 采用MLS ‑SVM训练数据并进行故 障诊断。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 对所述故障数据进行 经验模态分解， 包括： 利用经验 模态分解对时间序列号进行分解， 分解 为如下形式： 其中， y(t)为原 始信号， 表示的是IMFs， bi(i＝1,2,...,N)为IMF,dN为残差。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述利用经验模态分解对故障数据进行计 算以得到IMF， 包括： 经验模态分解的计算过程如下： 在原始信号y(t)上加入随机高斯白噪声gm(t): 式中A为上述噪声的振幅系数； 将信号ym(t)用EMD分解为一系列IMF； 重复第一 步和第二 步添加不同的白噪声序列； EEMD的结果 为上述各IMF的平均值， 具体如下： 式中， N为EEMD的积分数； bi,m表示iEMD产生的第m个IMF。 4.根据权利要求1至3任一项所述的方法， 其特征在于， 所述改进的烟花算法为在烟花 算法中引入L ogistic混沌映射； 其中， 在初始化种群时， 使用L ogistic混沌映射； 以及， 在每一代优化得到最优解时， 使用L ogistic混沌映射， 并在最优点附近寻优更优的解。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述采用改进的烟花算法求解最优的正则 化参数和核函数的超函数， 包括： 初始化相关参数， 在可行解空间中使用Logistic混沌映射产生一定数量的烟花， 每个 烟花代表解空间中的一个可 行解； 根据优化目标函数计算每个烟花的适应度值， 并据此确定烟花质量的好坏， 以在不同 爆炸半径下产生 不同数量的火花； 判定是否满足 终止条件； 基于改进烟花算法求最优解， 再次进行Logistic混沌映射， 在最优解的附近寻优更优 解； 输出改进的烟花 算法寻得的最优的两个正则化 参数和核函数的超参数。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114519283 A 26.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述根据优化目标函数计算每个烟花的适 应度值， 并据此确定烟花质量的好坏， 以在不同爆炸半径下产生 不同数量的火花， 包括： 计算每个位置烟花的适应度， 根据适应度计算每个烟花的爆炸火花数目及爆炸半径， 获得爆炸半径及高斯变异火花， 从烟花、 爆炸火花、 高斯火花中选择N个位置； 其中， 对于烟花xi， 其爆炸半径 Ai和爆炸火花数Si的计算公式分别为： 式中： 是一常数， 用来调整爆炸半径大小， M是一常数， 用来调整产生的爆炸火花数目 大小， ε是一个机器最小量， 用来避免除零操作； ymin＝min(f(xi)),(i＝1,2, …,N)为当前烟花种群中适应度最小值， ymax＝max(f(xi)), (i＝1,2,…,N)是当前烟花种群中适应度最大值； 以及， 烟花xi的某一个选择 得到的维度k执 行高斯变异操作即为： 式中:e～N(1， 1)， N(1， 1)表示均值 为1， 方差为1的高斯分布； 当火花xi在维度k上超出边界， 将通过 下式的映射 规则映射到一个新的位置： 式中:xUB,k,xLB,k为解空间在维度k上的上边界和下边界。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 所述判定是否满足 终止条件， 包括： 如果满足则停止搜索， 否则在爆炸火花、 高斯变异火花和烟花中选择一定数量的个体 作为烟花进入下一代的迭代。 8.根据权利要求7 所述的方法， 其特 征在于， 采用下述选择 策略： 假设候选者集合为K， 烟花种群大小为N， 候选者集合中适应度值最小的个体会被确定 性地选择到下一代作为烟花， 而对剩下的N－ 1个烟花的选择使用轮盘赌的方法在候选者集 合中进行选择； 对于候选者xi， 其被选择概 率的计算公式为： 式中:p(xi)表示xi个体被选择的概率， 表示集合K中除xi所有的个体之间的距 离之和； R(xi)为当前个体到候选者集合K除xi所有的个体之间的距离之和， 表示当权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114519283 A 3