基于改进SVM的新能源电站故障诊断方法

新能源电站运行数据量大、运行工况多变,发电机组的故障诊断难度较大.为此,提出了一种基于改进SVM算法的新能源电站故障诊断方法.首先,对SVM(支持向量机)的概念和原理进行了分析,并采用多元SVM分类器对SVM进行优化;然后,研究了光伏电站和风电站的故障信号提取和故障特征分析方法,并在此基础上提出了故障诊断模型;最后,从实际新能源电站获取样本数据,构建了基于决策级融合的改进SVM故障诊断模型,并将故障特征向量输入模型进行训练.结果表明,针对光伏电站的故障诊断准确率达到了97.5%,风电站的故障诊断准确率达到了98.09%,验证了该方法的准确性.