优化的SVM和AIWCS在并网逆变器故障诊断中的应用

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。支持矢量机是故障诊断的一种有效方法。为解 绝对参数选择的不确定性，重新添加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，提出采用自适应惯性 重量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。以同轴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-支持向量机和粒子群-支持矢量机方法索引， AIWCS具有优化时间短，诊断精度高等 特色