摘要：文章提出了一种基于BP神经网络的双馈式风力发电机(DFIG)相间短路故障诊断方法,利用Park变换对DFIG进行建模,并对发生在DFIG定转子侧的相间短路故障进行了仿真,确定了在故障状态下,将DFIG定转子侧的电流量和电压量作为典型故障数据的可行性。在此基础上,通过典型故障数据对BP神经网络的训练,使新的诊断方法在DFIG发生相间短路故障时,能精确地对DFIG的相间短路故障类型进行判断。最后,利用MATLAB对神经网络进行编程设计和仿真分析,验证了该方法的可行性,为DFIG的相间短路故障诊断方法提供参考。

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