一种逆变器故障智能诊断方法

本发明本发明是一种逆变器故障智能诊断方法，针对依据电流信号诊断NPC三电平逆变器开路故障的准确性易受负载变化影响的问题，基于SMA优化VMD改善模态混叠，提升故障信息独立性，基于小波包能量分布相对平稳的特点，在克服负载影响的同时，使时频特征信息更集中，提高了故障特征区分度，并通过SSA解决了优化神经网络模型局部最优问题，提升了NPC三电平逆变器开关故障辨识的准确性，进而提高了整个光伏系统运行过程中的开路故障判别能力。仿真结果表明，基于SMA优化的VMD结合小波包能量表征的故障特征进行分类的结果清晰、准确，在此基础上，结合SSA优化的BP神经网络模型实现了NPC逆变器开路故障诊断，以相关系数R2对模型进行性能评估，准确率达到了98.66％。