基于电压偏差信号的MMC-MG故障发电模块诊断方法

基于电压偏差信号的MMC‑MG故障发电模块诊断方法，首先，以不同故障类型下发电模块输出电压偏差信号作为GM故障诊断的有效依据；然后，建立基于深度极限学习机的桥臂发电模块诊断模型；并针对采用深度极限学习机(Deep Extreme Learning Machine,DELM)时其准确率波动性较大的问题，利用海鸥算法对发电模块诊断模型的权重和阈值参数进行优化，以提高故障GM诊断的泛化能力和平均准确率。