Fault Diagnosis of Wind Turbine Based on Current and Voltage Observation by SVM Method

  • سال انتشار: 1394
  • محل انتشار: کنفرانس بین المللی علوم و مهندسی
  • کد COI اختصاصی: ICESCON01_0463
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 793
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Sajjad Heydarpur

Department of Electrical Engineering, Malekan Branch, Islamic Azad University, Malekan, Iran

Shahrokh Jalili

Department of Electrical Engineering, Maragheh Branch, Islamic Azad University, Maragheh, Iran

Huseyn Tohidi

Department of Electrical Engineering, Malekan Branch, Islamic Azad University, Malekan, Iran

چکیده

In this paper, the faults of sensors of blade positions, blade step mover and generator and rotor speed sensors are analyzed. Based on the falut analysis, these faults are the most intensive and have more importance compared to the other faults; the internal faults of generator and converters are neglected in this research because of the unnecessary complication and expansion. Then using the dynamic model of wind energy conversion, a fault detection system with artificial neural network of support vector machine (SVM) is used for fault detection in wind turbine with varying speed including three blades and power electronic devices. This can be used to detect the occurring faults in blade position sensors, blade step mover and generator and rotor speed sensors

کلیدواژه ها

Wind Turbine, Support Vector Machine (SVM), Fault Detection and Isolation, Power System

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.