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会议报告PPTD-TeamRTH CHINA ELECTRIC风力发电机内部故障一体化电磁暂态建模及辨识方法汇报人：许建中教授/博导新能源电力系统全国重点实验室（华北电力大学）2025年10月25日汇报提纲背景挑战研究进展三总结展望2研究背景风力发电是新能源发电技术中具有大规模开发和商业化发展前景的发电方式。风力发电机是发电单元（机组）中的核心部件，主流电磁暂态平台RTDS,PSCAD等缺乏内部故障仿真功能，准确模拟内部故障并进行精准辨识具有重要意义风电大规模并网风电机组故障频发陆上风电电气故障为主其他7%189%25%57919%发电机故障率48%海上风电研究背景传统发电机故障辨识方法主要依赖故障参数反解或特征信号分析，对机理模型的精度和反解效率要求较高，而以深度学习为代表的新一代人工智能方法基于大数据驱动的特征自学习与端到端建模，在分类和回归问题上具有极强的优势故障辨识方法分类人工智能技术分类原理风电机组故障潮源方法解析模型数据驱动状态估计法参数估计法信号处理法人工智能法神经网络深度学习人工智能法模糊理论电力系统故障分析及定位中引入新一代人工智能技术是目前研究的热点
