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基于小波包与LSTM的五电平嵌套NPP变换器故障诊断与容错控制
Fault Diagnosis and Tolerance Control of Five-Level Nested NPP Converter Using Wavelet Packet and LSTM
| 作者 | Shu Ye · Jianguo Jiang · Junjie Li · Yunlong Liu · Zhongzheng Zhou · Cong Liu |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2020年2月 |
| 技术分类 | 拓扑与电路 |
| 技术标签 | 多电平 故障诊断 深度学习 可靠性分析 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | 五电平嵌套NPP变换器 故障诊断 容错控制 小波包 LSTM 多电平变换器 电力电子开关 |
语言:
中文摘要
五电平嵌套中点钳位（NPP）变换器具有高功率密度和鲁棒性，适用于高压大功率场景。然而，开关数量增加导致故障风险上升。本文提出一种结合小波包分解与长短期记忆网络（LSTM）的故障诊断与容错控制方法，有效提升了复杂多电平拓扑的运行可靠性。
English Abstract
The five-level nested neutral-point-pilot (NPP) topology, as a new structure for converters, bears the advantages of a high power density, robustness, and flexibility and is therefore suitable for high-voltage and high-power applications. For a multilevel converter, as the number of power electronic switches increases, the risk of switch failure increases, together with the complexity of fault det...
S
SunView 深度解读
该研究针对高压大功率多电平拓扑的故障诊断与容错控制，对阳光电源的集中式光伏逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着阳光电源产品向更高电压等级和更高功率密度演进，多电平拓扑的应用日益广泛，开关管故障诊断的复杂性随之增加。引入小波包与深度学习算法，可显著提升iSolarCloud智能运维平台在故障预警与诊断方面的精度，降低运维成本，保障大型电站的长期稳定运行。建议研发团队关注该拓扑在兆瓦级PCS中的应用潜力，并探索将此类AI诊断算法集成至控制系统中，以实现主动容错控制。