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可嵌入控制器的电力电子变换器概率实时数字孪生诊断
Controller-Embeddable Probabilistic Real-Time Digital Twins for Power Electronic Converter Diagnostics
| 作者 | Matthew Milton · Castulo De La O · Herbert L. Ginn · Andrea Benigni |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2020年9月 |
| 技术分类 | 可靠性与测试 |
| 技术标签 | 可靠性分析 故障诊断 机器学习 功率模块 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 电力电子变换器 数字孪生 实时诊断 概率建模 多项式混沌展开 可靠性 状态监测 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种利用实时概率数字孪生（DT）进行电力电子变换器在线诊断的方法。该方法通过广义多项式混沌展开构建包含随机变量的实时概率仿真模型，实现了对变换器运行状态的实时监测与故障诊断，有效提升了系统的可靠性与预测维护能力。
English Abstract
In this article, an approach is proposed for the online diagnostic analysis of power electronic converters utilizing real-time, probabilistic digital twinning. Under this approach, a digital twin (DT) of a power converter is defined as a real-time, probabilistic simulation model with stochastic (random) variables, developed using generalized polynomial chaos expansion. The DT models are partitione...
S
SunView 深度解读
该技术对阳光电源的核心产品线具有极高的应用价值。在组串式光伏逆变器和PowerTitan/PowerStack储能系统中，通过将概率数字孪生嵌入控制器，可实现功率模块（IGBT/SiC）的实时健康状态评估与故障预警，显著降低运维成本。建议在iSolarCloud平台中集成此类算法，利用边缘计算能力实现从“被动维修”向“主动预测性维护”的转型，提升电站全生命周期的可靠性与可用性。