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基于GPR和GA统计特征估计的DC/DC变换器在线异常检测
Online Anomaly Detection in DC/DC Converters by Statistical Feature Estimation Using GPR and GA
| 作者 | Yueming Jiang · Yang Yu · Xiyuan Peng |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2020年10月 |
| 技术分类 | 智能化与AI应用 |
| 技术标签 | DC-DC变换器 故障诊断 机器学习 可靠性分析 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | DC-DC变换器 异常检测 统计特征估计 高斯过程回归 遗传算法 在线监测 电力电子 |
语言:
中文摘要
DC/DC变换器在电力系统中至关重要,其异常状态会严重影响后端组件及整个系统。针对电路结构未知的DC/DC变换器,本文提出了一种基于高斯过程回归(GPR)和遗传算法(GA)的统计特征估计方法,用于实现高效的在线异常检测。
English Abstract
DC/DC converters play an important role in electrical systems. The anomalous state of a dc/dc converter has a major impact on the operation of the back-end components and the entire electrical system. To effectively recognize an anomalous state, particularly for dc/dc converters with unknown circuit structures, an online anomaly detection method that involves statistical feature estimation using G...
S
SunView 深度解读
该技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。DC/DC变换器是光伏组串式逆变器(MPPT环节)及储能系统(ST系列PCS、PowerTitan等)中的关键功率变换单元。通过引入GPR和GA算法,可显著提升iSolarCloud智能运维平台对变换器早期故障的预判能力,实现从“被动维修”向“主动运维”的转型。建议将该算法集成至PowerTitan等储能系统的嵌入式控制器中,通过在线监测特征参数变化,提前识别功率器件老化或电路异常,从而提升系统可靠性,降低运维成本,增强阳光电源在大型储能电站及光伏电站中的竞争优势。