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面向电力变换器物理信息机器学习的预测性维护研究综述
Toward Physics-Informed Machine-Learning-Based Predictive Maintenance for Power Converters—A Review
| 作者 | Youssof Fassi · Vincent Heiries · Jerome Boutet · Sebastien Boisseau |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2024年2月 |
| 技术分类 | 智能化与AI应用 |
| 技术标签 | 可靠性分析 故障诊断 机器学习 深度学习 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 预测性维护 电力电子变换器 深度学习 物理信息机器学习 可靠性 故障诊断 |
语言:
中文摘要
本文综述了电力电子变换器预测性维护的研究进展。随着深度学习技术的快速发展，其在提升变换器性能与可靠性方面展现出巨大潜力。文章重点探讨了在数据资源、物理一致性及泛化能力等方面面临的挑战，并分析了物理信息机器学习在解决这些问题中的关键作用。
English Abstract
Predictive maintenance for power electronic converters has emerged as a critical area of research and development. With the rapid advancements in deep-learning techniques, new possibilities have emerged for enhancing the performance and reliability of power converters. However, addressing challenges related to data resources, physical consistency, and generalizability has become crucial in achievi...
S
SunView 深度解读
该研究对阳光电源全线产品（如PowerTitan储能系统、组串式逆变器及风电变流器）的智能化运维具有重要指导意义。通过引入物理信息机器学习（PIML），可有效解决传统数据驱动模型在极端工况下泛化能力差的问题，提升iSolarCloud平台的故障预警精度。建议研发团队将物理模型（如IGBT热模型、电容老化机理）与深度学习算法深度融合，应用于PowerStack等储能系统的电池与变流器健康状态评估，从而降低运维成本，延长设备全生命周期可靠性。