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三相电机与变频器负载电路中并联电弧故障的特征增强与提取方法

Feature Enhancement and Extraction Method of Parallel Arc Fault in Three-Phase Motor and Frequency Converter Load Circuit

作者 Hongxin Gao · Yuze Lv · Zhiyong Wang · Jiacheng Cai
期刊 IEEE Transactions on Power Electronics
出版日期 2025年7月
技术分类 可靠性与测试
技术标签 故障诊断 机器学习 功率模块 储能变流器PCS
相关度评分 ★★★★ 4.0 / 5.0
关键词 并联电弧故障 故障特征增强 能量变换 模态分量 非负矩阵分解 电气火灾 故障检测
语言:

中文摘要

并联电弧故障是引发电气火灾的主要原因,但目前缺乏有效的检测手段。本文提出了一种基于模态分量能量变换与重构的故障特征增强方法,以及基于非负矩阵分解的故障特征提取方法,旨在提升复杂负载电路下电弧故障的识别精度。

English Abstract

The parallel arc fault is one of the most important causes of electrical fire. However, there is no effective detection method for parallel arc fault. To solve this problem, a fault feature enhancement method based on energy transformation and reconstruction of modal components and a fault feature extraction method based on non-negative matrix factorization were proposed. First, the parallel arc f...
S

SunView 深度解读

该研究提出的电弧故障检测技术对阳光电源的逆变器及储能系统(如PowerTitan、PowerStack)具有重要参考价值。随着储能系统向高压化、大功率化发展,直流侧及交流侧的电弧故障监测是提升产品安全性的核心。该算法可集成至iSolarCloud智能运维平台或逆变器控制固件中,通过对电流特征的深度挖掘,实现对潜在电气火灾的早期预警,从而提升组串式逆变器及PCS在复杂工商业环境下的运行可靠性,降低运维风险。