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小样本预测验证测试:电力电子变换器的不确定性感知设计与鲁棒维护策略
Small-Sample Prediction Validation Testing: Uncertainty-Aware Design and Robust Maintenance Strategy for Power Electronic Converters
| 作者 | Qisen Sun · Cen Chen · Xiao Cai · Junpeng Gao · Xuerong Ye · Guofu Zhai · Min Xie |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年11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 深度学习 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 电力电子变换器 退化预测 不确定性感知设计 维护策略 小样本验证 可靠性 失效风险 |
语言:
中文摘要
针对电力电子变换器(PECs)退化预测中数据稀缺与测试周期短的挑战,本文提出了一种不确定性感知的设计与维护策略。该方法旨在通过小样本验证提升预测准确性,从而优化维护决策,增强系统运行稳定性并降低故障风险。
English Abstract
Reliable degradation prediction is paramount for ensuring operational stability and minimizing failure risks in power electronic converters (PECs). Effective maintenance strategies, and thus system longevity and safety, depend on the accuracy of these predictions. However, verifying prediction accuracy with limited data and test durations presents a persistent challenge. This article introduces a ...
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SunView 深度解读
该研究直接契合阳光电源在光伏逆变器及储能系统(如PowerTitan、PowerStack)全生命周期管理中的核心痛点。在实际应用中,由于现场运行环境复杂且故障数据稀缺,基于该文的不确定性感知预测模型,可显著提升iSolarCloud智能运维平台对功率模块及电容等关键部件的寿命预测精度。建议将此算法集成至PCS及组串式逆变器的预警系统中,通过小样本学习实现从“事后维修”向“预测性维护”的转型,有效降低运维成本,提升大型地面电站及储能系统的资产可用率。