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基于CNN的模块化多电平变换器开路故障检测与定位的鲁棒谐波特征提取
CNN-Based Robust Harmonic Feature Extraction for Open-Circuit Fault Detection and Localization in Modular Multilevel Converters
Dihong Huang · Zhipeng Zhou · Ningyi Dai · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年12月
本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的模块化多电平变换器（MMC）开路故障检测与定位方法。该方法不采用端到端分类，而是将CNN作为物理信息特征提取器，通过鲁棒估计开关频率来增强基础理论模型，从而实现对子模块（SM）故障的精确识别。
解读: 该技术对阳光电源的集中式逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着大功率变换器拓扑向多电平化发展，子模块的可靠性直接影响系统可用性。本文提出的基于CNN的物理信息特征提取方法，能够有效提升故障诊断的鲁棒性，减少误报。建议研发团队将其应用于iSolarCloud智能运维平...