找到 2 条结果 · 可靠性与测试

排序:
可靠性与测试 故障诊断 机器学习 深度学习 ★ 5.0

一种电力变换器开路故障的模型-数据混合驱动诊断方法

A Model-Data-Hybrid-Driven Diagnosis Method for Open-Switch Faults in Power Converters

Zhan Li · Yuan Gao · Xin Zhang · Borong Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年5月

本文提出了一种结合模型驱动与数据驱动优势的电力变换器开路故障诊断方法。该方法利用变换器的显式解析模型与人工神经网络(ANN)的学习能力,通过离线模型分析与在线学习过程,实现对功率器件开路故障的精准识别,有效提升了电力电子系统的运行可靠性。

解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。在组串式逆变器和PowerTitan/PowerStack储能变流器中,功率器件(IGBT/SiC)的开路故障直接影响系统可用性。通过引入模型-数据混合驱动诊断,可显著提升iSolarCloud平台的智能运维能力,实现故障的早期预警与精准定位,降低运维成本。建...

可靠性与测试 可靠性分析 多电平 功率模块 ★ 4.0

模块化多电平变换器子模块任务剖面仿真器的电容电压控制

Capacitor Voltage Control for Mission Profile Emulator of Submodule in Modular Multilevel Converter

Ke Ma · Bin He · Xikai Xin · Xu Cai · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年11月

任务剖面仿真器(MPE)是验证模块化多电平变换器(MMC)中子模块(SM)设计与可靠性的有效且经济的方法。本文建立了MMC系统中子模块电容电压的详细模型,并解析了决定子模块电容电压直流分量的关键因素。

解读: 该研究聚焦于MMC子模块的可靠性验证,对阳光电源的储能系统(如PowerTitan系列)及大型光伏电站的集中式逆变器技术具有重要参考价值。随着大功率储能及高压直流输电技术的发展,MMC拓扑应用日益广泛。通过MPE技术,研发团队可在实验室环境下高效模拟实际工况,精准评估功率模块在复杂任务剖面下的寿命与...