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模块化多电平变换器电容健康监测技术综述
Review of Health Monitoring Techniques for Capacitors in Modular Multilevel Converters
Qiang Yu · Fujin Deng · Yi Tang · Xu Cai 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
模块化多电平变换器（MMC）在中高压应用中极具前景，但其子模块中大量使用的电容易发生故障，严重威胁系统可靠性。本文综述了MMC电容的健康监测技术，旨在解决其脆弱性带来的运维挑战。
解读: MMC拓扑在阳光电源的大型集中式光伏逆变器及高压储能系统（如PowerTitan系列）中具有潜在应用价值。电容作为电力电子变换器的核心薄弱环节，其健康状态直接影响设备寿命与运维成本。该研究提出的电容监测技术可集成至iSolarCloud智能运维平台，实现故障预警与全生命周期管理。建议研发团队关注基于...
一种三相交错并联Boost变换器的鲁棒开路故障诊断方法
A Robust Open-Circuit Fault Diagnosis Method for Three-Phase Interleaved Boost Converter
Chuanfeng Li · Yang Yu · Tingyan Tang · Qingxin Liu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年9月
针对三相交错并联Boost变换器，开路故障会导致输入电流纹波增大及传输效率下降。为保障系统高效可靠运行，本文提出一种基于输入电流采样的开路故障诊断方法，旨在解决实际应用中采样值波动对诊断准确性的影响，实现故障的快速定位与识别。
解读: 该技术对阳光电源的组串式逆变器（如SG系列）及储能变流器（如PowerTitan、ST系列）中的DC-DC升压环节具有重要参考价值。随着阳光电源产品向高功率密度和高可靠性演进，交错并联技术应用广泛。该故障诊断方法能有效提升系统在极端工况下的自诊断能力，减少因功率器件开路导致的停机损失。建议研发团队将...
用于双三相永磁同步电机开路故障可信诊断的谐波感知双分支可解释神经网络
Interpretable Harmonic-Aware Dual-Branch Neural Network for Trustworthy Diagnosis of OCFs in DTP-PMSMs With Enhanced Disturbance Robustness
Boyuan Zheng · Bingtao Liu · Junyu Yan · Mi Tang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年1月
针对双三相永磁同步电机（DTP-PMSM）系统，本文提出了一种谐波感知双分支神经网络，旨在解决数据驱动故障诊断模型在鲁棒性、可靠性和可解释性方面的挑战。该方法通过分析谐波特性，实现了对开关器件开路故障（OCFs）的精准诊断，提升了复杂电力电子系统的运行可靠性。
解读: 该研究聚焦于电力电子系统中的故障诊断与可解释性AI，这对阳光电源的智能化运维平台（iSolarCloud）及核心功率变换设备具有参考价值。虽然该文针对的是电机驱动领域，但其提出的‘谐波感知’与‘可解释性神经网络’架构，可迁移至阳光电源的组串式逆变器或储能变流器（PCS）中，用于提升功率模块的在线故障...