找到 2 条结果 · 智能化与AI应用
基于I-V曲线变形特征与计算机视觉的光伏组件故障诊断
PV Module Fault Diagnosis Based on I–V Curve Deformation Characteristics and Computer Vision
Lingxiang Zhang · Kun Xia · Po Xu · Yibo Yu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年3月
本文针对光伏组件早期故障诊断问题，提出了一种基于三二极管模型分析I-V曲线变形特征的新方法。不同于传统仅提取特征点的方式，该研究利用计算机视觉技术全面捕捉曲线形态变化，实现了更精准的故障识别，有效降低了运维成本。
解读: 该技术对阳光电源的iSolarCloud智能运维平台具有极高的应用价值。通过将基于计算机视觉的I-V曲线分析算法集成至iSolarCloud，可实现对组串式逆变器和集中式逆变器接入的光伏阵列进行远程、自动化的故障预警与诊断，无需人工现场巡检即可精准定位遮挡、老化或隐裂等问题。建议研发团队将此算法模型...
VWM-DCRNN：一种结合信号处理与深度学习的单相PWM整流器故障诊断方法
VWM-DCRNN: A Method of Combining Signal Processing With Deep Learning for Fault Diagnosis in Single-Phase PWM Rectifier
Na Qin · Tianwei Wang · Deqing Huang · Yiting You 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年7月
本文提出了一种基于变分模态分解与卷积循环神经网络（VMD-DCRNN）的故障诊断方法，用于识别高速铁路牵引供电系统中单相PWM整流器的IGBT、二极管及串联谐振电路故障。该方法通过信号处理与深度学习的融合，有效提升了电力电子变换器故障检测的准确性与可靠性。
解读: 该研究提出的VMD-DCRNN故障诊断模型对阳光电源的核心业务具有重要参考价值。在光伏逆变器（尤其是组串式逆变器）和储能变流器（PCS）中，IGBT的健康状态监测是提升系统可靠性的关键。阳光电源可将此类深度学习算法集成至iSolarCloud智能运维平台或本地控制器中，实现对功率模块故障的早期预警和...