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基于TCN-Transformer模型的多物理场变压器异常状态识别
Transformer Abnormal State Identification Based on TCN-Transformer Model in Multiphysics
Junjie Feng · Ruosong Shang · Ming Zhang · Guojun Jiang 等6人 · IEEE Access · 2025年2月
变压器是电力系统关键组件，其运行稳定性对确保电网安全可靠性起决定性作用。为应对实际运行中负荷和环境因素影响准确评估变压器健康的挑战，本文分析变压器的电气、热和振动特性。采用k-means++算法根据变压器负荷电流、环境温度和运行电压三个关键参数分类运行条件。提出基于时序卷积网络-Transformer（TCN-Transformer）的融合模型识别变压器异常运行状态。以500kV变压器为例进行实验。结果表明，所提TCN-Transformer模型在预测精度方面显著优于对比算法。模型有效捕获数据内...
解读: 该多物理场诊断技术对阳光电源储能变压器和箱变监测具有应用价值。阳光大型光伏电站和储能站配备大量箱式变压器，需要实时健康监测和异常预警。该研究的TCN-Transformer模型集成电气、热和振动多维数据，可应用于阳光箱变智能监控系统，实现异常状态早期识别。在储能电站中，变压器异常可能导致系统停机和经...
微电网的统一物理信息神经网络框架及其在电压稳定性分析中的应用
Uniform Physics Informed Neural Network Framework for Microgrid and Its Application in Voltage Stability Analysis
Renhai Feng · Khan Wajid · Muhammad Faheem · Jiang Wang 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
本文聚焦物理信息神经网络PINN在光伏PV、风电和储能设备模型参数提取中的应用。准确提取这些模型参数对有效控制和优化重庆电力系统CPS整体稳定性至关重要。尽管提出众多算法解决该问题，准确可靠提取参数仍是重大挑战。本文提出改进PINN命名为统一物理信息神经网络UPINN，采用基于近端策略优化PPO的强化学习进行参数提取。UPINN通过四种策略克服PINN困难：反馈算子、GRU门控机制、历史种群传递算子和PPO辅助强化学习修正因子。UPINN模型迭代训练以最大化参数和减少RMSE。UPINN准确提取...
解读: 该物理信息神经网络技术对阳光电源设备建模和电网分析有重要应用价值。阳光iSolarCloud平台管理海量光伏储能设备，需要准确的设备模型进行仿真和优化。UPINN参数提取方法可应用于阳光设备数字孪生模型的自动标定。强化学习PPO算法对阳光智能控制策略优化有借鉴意义。电压稳定性监测是阳光储能系统电网支...
带有源箝位零电压开关的新型混合级联堆叠耦合电感升压变换器
A Novel Hybrid Cascaded and Stacked Coupled Inductor Boost Converter With Active Clamping ZVS
Jing-Yuan Lin · Chuan-Ting Chen · Yi-Feng Lin · IEEE Access · 2024年12月
传统升压变换器应用需要宽占空比实现高升压增益，宽占空比存在大输入电流导致高电流峰值问题。基于耦合电感的升压变换器实现高升压比并降低宽占空比问题。然而，基本耦合电感变换器存在一些缺点，如漏感导致开关高电压尖峰以及大输入电流问题仍不能有效改善。本文旨在解决这些问题。所提拓扑使用耦合电感实现高升压比，设计的稳压电容环路降低主耦合电感电流峰值。采用有源箝位抑制电压尖峰并实现开关零电压开关ZVS以提升效率。本研究描述该拓扑工作原理和时域分析，详细设计组件并提出最佳设计流程。构建输出功率400W的原型变换器...
解读: 该高增益升压变换器技术对阳光电源光伏储能系统具有应用价值。阳光在低压光伏和储能场景需要高效DC-DC升压方案。该研究的耦合电感级联拓扑和有源箝位ZVS技术可应用于阳光组串逆变器的直流升压模块，提升低压输入场景下的效率。在储能系统中，该拓扑可用于阳光ST变流器的DC-DC变换级，实现宽电压范围输入和高...