找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Industry Applications

排序:
风电变流技术 ★ 5.0

转子轭部倾斜通孔对永磁同步风力发电机通风与散热性能的提升

Enhanced Ventilation and Thermal Performance by Inclined Through Holes on Rotor Yoke in Permanent Magnet Synchronous Wind Generators

Haoyu Zhou · Lijian Wu · Yang Shi · Jiawen Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年4月

中速永磁同步风力发电机(MS - PMSWG)的冷却性能至关重要,因为它决定了发电机的持续输出功率和可靠性。本文基于强制风冷方法,提出了一种具有倾斜通孔的新型转子结构。一方面,通孔为冷却空气提供了额外的流动路径,有效降低了流动阻力。另一方面,当转子旋转时,通孔两端会产生压力差,从而独立地产生气流。为了准确计算流场和温度场,建立了三维(3 - D)计算流体动力学(CFD)模型。以一台1.5兆瓦中速永磁同步风力发电机的基本设计为例,对传统结构和所提出的设计进行了对比分析。在额定运行条件下,采用所提出...

解读: 该散热优化技术对阳光电源的电机驱动产品线具有重要参考价值。转子轭部倾斜通孔设计可应用于新能源汽车驱动电机和大功率储能系统的冷却系统优化,特别是PowerTitan储能系统中的变流器散热设计。通过在功率模块散热结构中引入类似的倾斜通道设计,可提升自然对流效果,降低系统温升。这种被动散热方案无需额外能耗...

功率器件技术 SiC器件 故障诊断 ★ 5.0

内在与外在学习框架用于多设备初期故障检测与分类

Intrinsic and Extrinsic Learning Framework for Multi-Equipment Incipient Fault Detection and Classification

Lixian Shi · Yang Weng · Qiushi Cui · Xiaodong Zheng 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年9月

早期故障(IFs)是电力设备故障的先兆。由于发生频率低,早期故障数据十分稀缺。早期故障数据的稀缺导致识别早期故障存在困难。传统方法缺乏学习早期故障数据丰富且有意义表征的能力,尤其是在早期故障数据有限的情况下。此外,一些将波形转换为图像的方法在捕捉时间关系和分析波形失真方面并无优势。为解决这些问题,本文开发了一个名为INTEL - IFD的智能框架。在数据处理过程中,提出了一种加权早期故障格拉姆矩阵表达方法,以获得增强了早期故障特征的加权格拉姆图像,用于进一步基于图像的智能识别。为应对故障数据有限...

解读: 该内在与外在学习框架对阳光电源的功率器件故障预测具有重要应用价值。可应用于ST系列储能变流器、SG系列光伏逆变器中的SiC功率模块故障预警,以及PowerTitan大型储能系统的预测性维护。通过挖掘有限故障样本的深层特征并引入外部知识,可提升iSolarCloud平台对功率器件初期故障的诊断准确率。...