找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
用于组件级光伏系统直流串联电弧故障检测与熄灭的机器学习与电流调制协调控制
Coordination of Machine Learning and Current Modulation for DC Series Arc Fault Detection and Extinguishing for Module-Level PV Systems
Byungki Kim · Wan Kim · Minseo Jeon · Sung-Geun Song 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年11月
组件级电力电子设备虽能优化光伏发电效率，但也增加了直流串联电弧故障的风险。本文提出了一种结合电流调制与机器学习的方法，利用电弧电阻特性实现故障的精准检测与熄灭，解决了传统单一方法在复杂工况下的局限性，提升了光伏系统的安全性。
解读: 该技术对阳光电源的组串式逆变器及户用光伏产品线具有极高价值。随着光伏系统向组件级安全标准（如NEC 2017/2020）演进，电弧故障检测是核心竞争力。该研究提出的机器学习与电流调制协同方案，可显著提升阳光电源逆变器在复杂环境下的电弧识别准确率，降低误报率。建议研发团队将此算法集成至iSolarCl...
基于锁相环时频域分析的风电系统交流串联电弧故障检测
AC Series Arc Fault Detection for Wind Power Systems Based on Phase Lock Loop With Time and Frequency Domain Analyses
Sungmok Hwang · Byungki Kim · Mina Kim · Hwa-Pyeong Park · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
风电系统结构复杂，易发生串联电弧故障。传统外置电弧故障检测装置（AFDD）成本高昂。本文提出一种基于锁相环（PLL）的时频域分析方法，通过监测风电变流器及电力线路中的电弧特征，实现高效的故障检测，提升系统运行安全性与经济性。
解读: 该研究针对风电系统中的电弧故障检测，对阳光电源风电变流器产品线具有重要参考价值。随着风电场容量增大，线路老化及连接点松动导致的串联电弧风险增加，将该检测算法集成至变流器控制软件中，可替代昂贵的外部AFDD，提升产品竞争力。建议研发团队评估该时频域分析算法在现有变流器DSP平台上的算力需求，并将其作为...