Min Wang · Feiyang Cheng · Min Xie · Gen Qiu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月

逆变器系统在航空航天、国防、交通运输、现代工业和电力系统中起着至关重要的作用，这促使学者和工程师们在故障诊断方面付出了大量努力。基于数据的方法在解决该问题时被广泛应用，因其可利用现有的历史数据，而无需进行复杂的数学建模，但它们在检测顽固的早期故障方面能力不足。因此，本文提出了一种深度多阶特征提取器（IMFE）用于逆变器系统的早期故障检测，该提取器能够深度提取统计特征并减少有害干扰。首先，采用一种在非相邻层之间具有短路径的密集结构，以实现多阶知识的复用。然后，对获取的特征进行优化，并舍弃低质量信息...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇关于逆变器系统早期故障检测的论文具有重要的工程应用价值。论文提出的密集多阶特征提取器（IMFE）方法，针对传统数据驱动方法在早期故障检测中的不足，通过密集连接结构实现多阶知识重利用和特征精炼，将故障检测率提升3.1%，这对于大规模光伏电站和储能系统的可靠性保障具有显著意...