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IGBT结温预测精度：一种优化支持向量机的改进旗鱼算法
Accuracy of IGBT Junction Temperature Prediction: An Improved Sailfish Algorithm to Optimize Support Vector Machine
Lingling Li · Jiaqi Liu · Ming-Lang Tseng · Ming K. Lim · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年6月
本文针对IGBT结温预测精度问题，提出了一种基于改进旗鱼优化算法（ISFO）优化支持向量机（SVM）的预测模型。由于结温直接影响IGBT的可靠性与系统安全运行，该模型通过优化算法提升了预测精度，为电力电子系统的状态监测与寿命评估提供了有效手段。
解读: 结温预测是提升阳光电源逆变器及储能PCS可靠性的核心技术。IGBT作为核心功率器件，其热应力直接决定了产品的使用寿命。该研究提出的ISFO-SVM模型可集成至iSolarCloud智能运维平台或嵌入式控制系统中，实现对组串式逆变器、PowerTitan及PowerStack储能变流器中功率模块的实时...
基于改进粒子群优化支持向量机的六极径向混合磁轴承转子位移自传感建模
Rotor Displacement Self-Sensing Modeling of Six-Pole Radial Hybrid Magnetic Bearing Using Improved Particle Swarm Optimization Support Vector Machine
Huangqiu Zhu · Tiantian Liu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年11月
六极径向混合磁轴承（HMB）具有结构紧凑、转速高、寿命长等优点，但传统位移传感器存在体积大、成本高、可靠性低等问题。本文提出了一种基于改进粒子群优化（IPSO）最小二乘支持向量机的自传感方法，实现了对转子位移的精确检测，有效提升了系统的集成度与可靠性。
解读: 该技术主要应用于高速旋转机械的磁悬浮支撑，虽然与阳光电源现有的光伏逆变器、储能PCS或充电桩产品线无直接重叠，但其核心思想——‘通过算法实现传感器无感化’（Self-Sensing）具有极高的参考价值。在阳光电源的高速风电变流器或未来可能涉及的高速电机驱动领域，利用机器学习算法替代物理传感器，可有效...
基于独立训练支持向量机与核判别特征分析的低速轴承可靠故障诊断
Reliable Fault Diagnosis for Low-Speed Bearings Using Individually Trained Support Vector Machines With Kernel Discriminative Feature Analysis
Myeongsu Kang · Jaeyoung Kim · Jong-Myon Kim · Andy C. C. Tan 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2015年5月
本文提出了一种针对低速轴承的高可靠性故障诊断方法。首先利用小波变换提取反映多种低速轴承缺陷的故障特征，随后通过基于遗传算法的核判别特征分析进行特征筛选，并结合一对多支持向量机实现故障分类，有效提升了诊断准确性。
解读: 该技术主要针对旋转机械的轴承故障诊断，对阳光电源的风电变流器业务具有参考价值。风电变流器作为风力发电机组的核心部件，其可靠性至关重要，而风机传动链中的低速轴承是常见故障点。通过引入该文提出的基于机器学习的故障诊断算法，可优化iSolarCloud智能运维平台的预测性维护功能，实现对风电变流器及配套传...
电能质量扰动识别
Recognition of Power Quality Disturbances
Jiansheng Huang · Zhuhan Jiang · Michael Negnevitsky · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年6月
劣质电源可能会干扰通信网络、增加电力损耗、缩短电气/电子设备的使用寿命，并导致发电、输电、配电及终端用户系统出现各种故障。因此，一项关键任务是确定电网当前面临哪些电能质量问题，以及这些问题的模式和发生频率。电力公司和监管机构随后便可据此找出相应对策，以减轻这些影响。在本文中，作者提出了一种新颖的电能质量（PQ）扰动识别系统，该系统采用支持向量机和纠错输出码技术构建多分类器。此外，通过探寻电能质量扰动与相关傅里叶幅值和相位谱分量之间的联系，提出了一种基于傅里叶变换的特征提取方法。仿真结果表明，所开...
解读: 该电能质量扰动识别技术对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。在ST系列储能变流器中，可集成该识别框架实时监测电网侧电压暂降、谐波、闪变等扰动，优化主动支撑策略；在SG系列光伏逆变器中，可提升LVRT/HVRT故障穿越能力，通过精准识别扰动类型触发相应控制模式；在PowerTitan大型储能系统中，可...
基于自适应神经模糊推理系统和支持向量机的交流微电网故障识别与定位优化
Optimization of Fault Identification and Location Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and Support Vector Machine for an AC Microgrid
A. Kurmaiah · C. Vaithilingam · IEEE Access · 2025年1月
交流微电网中高阻抗故障、低故障电流水平和通信延迟使传统方法无法准确识别故障和定位。可再生能源与交流微电网集成时故障识别和定位至关重要。机器学习实现快速故障识别和定位。本文开发自适应神经模糊推理系统ANFIS和支持向量机SVM方法,解决低故障电流水平、检测高阻抗故障和通信延迟影响等问题。所提方法在IEEE 12节点系统的孤岛和并网模式下测试评估,孤岛模式执行时间0.00202s,并网模式0.0022s。ANFIS方法识别最优故障类型,SVM准确识别故障位置,实现最短执行时间和最小误差百分比,适合交...
解读: 该微电网故障诊断技术对阳光电源微电网解决方案的保护功能提升有重要价值。阳光微电网系统需要快速准确的故障识别和定位能力。ANFIS结合SVM的混合方法可应用于阳光微电网控制器的故障诊断模块。毫秒级执行时间满足阳光实时保护要求。该方法对高阻抗故障的检测能力可增强阳光微电网系统的安全性。孤岛和并网双模式验...
基于 horizon-自适应周期校正的电机驱动电压源逆变器开路故障诊断方法
An Open-Circuit Fault Diagnosis Method Based on Horizon-Adaptive Period Correction for Voltage Source Inverter in Motor Drive
Naizhe Diao · Xiaoqing Zhang · Yingwei Zhang · Xiaoqiang Guo 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年9月
本文针对电压源逆变器（VSI）提出了一种基于水平自适应周期校正（HaPC）的绝缘栅双极型晶体管（IGBT）开路（OC）故障诊断方法，该方法能够在频率变化条件下实现任意 IGBT 开路故障的诊断与定位。首先，提出了水平自适应周期提取（HaPE）方法，用于在频率变化时准确获取电流信号的周期。HaPE 将信号从时域转换到相位域，以间接获取电流信号的周期，同时使每个周期内的采样点数相同。其次，提出了基于虚拟时域周期校正（VTDPC）的多维特征提取方法，该方法能够实现不同周期特征的一致性，从而大幅减少训练...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于水平自适应周期校正的IGBT开路故障诊断技术具有重要的工程应用价值。作为核心功率器件，IGBT的可靠性直接影响光伏逆变器和储能变流器的系统稳定性，而开路故障是最常见的失效模式之一。 该技术的核心创新在于解决了变频工况下的故障诊断难题。传统方法在电网频率波动或MPP...