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基于残差评估与机器学习的逆变器开路故障诊断方法
Inverter Open Circuit Fault Diagnosis Method Based on Residual Evaluation and Machine Learning
Tianyu Sun · Chaobo Chen · Jiawei Dai · Binbin Zhang 等5人 · IET Power Electronics · 2025年9月 · Vol.18
以三相两电平电压源逆变器（3P-2L-VSI）为研究对象，提出一种融合残差评估技术与机器学习框架的混合驱动故障诊断方法。该方法通过构建残差生成机制实现故障初步检测，并结合机器学习算法对残差特征进行分类识别，有效提升故障诊断的准确性与鲁棒性。实验结果表明，该方法可实现对不同负载条件及噪声干扰下的开路故障快速、准确识别。
解读: 该混合驱动故障诊断方法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，可集成该残差评估与机器学习框架实现IGBT/SiC功率器件开路故障的快速定位，提升系统可靠性；在SG系列光伏逆变器中，该方法可适应不同光照条件下的负载波动，增强故障诊断鲁棒性；在电动汽车OBC及电机驱动系统中，可实现...
基于共模阻抗的双馈异步发电机转子绕组绝缘在线监测
Online Monitoring of Rotor Winding Insulation in Doubly-Fed Induction Generators Based on Common-Mode Impedance
郑大勇 · 乐振春 · 常玉红 · 谢欢 等8人 · 中国电机工程学报 · 2025年7月 · Vol.45
相较于传统同步励磁发电机，双馈异步电机转子绕组受力复杂，绝缘磨损更为严重，亟需有效的绝缘状态监测手段。现有方法仅能通过故障诊断实现事后保护，难以预警绝缘老化。本文提出一种利用转子侧变流器产生的开关电压谐波及其对应的漏电流谐波响应，在线测量转子绕组绝缘共模等效阻抗的方法。理论分析与实验结果表明，该方法可有效追踪绝缘等效参数变化，实现对转子绕组绝缘老化的非侵入式在线监测。
解读: 该在线监测技术对阳光电源风电变流器和储能变流器产品线具有重要参考价值。通过利用变流器开关谐波实现绝缘状态监测的思路，可应用于ST系列储能变流器的预测性维护，提升产品可靠性。特别是在大功率PowerTitan系统中，该方法可集成到iSolarCloud平台实现非侵入式绝缘监测，有效预防绕组绝缘故障。这...
载波移相调制级联全桥NPC逆变器的并行开路故障诊断方法
A Parallel Open-Circuit Fault Diagnosis Method for Carrier Phase-Shifted Modulated Cascaded Full-Bridge NPC Inverters
魏新伟 · 杨玉岗 · 张扬 · 王磊 等7人 · 中国电机工程学报 · 2025年9月 · Vol.45
针对串行诊断方法导致算法复杂度与诊断时间累积的问题，提出一种适用于载波移相调制级联全桥中点钳位逆变器的并行开路故障诊断方法，可实现各子模块内多故障器件的独立在线诊断，且诊断复杂度与时间不随子模块数量增加而变化。通过分析正常与故障工况下子模块电容电压的动态变化与发散趋势，建立电压偏差与故障器件的对应关系，结合输出电流与电压偏差实现故障检测与初步定位。考虑电容参数差异及直流电压低频波动，精确提取电压异常变化，并采用假设验证法计算候选器件引起的电压偏差，通过比对实现精确定位。实验在三模块样机上验证了该...
解读: 该并行故障诊断技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。级联全桥NPC拓扑广泛应用于阳光电源中高压储能产品，传统串行诊断方法在多模块系统中存在诊断时间累积问题，影响系统可用性。该方法通过电容电压偏差分析实现各子模块的独立并行诊断，诊断复杂度不随模块数增加而变...
基于白噪声注入数据增强的三电平NPC逆变器开路故障鲁棒诊断方法
Robust Open-Switch Fault Diagnosis of Three-Level NPC Inverters Based on Data Augmentation With White Noise Injection
Jiwon Jung · Dyan Puspita Apsari · Dong-Choon Lee · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
本文提出了一种基于一维（1-D）卷积神经网络（CNN）的三电平中性点钳位逆变器实时故障诊断新方法。该方法将数据增强技术应用于仿真数据，提升了深度学习模型的泛化能力。这使得故障诊断模型即使在未经训练的系统条件下也具有较高的鲁棒性。在这种情况下，应用采用数据增强的一维卷积神经网络模型的性能优于未加入白噪声的相同模型，准确率最高可提高1.71%。此外，与使用实验数据训练的深度学习模型相比，使用经过数据增强的仿真数据训练的深度学习模型表现更佳。所提出的方法已通过离线测试仿真和实时深度学习算法实验得到验证...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于一维卷积神经网络的三电平NPC逆变器开路故障诊断技术具有重要的战略价值。三电平NPC拓扑结构是我司大功率光伏逆变器和储能变流器的核心技术架构，该诊断方法直接契合我们在1500V及以上系统、集中式逆变器和大型储能PCS产品线的技术需求。 该技术的核心创新在于通过白噪...
基于谐波消除和谱峭度的风电机组主轴承故障诊断
Fault Diagnosis of Main Bearing in Wind Turbines Based on Harmonic Removal and Spectral Kurtosis
陈强钱洵 · 太阳能学报 · 2025年1月 · Vol.46
针对风电机组主轴承故障特征受传动部件振动谐波干扰及信号非平稳导致故障冲击特征难以提取的问题，提出一种谐波消除与快速谱峭度结合的方法（HR-Fast-Kurtogram）。通过离线角域重采样将时域非平稳信号转换为平稳阶次域信号，利用梳状陷波器滤除齿轮啮合等干扰成分，结合短时傅里叶变换的快速谱峭度图识别故障敏感频带，有效分离轴承故障冲击与非轴承调制成分。实际数据验证表明，该方法可在秒级时间内准确提取故障特征并识别故障类型。
解读: 该故障诊断方法对阳光电源的智能运维体系具有重要参考价值。HR-Fast-Kurtogram算法可集成到iSolarCloud平台的设备健康管理模块，特别适用于风光储一体化电站中风机轴承的预测性维护。通过将该技术与阳光现有的智能诊断系统结合，可提升ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器中轴承部件的故障...
基于临界区共性特征的逆变器开路故障诊断方法
Open-Circuit Fault Diagnosis Method for Inverters Based on Common Characteristics in Critical Region
Bo Liu · Tingna Shi · Guozheng Zhang · Yan Yan 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
功率开关开路故障是电机驱动系统中常见的故障类型之一。准确、快速地诊断开路故障十分重要。控制器的调节往往会破坏故障电流特征的规律性。控制参数的多种可能性会削弱某些故障诊断方法的泛化能力，即降低诊断方法的准确性。本文首次提出临界特征（CC）的概念，为面对多种可能性干扰因素时的特征提取和准则设定提供了理论基础。然后，将三相电流绝对值的平均值作为临界特征用于诊断逆变器的开路故障。最后，实验结果表明，所提出的方法对不同控制参数具有较强的泛化能力，对噪声和各种负载的敏感性较低，且诊断速度快。
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇论文提出的基于临界特征的逆变器开路故障诊断方法具有重要的工程应用价值。在光伏逆变器和储能变流器系统中，功率开关器件的开路故障是最常见的失效模式之一，直接影响系统可靠性和发电效率。传统诊断方法往往受控制参数多样性的制约，泛化能力不足，而该方法通过提取"临界特征"这一创新概...
奇偶时间对称磁耦合无线电力传输系统的功率和距离增强
Power and Distance Enhancement in Parity-Time Symmetric Magnetic Coupling Wireless Power Transfer Systems
Jun Hang · Xiaodong Wang · Zhengzheng Tian · Jie Fang 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月
提出通过负阻结构和高阶补偿拓扑增强奇偶时间对称磁耦合无线电力传输系统输出功率和传输距离的方法。该方法利用PT对称特性突破传统WPT系统传输距离限制，同时提高功率传输能力。理论分析和实验结果验证所提方法显著提升系统性能。
解读: 该PT对称WPT研究对阳光电源长距离无线充电技术创新有前瞻价值。突破传统传输距离限制的技术可应用于阳光探索特殊场景无线供电方案，如工业设备远距离充电。对阳光拓展WPT应用边界有启发意义。...
嵌入式系统电驱动故障诊断的平均池化降采样数据融合方法
Fault Diagnosis for Electric Drives Using Averagely Pooled and Downsampled Data Fusion on Embedded Systems
Jaehoon Shim · Gyu Cheol Lim · Sangwon Lee · Jung-Ik Ha · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年12月
提出嵌入式系统电驱动故障诊断的数据驱动方法,无需额外传感器或外部计算资源诊断霍尔电流传感器偏置/比例误差和功率开关开路故障。首先识别并建议电驱动系统中故障信息丰富的数据类型,使用统计分析提出候选输入数据类型的有效融合方法创建诊断模型。其次引入利用平均池化(AP)的降采样方法从DSP处理的大量原始数据中有效采样,保留关键信息同时减小数据量。最后提出采用神经网络(NN)分类器的诊断方案使用降采样数据准确诊断故障。通过分析和统计验证证明从采样到诊断的有效性。使用TMS320F28379S DSP展示实...
解读: 该嵌入式电驱动故障诊断技术对阳光电源电机驱动产品有重要应用价值。平均池化降采样方法可应用于新能源汽车OBC和电机控制器的实时故障诊断,在资源受限的嵌入式系统中实现高准确度诊断。神经网络分类器对ST储能系统的功率开关和传感器故障检测有借鉴意义,可提高系统可靠性和可维护性。该技术对阳光电源智能运维平台的...
基于桥臂中点电压的双绕组永磁同步电机逆变器及相绕组故障诊断方法
Midpoint Voltage of Bridge Arm Based Fault Diagnosis Method of Inverter and Phase Winding for DSEM
作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年1月
在电机驱动系统中，相绕组开路（OCFOPW）故障与功率开关两种开路（OCFTOPS）故障类型具有相同的故障特征。然而，目前尚无针对OCFOPW和OCFTOPS两者的诊断方法。为解决这一问题，本文提出一种基于桥臂中点电压的双凸极电磁电机（DSEM）逆变器及相绕组故障诊断方法。首先，基于二极管的单向导通特性和反电动势（EMF）的变化特征，通过在反并联二极管上构建正向电压来实现故障诊断。然后，设置电压阈值以消除器件导通压降导致的误诊断，并改变励磁电流变化率，以确保在反电动势小于电压阈值的情况下实现有效...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇论文提出的基于桥臂中点电压的逆变器及相绕组故障诊断方法具有重要的技术参考价值。该方法针对双凸极电磁电机驱动系统，创新性地解决了相绕组开路故障与功率开关开路故障特征相似而难以区分的诊断难题，这一技术思路对我司光伏逆变器和储能变流器的可靠性提升具有借鉴意义。 在技术价值层...
一种用于带并联功率变换器大型风力发电机的快速开路故障诊断方法
A Fast Open-Circuit Fault Diagnosis Method for Large Wind Turbines with Parallel Power Converters
Huimin Huang · Zhen Li · Haoyu Chen · Yimin Zhang 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年8月
海上风力发电机单机容量不断增大，其故障穿越能力对系统可靠性至关重要。并联功率变换器常用于满足大功率需求，但其存在的零序环流会干扰故障特征，使传统故障检测方法失效。本文揭示了开路故障下零序环流会引起相电流残差波动，导致基于阈值的传统诊断方法性能下降；进而推导出故障相与健康相电流残差之比在零序环流扰动下仍近似保持恒定。基于该特性，提出一种适用于风电机组并联变换器的故障诊断方法，通过滑动窗均方根归一化与卷积特征增强实现动态残差比提取，完成自适应阈值校准，检测时间仅数个采样周期。仿真与实验验证了该方法在...
解读: 该故障诊断方法对阳光电源的大功率产品线具有重要参考价值。首先，文中提出的零序环流干扰下的故障特征提取技术,可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan系统中的并联模块故障检测。其次，基于残差比的自适应诊断思路可优化SG系列光伏逆变器的可靠性设计,特别是在1500V大功率系统中的多路并联应用场...
基于多元多尺度样本熵的储能电站电池内部短路故障诊断
Internal Short-Circuit Fault Diagnosis for Batteries of Energy Storage Stations Based on Multivariate Multiscale Sample Entropy
Chao Li · Kaidi Zeng · Bin Li · Guanzheng Li 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年7月
电池储能站（BESS）中锂离子电池（LIBs）的安全性正受到越来越多的关注。为确保电池储能站的安全运行，有必要检测可能导致火灾或爆炸的电池内部短路（ISC）故障。本文提出了一种基于多元多尺度样本熵（MMSE）的电池早期内部短路故障诊断方法。该方法利用电池的电压、电流和温度来提取故障特征。采用小波去噪方法提高多元多尺度样本熵的性能。提出自适应阈值来诊断早期内部短路故障并防止误诊断。最后，通过内部短路故障实验和电池过充实验验证了所提出的早期内部短路诊断方法的有效性。利用实际电池储能站运行数据验证了该...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于多元多尺度样本熵（MMSE）的锂电池内短路故障诊断技术具有重要的应用价值。当前，我司储能产品线涵盖工商业储能和大型储能电站解决方案，电池安全监测是系统可靠性的核心痛点。该技术通过融合电压、电流、温度等多维数据进行早期故障预警，与我司现有BMS系统形成技术互补，...
基于滑模观测器的储能系统双向交错变换器鲁棒开关故障诊断
Sliding Mode Observer-Based Robust Switch Fault Diagnosis of Bidirectional Interleaved Converters for Energy Storage System
Shengrong Zhuo · Yuqi Ma · Ruixin Zhang · Yigeng Huangfu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
与储能系统相连的直流 - 直流功率变换器的可靠运行对于许多关键任务应用至关重要，而可靠的故障诊断在此类应用中必不可少。本文提出了一种基于滑模观测器的鲁棒开关开路故障诊断方法，并将其应用于储能系统的双向交错式降压/升压变换器。该方法利用滑模观测器生成残差，然后将残差发送至评估模块以做出故障决策。由于滑模控制算法具有鲁棒性，所生成的残差将开关故障与不确定性和干扰解耦。因此，该方法对电路参数不确定性和负载干扰具有很强的抗干扰能力。此外，由于作为诊断变量的电感电流处于闭环控制系统内，无需额外的传感器。仿...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于滑模观测器的开关故障诊断技术具有显著的应用价值。该技术针对双向交错式Buck/Boost变换器的开路故障诊断问题，与我司储能变流器（PCS）的核心拓扑结构高度契合，可直接应用于大规模储能电站的功率变换单元。 该技术的核心优势在于三个方面：首先，滑模控制算法的...
协同分布对齐神经网络用于高性能变流器故障定位
Synergetic Distribution Align Neural Network for High-Performance Power Converters Fault Location
Wu Fan · Qiu Gen · Zhang Gang · Sheng Hanming 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月
基于深度学习的数据驱动方法在变流器故障诊断中表现优异，但普遍存在依赖故障样本、精度与鲁棒性不足的问题，限制了其在工业系统中的应用。本文提出一种小样本学习理论，通过共享特征提取器实现严格的跨域特征分布对齐，以同时获取域不变性与故障判别性特征，从而提升诊断性能。基于该理论，设计了一种具有嵌入式结构和参数分离训练机制的渐近特征分布对齐神经网络。该结构通过多层渐近特征约束实现严格分布对齐，并结合渐近损失函数提升训练稳定性。在多种变流器上的实验表明，即使在零样本条件下，该方法仍能准确识别多个开路故障位置，...
解读: 该协同分布对齐神经网络技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的智能运维具有重要应用价值。其零样本/小样本学习能力可解决工业现场故障数据稀缺问题，直接应用于iSolarCloud云平台的预测性维护模块。针对IGBT/SiC功率模块开路故障的精准定位能力，可显著提升PowerTitan大型...
用于锂离子电池故障诊断的零样本神经架构搜索微型实时紧凑型深度神经网络
Miniature Real-Time Compact Deep Neural Network With Zero-Shot Neural Architecture Search for Lithium-Ion Battery Fault Diagnosis
Zeyang Chen · Dezhi Xu · Chao Shen · Yujian Ye 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年4月
电池储能系统（BESS）对于现代能源管理至关重要，有助于可再生能源整合和电网稳定。然而，BESS的故障诊断需要大量的手动网络调优。为克服这一问题，我们提出了一种用于BESS故障诊断的零样本神经架构搜索方法。首先，将神经网络分解为分段线性函数，并计算此类函数的拉德马赫复杂度。为防止批量归一化（BN）层反复缩放拉德马赫复杂度而使网络比较失效，利用BN层的方差来近似拉德马赫复杂度。最后，通过8位量化对选定的模型进行压缩，以便在移动设备上部署。该方法仅需0.51个GPU小时即可达到99.42%的准确率，...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于零样本神经架构搜索的锂电池故障诊断技术具有重要的工程应用价值。该技术通过Rademacher复杂度理论自动优化神经网络结构，在0.51 GPU小时内即可达到99.42%的诊断准确率，这为我们大规模储能电站的智能运维提供了高效解决方案。 该技术的核心优势在于三...
DC-DC变换器先进故障诊断方法：利用电信号的时间连续性
Advanced Fault Diagnosis Method for DC–DC Converters: Leveraging the Temporal Continuity of Electrical Signals
Li Wang · Zidong Wang · Chao Xu · Yiming Xu 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月
本文聚焦可靠的直流 - 直流转换器运行对现代电力电子设备稳定性的关键作用。解决了直流 - 直流转换器故障诊断中的一个常见问题：倾向于依赖局部特征拟合，而忽略了电信号的时间连续性。从数据处理的角度提出了一种利用自适应小波变换的创新诊断方法。该技术可以动态调整尺度和平移参数，以适应电路条件变化导致的电信号连续变化。从模型改进的角度，设计了扩展卷积胶囊网络模型。该模型通过多尺度特征提取、全局 - 局部注意力机制的融合以及全局向量分析，有效诊断故障特征。结果表明，本文方法能有效提取电信号的时间连续性特征...
解读: 作为全球领先的光伏逆变器和储能系统供应商，阳光电源的产品核心依赖于高可靠性的DC-DC变换器。该论文提出的基于时序连续性特征的故障诊断方法，对我们现有产品线具有重要应用价值。 从业务角度看，该技术直击当前诊断系统的痛点。传统方法侧重局部特征拟合，在光伏逆变器面对复杂光照变化、储能系统应对频繁充放电...
一种基于低质量数据的三相逆变器功率开关开路故障鲁棒数据驱动诊断方法
A Robust Data-Driven Method for Open-Circuit Fault Diagnosis of Power Switches in Three-Phase Inverters With Low-Quality Data
Yang Xia · Yan Xu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月
机器学习（ML）技术在电力变换器故障诊断方面显示出了巨大潜力。然而，在实际应用中，诊断处理器所测量的数据可能会受到损坏，这会降低基于机器学习的诊断模型的性能。本文提出了一种鲁棒的数据驱动方法，用于在数据存在缺失值、异常值和噪声等低质量问题的情况下进行功率开关开路故障诊断。在离线阶段，首先训练一个鲁棒子空间矩阵，用于从缺失数据和异常值中恢复受损数据。然后，通过联合稀疏编码和变换学习对恢复后的数据进一步去噪，在此过程中可以得到一个变换权重矩阵。以处理后的数据作为输入，训练一个随机向量功能链接网络来生...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对三相逆变器功率开关开路故障诊断的鲁棒数据驱动方法具有重要的应用价值。作为全球领先的光伏逆变器和储能系统供应商，阳光电源在大规模光伏电站和储能项目中部署了海量的逆变器设备，功率开关作为核心器件，其故障诊断能力直接影响系统可靠性和运维成本。 该技术的核心优势在于其对低...
基于CGAN视觉Transformer的F型逆变器少样本开路故障诊断
A Few-Shot Open-Circuit Fault Diagnosis of F-Type Inverters Using CGAN-Based Vision Transformer
Mahmoud S. Mahmoud · Ahmed Salem · Van Khang Huynh · Kjell G. Robbersmyr · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年10月
多电平逆变器因结构特点广泛应用于各工业领域，但其元件增多导致故障率升高。深度学习模型虽可自动提取特征并实现精确故障诊断，但依赖大量训练样本，而实际工程中故障数据获取困难。为此，本文提出一种融合条件生成对抗网络（CGAN）与视觉Transformer（ViT）的少样本开路故障诊断方法。首先将测量信号转化为时频图像，利用CGAN生成具有相似分布的二维样本图像，再通过改进ViT结合原始与生成样本，采用多头自注意力机制提取局部与全局特征并完成故障分类。在F型逆变器实验平台上验证表明，每类仅用6个样本时，...
解读: 该少样本故障诊断技术对阳光电源多电平逆变器产品线具有重要应用价值。针对ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器普遍采用的三电平及多电平拓扑，功率器件数量增多导致开路故障概率上升，而实际运行中故障样本稀缺。该方法通过CGAN数据增强结合ViT特征提取，仅需6个样本即可达98.46%诊断准确率，可直接集成...
一种基于FCS-MPC的无阈值牵引逆变器开路故障诊断方法
An FCS-MPC-Based Threshold-Free Diagnosis Method for Open-Circuit Faults in Traction Inverters
Hongwei Tao · Yunquan Song · Zhen Huang · Yunjun Yu · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年1月
针对牵引系统中两电平逆变器常见的开路故障，提出一种基于有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）的无阈值故障诊断方法。通过分析正常与故障工况下的代价函数估计值生成残差序列，遍历该序列获取最小残差以定位故障，并引入残差变化率进行故障结果的二次确认。该方法无需设定阈值，也无需额外硬件。实验结果表明，该方法在参数失配情况下具有较强鲁棒性，可在八分之一个电周期内准确诊断开路故障，验证了其有效性和可行性。
解读: 该无阈值开路故障诊断技术对阳光电源储能变流器和新能源汽车产品线具有重要应用价值。针对ST系列储能变流器和PowerTitan系统，该方法可在八分之一电周期内快速诊断IGBT开路故障，无需额外传感器即可提升系统可靠性，降低硬件成本。对于车载OBC和电机驱动产品，基于FCS-MPC的诊断方法与现有控制策...
基于累积概率分布的锂离子电池组快速准确故障诊断方法
A Rapid-Accurate Fault Diagnosis Method Based on Cumulative Probability Distribution for Lithium-Ion Battery Packs
Zhen Zhang · Xin Gu · Ziheng Mao · Jinglun Li 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年10月
作为电池管理系统中的一项关键技术，故障诊断方法的迭代创新与发展正受到越来越多的关注。然而，早期故障相关的异常特征并不明显，通过传统诊断技术难以识别。为此，本文提出了一种基于累积概率分布（CPD）的锂离子电池组快速准确故障诊断方法。CPD算法可将电池电压序列转换为非时间序列。基于CPD算法设计了两种故障诊断子方法，包括以长期电压数据为输入的快速预检测方法A和以短期电压数据为输入的准确诊断方法B。此后，这些提出的方法在诊断效率和准确性之间取得了平衡。实验结果表明，所提出的方法能够检测电池早期故障并估...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于累积概率分布的锂电池故障诊断技术具有重要的工程应用价值。当前储能系统的安全性和可靠性是制约行业发展的关键瓶颈，而该技术通过将电池电压序列转换为非时间序列的创新方法，实现了早期故障的快速准确识别，这与我们在大规模储能电站运维中的实际需求高度契合。 该方法的双重...
基于多通道的二维递归融合图和LMCR模型的NPC型三电平逆变器故障诊断
A Fault Diagnosis Method for NPC Three-Level Inverters Based on Multi-Channel 2D Recurrence Fusion Maps and LMCR Model
毕贵红王小玲陈冬静赵四洪陈世语陈仕龙 · 高电压技术 · 2025年3月 · Vol.51
针对中点钳位型三电平逆变器在恶劣并网环境下IGBT易发生单管与双管故障、故障特征差异微弱导致识别精度低的问题，提出一种结合多通道二维递归融合图与轻量化多尺度残差网络（LMCR）的故障诊断方法。通过仿真获取三相电流信号，构造递归图并进行多通道融合以提取时序特征；将融合图输入LMCR模型，利用多级Inception结构与残差连接实现多尺度特征提取与梯度稳定。实验结果表明，该方法在无噪声下平均识别准确率达100%，含噪环境下仍达92.53%，具有优异的特征提取能力与抗噪性能。
解读: 该故障诊断方法对阳光电源的三电平拓扑产品线具有重要应用价值。特别适用于SG350/360HX等大功率光伏逆变器和ST储能变流器系列,可提升IGBT故障诊断的准确性和实时性。通过多通道递归融合图提取特征的创新方法,能有效解决阳光产品在复杂并网环境下的故障识别难题。该技术可集成到iSolarCloud平...
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