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结合DWT多分辨率分析的两步法HNN模式识别用于可充电电池区分
Two-Step HNN-Based Pattern Recognition Combining DWT-Based Multi-Resolution Analysis for Rechargeable Cells Distinction
Seongjun Lee · Jonghoon Kim · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年11月
本文提出了一种结合离散小波变换（DWT）多分辨率分析与汉明神经网络（HNN）的两步法模式识别技术，用于可充电电池的区分。该方法通过分析充放电电流信号（DCCS），能够有效提取电池特征，相较于传统方法，在电池状态识别与区分方面表现出更高的创新性与准确性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS）具有极高价值。电池的一致性与健康状态（SOH/SOC）识别是储能系统安全运维的核心。通过引入DWT与HNN算法，可显著提升iSolarCloud平台对电池簇内单体电池异常的早期预警能力，优化BMS的均衡策略。建议...
一种用于电力牵引系统逆变器输出过流故障诊断的事件集模式识别方法
An Event Set Mode Recognition Method for Fault Diagnosis of Inverter Output Overcurrent in Electric Traction System
Qiang Ni · Zhikai Chen · Aiyu Gu · Yang Meng 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月
逆变器输出过流（IOO）是电力牵引系统中的常见异常，会导致系统停机及维护需求。为提升维护效率与智能化水平，本文提出了一种事件集模式识别方法，用于追踪过流故障的根源，从而实现精准的故障诊断与运维优化。
解读: 该研究提出的事件集模式识别方法在故障溯源和智能化运维方面具有极高参考价值。阳光电源的组串式逆变器及PowerTitan储能系统在复杂工况下同样面临过流保护挑战，引入此类基于事件模式的诊断算法，可显著提升iSolarCloud平台的故障预警准确率，减少误报，实现从“被动维修”向“主动运维”的转型。建议...
多分辨率动态模态分解在宽频谐波不稳定识别中的应用
Multiresolution Dynamic Mode Decomposition for Wideband Harmonic Instability Identification
Rui Kong · Subham Sahoo · Yubo Song · Yi Xiao 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月
现代电力电子主导电网中谐波不稳定的模态识别有助于振荡检测、稳定性评估以及进一步的阻尼控制。然而，信号中复杂的振荡成分和可能出现的非特征性瞬态变化，给振荡信号的稳健且准确的模态识别带来了挑战。本文利用基于多分辨率动态模态分解（MR - DMD）算法的识别方法，在多个频率分解层次和时间子集上提取具有时频信息的主导系统模态，从而提高处理缺失数据时的稳健性。此外，定义并推导了关键算法参数，以揭示其对算法性能的影响，同时进一步构建了参数设计框架以优化识别结果。利用实验条件下的实际测量数据，在多种振荡场景中...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇论文提出的多分辨率动态模态分解（MR-DMD）技术对我们在电力电子主导型电网中的谐波不稳定性识别具有重要应用价值。 在光伏逆变器和储能系统的实际运行中，宽频谐波振荡问题日益突出，特别是在高渗透率新能源电网场景下。该技术通过多频率分解层级和时间子集提取系统主导模态，能够...