找到 22 条结果
一种改进的高功率IGBT模块剩余寿命预测与预测性维护融合框架
An Improved Fusion Framework of Remaining Useful Life Prediction and Predictive Maintenance for High-Power IGBT Modules
Hengzhi Liu · He-sheng Zhang · Yicong Tang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年4月
本文提出了一种针对高功率IGBT模块的剩余寿命（RUL）预测与预测性维护（PdM）融合框架。该框架解决了现有方法在不确定性管理上鲁棒性不足的问题，并综合考虑了可靠性信息与随机失效因素，旨在提升电力电子设备的运行可靠性与维护决策的及时性。
解读: IGBT模块是阳光电源组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan/PowerStack储能变流器及风电变流器的核心功率器件。该研究提出的RUL预测与PdM融合框架，能够显著提升阳光电源iSolarCloud智能运维平台在设备全生命周期管理中的预测精度。通过将该算法集成至逆变器及PCS的本地控制器...
一种基于联邦迁移学习的电力变换器监测自适应机器学习框架
An Adaptive ML Framework for Power Converter Monitoring via Federated Transfer Learning
Panagiotis Kakosimos · Alireza Nemat Saberi · Luca Peretti · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年11月
本文提出了一种结合迁移学习（TL）与联邦学习（FL）的自适应机器学习框架，旨在优化电力变换器的热模型。该方法有效解决了不同运行工况下的模型适配、数据隐私保护及数据共享受限等挑战，通过分段式学习策略提升了变换器状态监测的准确性与鲁棒性。
解读: 该研究对阳光电源的智能化运维至关重要。在组串式逆变器和PowerTitan/PowerStack储能系统中，设备分布广泛且工况复杂，利用联邦学习可在不上传原始数据的前提下，实现跨电站的模型协同训练，提升故障诊断精度。迁移学习则能解决新机型或极端工况下样本稀缺的问题。建议将此框架集成至iSolarCl...
面向电力变换器物理信息机器学习的预测性维护研究综述
Toward Physics-Informed Machine-Learning-Based Predictive Maintenance for Power Converters—A Review
Youssof Fassi · Vincent Heiries · Jerome Boutet · Sebastien Boisseau · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年2月
本文综述了电力电子变换器预测性维护的研究进展。随着深度学习技术的快速发展，其在提升变换器性能与可靠性方面展现出巨大潜力。文章重点探讨了在数据资源、物理一致性及泛化能力等方面面临的挑战，并分析了物理信息机器学习在解决这些问题中的关键作用。
解读: 该研究对阳光电源全线产品（如PowerTitan储能系统、组串式逆变器及风电变流器）的智能化运维具有重要指导意义。通过引入物理信息机器学习（PIML），可有效解决传统数据驱动模型在极端工况下泛化能力差的问题，提升iSolarCloud平台的故障预警精度。建议研发团队将物理模型（如IGBT热模型、电容...
高速列车功率IGBT模块剩余使用寿命预测的混合方法
Hybrid Method for Remaining Useful Life Prediction of Power IGBT Modules in High-Speed Trains
Hengzhi Liu · He-sheng Zhang · Yicong Tang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月
针对高速列车运行中IGBT模块剩余使用寿命（RUL）预测面临的不确定性、多变量及全生命周期数据匮乏等挑战，本文提出了一种混合预测方法，有效提升了复杂工况下功率器件寿命评估的准确性。
解读: IGBT是阳光电源组串式/集中式光伏逆变器及PowerTitan/PowerStack储能变流器（PCS）的核心功率器件。该研究提出的混合RUL预测方法，对于提升阳光电源iSolarCloud平台的智能化运维水平具有重要价值。通过引入该方法，可实现对逆变器及储能PCS内部核心功率模块的“健康状态（S...
锂电池健康状态预测的容错框架
Fault-Tolerant Framework for State-of-Health Prediction of Lithium Batteries
Anas Tiane · Chafik Okar · Hicham Chaoui · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年12月
本文针对锂离子电池健康状态（SoH）预测中传感器数据缺失的挑战，提出了一种高可用性的特征容错预测框架。该框架在不确定环境下仍能保持极高的预测精度，有效解决了电池管理系统在传感器故障或数据丢失时的性能退化问题。
解读: 该研究直接服务于阳光电源PowerTitan和PowerStack等储能系统。在大型储能电站中，传感器故障会导致BMS数据缺失，进而影响SoH评估的准确性。引入该容错框架可显著提升阳光电源储能产品的运维可靠性，减少因传感器异常导致的误报警或性能误判。建议将此算法集成至iSolarCloud智能运维平...
基于损耗因子的背靠背变换器直流母线电解电容状态监测
Condition Monitoring of DC-Link Electrolytic Capacitor in Back-to-Back Converters Based on Dissipation Factor
Moein Ghadrdan · Saeed Peyghami · Hossein Mokhtari · Frede Blaabjerg · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年8月
本文研究了利用损耗因子作为电解电容寿命指标的可行性，旨在建立电力电子变换器的状态监测系统。通过该监测技术，可有效确定预测性维护的最佳时机，显著缩短变换器维修时间并提升系统整体可用性。
解读: 电解电容是阳光电源组串式/集中式光伏逆变器及PowerTitan/PowerStack储能变流器（PCS）中的关键易损元器件。该研究提出的基于损耗因子的状态监测方法，能够精准评估电容老化程度，对于提升阳光电源产品的全生命周期可靠性至关重要。建议研发团队将此算法集成至iSolarCloud智能运维平台...
电力电子数字孪生技术综述：现状与未来趋势
An Overview of Digital Twin Technology for Power Electronics: State-of-the-Art and Future Trends
Chenhao Wu · Zhexin Cui · Qian Xia · Jiguang Yue 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
本文综述了数字孪生（DT）技术在电力电子系统中的应用现状。随着数字化转型加速，DT技术成为提升系统信息化与智能化水平的关键，涵盖了从建模、实时监测到故障预测的多种前沿技术，为电力电子系统的全生命周期管理提供了新范式。
解读: 数字孪生技术是阳光电源实现产品全生命周期智能运维的核心。在iSolarCloud平台中，引入数字孪生可实现组串式逆变器和PowerTitan储能系统的实时状态镜像，通过多物理场耦合仿真，精准预测功率模块及电芯的健康状态（SOH）。建议在PowerStack储能系统及大型光伏电站中部署基于DT的故障诊...
一种基于自适应二次采样的多相驱动系统机器学习故障诊断方法
A Machine-Learning-Based Fault Diagnosis Method With Adaptive Secondary Sampling for Multiphase Drive Systems
Zicheng Liu · Lanlan Fang · Dong Jiang · Ronghai Qu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年8月
针对多相电机定子相位排布多样性导致现有故障诊断方法通用性差的问题，本文提出了一种基于自适应二次采样滤波的机器学习故障诊断方法。该方法有效提升了多相驱动系统在复杂工况下的故障识别精度与鲁棒性，并通过实验验证了其在多相电机系统中的有效性。
解读: 该技术主要针对多相电机驱动系统，虽然与阳光电源核心的光伏逆变器和储能PCS（通常为三相）存在差异，但其核心的“自适应二次采样”与“机器学习故障诊断”逻辑对iSolarCloud智能运维平台具有重要参考价值。在风电变流器及大功率电机驱动领域，该方法可提升设备运行状态的实时监测精度，降低误报率。建议研发...
考虑电容(C)与等效串联电阻(ESR)的模块化多电平变换器(MMC)单片数据驱动状态监测策略
Monolithic Data-Driven Condition Monitoring Strategy for MMC Considering C and ESR
Shuyu Ou · Mahyar Hassanifar · Martin Votava · Ariya Sangwongwanich 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
电容器的可靠性是确保模块化多电平变换器(MMC)性能的关键。现有研究多关注电容值，忽略了等效串联电阻(ESR)的影响。本文提出一种单片数据驱动监测策略，通过同时监测电容和ESR，提升MMC子模块的健康状态评估与预测性维护能力。
解读: MMC技术在阳光电源的大型集中式光伏逆变器及高压储能系统（如PowerTitan系列）中具有重要应用潜力。电容作为电力电子变换器中最易失效的被动元件，其ESR与电容值的联合监测对于提升系统全生命周期可靠性至关重要。该策略通过数据驱动方法实现故障预警，可集成至iSolarCloud智能运维平台，实现对...
用于智能栅极驱动板的双向通信电源电路
A Bidirectional Communicating Power Supply Circuit for Smart Gate Driver Boards
Julien Weckbrodt · Nicolas Ginot · Christophe Batard · Thanh Long Le 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年8月
本文探讨了功率电路中栅极驱动器的优化与安全开关需求。现代驱动板集成了短路检测、软关断、温度传感及导通电压监测等功能，并正致力于在线监测以实现预测性维护。文章提出了一种新型双向通信电源电路，旨在提升栅极驱动系统的智能化水平与可靠性。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式逆变器、PowerTitan储能系统及风电变流器）具有重要意义。随着功率密度提升，IGBT/SiC模块的驱动保护至关重要。该双向通信电源电路可提升驱动板的智能化程度，增强短路保护与状态监测能力，直接助力iSolarCloud平台实现更精准的预测性维护。建议研发团...
基于随机部分充电数据的电池健康状态数据驱动估计
Data-Driven Battery State of Health Estimation Based on Random Partial Charging Data
Zhongwei Deng · Xiaosong Hu · Penghua Li · Xianke Lin 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年5月
随着电动汽车的快速发展，电池健康状态（SOH）的准确估计对于安全监测、残值评估及预测性维护至关重要。本文提出了一种基于随机部分充电数据的数据驱动SOH估计方法，旨在解决现有方法在实际应用中对完整充电循环依赖性过强的问题，提升电池全生命周期管理的智能化水平。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack系列）具有极高价值。目前储能系统在电网侧和工商业侧应用中，往往难以获取完整的满充满放数据。通过引入该数据驱动算法，阳光电源的iSolarCloud智能运维平台可实现对储能电站电池健康状态的实时精准评估，无需等待完整充电循环。这不仅...
面向SiC MOSFET的具有定位功能的高精度宽温区变换器级导通电压测量技术
High Accuracy and Wide Temperature Range Converter-level On-State Voltage Measurement With Localization Function for SiC MOSFETs
Qunfang Wu · Shilin Shen · Han Zhang · Qin Wang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年4月
状态监测技术通过实时监测器件退化过程实现预测性维护，从而提升系统可靠性。导通电压是目前SiC MOSFET最实用的健康监测指标，但其在线提取技术仍面临挑战。本文提出了一种具有定位功能的变换器级导通电压测量方案，解决了宽温度范围下的高精度测量难题。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线具有极高的应用价值。随着SiC MOSFET在组串式光伏逆变器（如SG系列）及大功率储能变流器（如PowerTitan系列）中的广泛应用，器件的可靠性监测成为提升产品全生命周期价值的关键。该研究提出的在线导通电压测量与定位功能，可直接集成于iSolarCloud智能运维平...
基于生物地理学优化的DC-DC变换器低采样率在线参数监测及预测性维护
Low Sampling Rate Online Parameters Monitoring of DC–DC Converters for Predictive-Maintenance Using Biogeography-Based Optimization
B. X. Li · K. S. Low · IEEE Transactions on Power Electronics · 2016年4月
脉宽调制（PWM）DC-DC变换器在可再生能源系统中应用广泛，其可靠性至关重要。针对传统Walsh-Hadamard变换和递归最小二乘法（RLS）在测量噪声下参数识别精度下降的问题，本文提出了一种基于生物地理学优化（BBO）的新方法，旨在实现低采样率下的在线参数监测，从而提升变换器的预测性维护能力。
解读: 该技术对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack）及光伏组串式逆变器中的DC-DC变换环节具有重要价值。在实际电站运维中，高频采样往往受限于通信带宽和算力，该方法通过低采样率实现高精度参数识别，可有效提升iSolarCloud智能运维平台对变换器老化及潜在故障的预判能力。建议...
一种用于大规模模块化多电平变换器预测性维护调度的高效故障概率预测模型
A Tractable Failure Probability Prediction Model for Predictive Maintenance Scheduling of Large-Scale Modular-Multilevel-Converters
Jianfeng Fu · Saeed Peyghami · Alfredo Núñez · Frede Blaabjerg 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年5月
针对模块化多电平变换器（MMC）的预测性维护，本文提出了一种高效的故障概率预测模型。该模型综合考虑了任务剖面（Mission Profiles）和维护决策对未来故障概率的影响，旨在优化大规模电力电子系统的维护调度策略，提升系统运行的可靠性与经济性。
解读: 该研究对于阳光电源的大功率集中式光伏逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着阳光电源产品向高压、大功率及模块化方向发展，MMC拓扑的应用日益广泛。该模型提出的基于任务剖面的故障预测方法，可深度集成至iSolarCloud智能运维平台，实现从“事后维修”向“预测性维护”...
利用开关振荡阻尼特性在线监测电压源变换器直流母线电容ESR
Online ESR Monitoring of DC-Link Capacitor in Voltage-Source-Converter Using Damping Characteristic of Switching Ringings
Dawei Xiang · Yan Zheng · Hao Li · Yi Gu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年7月
在线监测直流母线电容的等效串联电阻（ESR）对电力变换器的故障预测和预防性维护至关重要。传统方法基于PWM电压和电流纹波，易受轻载等工况影响。本文提出一种利用开关振荡阻尼特性进行ESR在线监测的新方法，有效提升了在不同工况下的估算精度与可靠性。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan/PowerStack储能变流器）具有极高的应用价值。直流母线电容是功率变换器中最易老化的关键组件之一，通过利用开关振荡特性实现ESR的在线监测，无需额外硬件成本，即可实现对电容健康状态的实时评估。这不仅能显著提升iSola...
考虑温度波动的IGBT键合线成本效益预测方法
Cost-Effective Prognostics of IGBT Bond Wires With Consideration of Temperature Swing
Keting Hu · Zhigang Liu · He Du · Lorenzo Ceccarelli 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年7月
本文提出了一种针对IGBT键合线失效的成本效益预测方法。基于断裂力学理论建立了键合线剥离的状态方程，并充分考虑了温度波动的非均匀分布。该模型能够有效预测键合线裂纹扩展过程，为电力电子器件的寿命管理提供低成本的评估手段。
解读: IGBT是阳光电源组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan/PowerStack储能变流器以及风电变流器的核心功率器件。键合线失效是功率模块最常见的失效模式之一。该研究提出的基于断裂力学和温度波动的预测模型，可直接应用于iSolarCloud智能运维平台，通过实时监测运行数据实现对核心功率模块...
基于可迁移知识共享网络的锂离子电池SOH与RUL同步预测
Simultaneous Prediction of SOH and RUL for Lithium-Ion Batteries Using Transferable Knowledge Sharing Network
Kai Zhong · Zhihao Liu · Jiaqiang Tian · Chao Fan 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
锂离子电池的健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）预测对电力系统的安全运行至关重要。针对现有方法在泛化能力、预测精度及多任务协同方面的不足，本文提出了一种可迁移知识共享网络，实现了SOH与RUL的同步预测，有效提升了复杂工况下的预测性能。
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。通过引入可迁移知识共享网络，BMS系统能够更精准地评估电池衰减状态，提升电池全生命周期的安全性与运维效率。建议将该算法集成至iSolarCloud智能运维平台，通过大数据分析实现电池簇的精细化管理，...
应用于双馈感应电机的背靠背变流器直流母线状态被动与在线监测
Passive and Online DC Bus Status Monitoring for Back-to-Back Converters Applied to Doubly Fed Induction Machines
Cristian Blanco · Andres Suarez · Carlos Gomez-Aleixandre · Irene Pelaez 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年4月
本文提出了一种针对双馈感应电机（DFIG）风电变流器直流母线参数（串联电阻Rs、电感Ls及电容C）的被动式与在线监测估计方法。该技术旨在通过实时监测直流母线健康状态，实现风力发电机组的预测性维护，从而有效降低运维成本。
解读: 该技术对阳光电源风电变流器产品线具有极高的应用价值。风电变流器作为风电机组的核心部件，其直流母线电容的健康状态直接影响系统可靠性。通过集成该在线监测算法，阳光电源可进一步完善iSolarCloud智能运维平台的功能，实现从“故障后维修”向“预测性维护”的转型，显著降低风电场的运维成本。建议将此算法模...
轴承阻抗对双馈感应发电机转子绕组绝缘在线状态监测的影响
The Effect of Bearing Impedance on Online Condition Monitoring for Rotor Winding Insulation of Doubly-Fed Induction Generator
Dayong Zheng · Geye Lu · Zhiyuan Wang · Juntao Wang 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年9月
双馈感应发电机（DFIG）在风力发电中至关重要，但其转子绕组绝缘易受变流器高dv/dt电压及机械应力影响而失效。现有方法多侧重于短路故障诊断，缺乏预测能力。本文研究了轴承阻抗对转子绕组绝缘在线监测的影响，旨在提升风力发电机组的可靠性与故障预警能力。
解读: 该研究聚焦于风电核心部件的可靠性监测，与阳光电源风电变流器业务高度契合。风电变流器作为发电机与电网的接口，其输出的高dv/dt电压是导致转子绝缘老化的关键因素。通过深入理解轴承阻抗对监测信号的干扰，阳光电源可在iSolarCloud智能运维平台中集成更精准的故障预警算法，提升风电变流器全生命周期的可...
用于非隔离单开关DC-DC变换器开关故障诊断和电容ESR监测的高效罗氏线圈传感器应用
Application of an Efficient Rogowski Coil Sensor for Switch Fault Diagnosis and Capacitor ESR Monitoring in Nonisolated Single-Switch DC–DC Converters
Ebrahim Farjah · Hadi Givi · Teymoor Ghanbari · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年2月
功率开关和电解电容是电力电子变换器中最易损坏的组件。本文提出了一种新型罗氏线圈传感器，通过捕捉电感电流导数，实现对开关故障的诊断及电容等效串联电阻（ESR）的实时监测，为预防性维护提供了有效手段。
解读: 该技术对阳光电源的户用光伏逆变器及储能PCS产品具有重要参考价值。非隔离DC-DC变换器广泛应用于户用储能系统及小型组串式逆变器中，电解电容的老化和开关管故障是影响系统寿命的核心痛点。通过引入该新型罗氏线圈传感器，iSolarCloud智能运维平台可实现更精准的故障预警和健康状态（SOH）评估，减少...
第 1 / 2 页