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分布式光伏系统故障诊断的数字孪生方法
A Digital Twin Approach for Fault Diagnosis in Distributed Photovoltaic Systems
Palak Jain · Jason Poon · Jai Prakash Singh · Costas Spanos 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年1月
本文针对屋顶及建筑集成分布式光伏系统，提出了一种用于故障诊断的数字孪生设计方法。通过构建光伏能量转换系统的数字孪生模型，实现对系统可测量特征输出的实时估计，并结合数学分析、仿真研究与实验验证，有效提升了分布式光伏系统的故障检测与诊断能力。
解读: 该数字孪生技术与阳光电源iSolarCloud智能运维平台高度契合。通过在云端构建组串式逆变器及户用光伏系统的数字孪生模型，可实现从“被动报警”向“主动预测性维护”的跨越。建议将此技术集成至iSolarCloud，利用实时数据与孪生模型比对，精准定位组件级故障（如遮挡、热斑、组串失配），降低运维成本...
开关功率变换器基于模型的故障检测与识别
Model-Based Fault Detection and Identification for Switching Power Converters
Jason Poon · Palak Jain · Ioannis C. Konstantakopoulos · Costas Spanos 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年2月
本文提出了一种基于模型状态估计器的开关功率变换器故障检测与识别（FDI）方法。该方法具有通用性，能够检测并识别各类开关变换器中组件及传感器的任意故障，并通过实验进行了验证。
解读: 该研究提出的通用型故障诊断技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。在组串式和集中式光伏逆变器以及PowerTitan/PowerStack储能系统中，功率器件与传感器的实时健康监测是提升系统可靠性的关键。通过引入基于模型的状态估计器，可显著增强iSolarCloud平台对设备早期故障的预警能力，减少非...