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...