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基于逻辑的电力电子智能故障诊断与恢复方法
Logic-Based Methods for Intelligent Fault Diagnosis and Recovery in Power Electronics
Weiqiang Chen · Ali M. Bazzi · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年7月
本文提出了一种基于故障与基本测量量之间相关性的电力电子变换器智能故障诊断逻辑方法。通过利用现有测量信号，实现了故障后的快速诊断与系统恢复，旨在提升电力电子系统的生存能力与可靠性。
解读: 该研究直接契合阳光电源对高可靠性电力电子产品的需求。故障诊断与自愈能力是提升光伏逆变器（如SG系列组串式逆变器）和储能系统（如PowerTitan系列）运维效率的关键。通过引入逻辑驱动的智能诊断算法，可显著降低iSolarCloud平台的误报率，实现故障的精准定位与快速恢复，从而减少电站停机时间。建...
故障后重构N电平中点钳位(NPC)逆变器的基于模型的电压质量分析与优化
Model-Based Voltage Quality Analysis and Optimization in Post-Fault Reconfigured N-Level NPC Inverter
Weiqiang Chen · Ali M. Bazzi · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年12月
本文针对故障后重构的N电平中点钳位(NPC)逆变器，提出了一种基于模型的电压质量分析与优化方法。研究发现，多电平逆变器在故障重构后电压质量显著下降，可能影响关键应用。本文旨在分析并解决这一电压质量问题。
解读: 该研究对阳光电源的组串式及集中式光伏逆变器，尤其是大功率多电平NPC拓扑产品具有重要参考价值。在大型地面电站及工商业应用中，逆变器在功率器件故障后的容错运行能力直接影响电站的可用率。通过该文提出的重构优化策略，可以提升阳光电源逆变器在故障状态下的输出波形质量，降低谐波畸变，从而增强系统在极端工况下的...
基于数据驱动的SiC MOSFET故障预测方法
Data-Driven Approach for Fault Prognosis of SiC MOSFETs
Weiqiang Chen · Lingyi Zhang · Krishna Pattipati · Ali M. Bazzi 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年4月
本文提出了一种用于碳化硅（SiC）MOSFET故障预测的无监督学习方法。该方法通过监测器件在退化过程中的电压、电流、温度及其他特征参数的变化趋势来实现。文章回顾了半导体失效模式及现有故障预测技术，并首次针对SiC器件的退化特性提出了该数据驱动方案。
解读: SiC MOSFET是阳光电源组串式逆变器、PowerTitan储能系统及电动汽车充电桩的核心功率器件。随着高功率密度设计需求增加，SiC器件的可靠性成为系统长寿命运行的关键。该研究提出的无监督学习故障预测方法，可集成至iSolarCloud智能运维平台中，通过实时采集电压、电流及温度数据，实现对功...