卷积神经网络（CNN）卷积相关技术应用于逆变器领域，来实现逆变器的仿真、故障诊断、能量控制等功能。

技术前沿 / 2025-03-04 18:17:06


  • 逆变器故障诊断：基于格拉姆角场与并行 CNN 的并网逆变器开关管健康诊断方法，先采集一维故障电压与电流信号的时序序列，利用格拉姆角场将其转化为二维图像，再将图像送入 CNN 进行并行学习训练，实现逆变器故障诊断。还有采用双支路结构的双流卷积模型，一路为图像输入经 2D-CNN 提取小波时频图像特征，另一路为故障波形直接输入 1D -CNN 提取时序特征，融合高维图像特征和一维时序特征，还可融合多头注意力机制提高故障识别的准确率。
  • 逆变器能量控制：在基于混合调制策略的单相逆变器能量控制系统中，智能优化模块的模块化特征提取层使用多功能卷积神经网络模块，对动态特征适应层提供的调整权重后特征数据进行处理，该模块具有多个并行的卷积通道，每个卷积通道在提取专门特征后，通过合并层融合，以获得一个综合特征表示，用于生成符合需求的调制参数，优化逆变器的能量转换效率和电能质量。
  • 提高数据处理效率和准确性：能够自动提取数据中的关键特征，比传统方法更有效地处理逆变器运行过程中的大量复杂数据，提高故障诊断的准确率、仿真结果的准确性等。
  • 增强系统的稳定性和可靠性：通过对逆变器状态数据的实时监测和分析，及时发现潜在问题并进行调整，有助于提升逆变器系统在不同工作条件下的稳定性和可靠性，减少故障发生的概率，降低维护成本。
  • 提升系统智能化水平：使逆变器系统具备更强的自适应能力和智能决策能力，能够根据不同的电网条件和负载需求，自动调整工作模式和参数，实现更高效的能量转换和管理。

 

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