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智能化与AI应用 光伏逆变器 故障诊断 机器学习 ★ 5.0

一种基于时频马尔可夫排列转移场的光伏系统串联电弧故障检测方法

A Series Arc Fault Detection Method Based on Time-Frequency Markov Permutation Transition Field for Photovoltaic Systems With Power Electronic Devices

Zhendong Yin · Shuang Peng · Chunyu Xiao · Li Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月

串联电弧故障(SAF)是光伏系统火灾的主要诱因。在电力电子设备干扰下,准确快速地检测SAF仍面临巨大挑战。本文提出了一种基于时频马尔可夫排列转移场(TFMPTF)的SAF检测方法。首先,利用变分模态分解对电流信号进行分解,通过特征提取与分类算法实现对电弧故障的精准识别。

解读: 该研究直接针对光伏系统安全核心痛点,对阳光电源的组串式逆变器及户用逆变器产品线具有极高应用价值。目前阳光电源逆变器已具备AFCI(电弧故障断路器)功能,该方法通过引入时频马尔可夫排列转移场,能有效提升在复杂电力电子干扰环境下的故障识别精度,降低误报率。建议研发团队将该算法集成至iSolarCloud...