基于SSAE的模块化五级变换器故障检测与定位创新策略

本文探讨了一种创新的故障检测与定位技术，应用于模块化五级变换器（MFLC）系统。这种方法的核心是基于堆叠稀疏自动编码器（Stacked Sparse Autoencoder, SSAE），这是一项深度学习技术，它由多个自编码器（Autoencoder, AE）和一个softmax分类器构成。在MFLC电路中，各个子模块（Sub-Modules, SM）的电容器电压信号被整合为一个多通道信号，这一步骤有助于捕捉到不同SM的状态信息。 通过采用滑动窗口技术，可以收集一系列信号片段，这些片段被转化为向量形式，作为SSAE模型的训练和分析输入。自编码器作为一种无监督学习算法，能够在没有明确标记的数据中自动学习潜在的特征表示，这对于故障检测来说至关重要，因为它能识别异常模式而无需预先定义的特征。 堆叠结构增强了模型的复杂性和表达能力，使得SSAE能够更有效地处理和提取信号中的故障特征。此外，为了提升抗噪声性能，作者还引入了叠层去噪自编码器（Stacked Denoising SAE, SDSAE），进一步提高了模型对噪声干扰的抑制能力。 实验结果证明，该方法在快速、准确地检测MFLC故障子模块以及定位故障源方面表现出色，相比于现有的故障检测方法，其具有更好的鲁棒性和泛化能力。这对于实际的在线MFLC保护系统而言，意味着更高的可靠性与实时性，能有效防止故障扩大并及时采取修复措施。 总结来说，本文的研究提供了一种有效的故障检测与定位策略，结合了深度学习的自动化特征学习和信号处理技术，为模块化五级变换器的维护和安全保障提供了强有力的技术支持。在未来，随着AI技术在电力电子领域的深入应用，这种基于SSAE的方法可能会成为智能电力系统故障诊断的重要工具。