储能变流器信号高精度故障诊断方法OA北大核心CSTPCD

随着能源转型和碳中和的全球发展趋势,储能变流器关键组件的稳定性变得至关重要。特别是其功率器件和散热器在实际运行中的稳定性直接关系到整个系统的可靠性。关注储能变流器功率模组振动信号的故障诊断问题,传统诊断方法处理复杂信号时往往面临挑战,需要频繁地调整参数。此外,由于储能变流器的工作环境复杂,现有深度学习诊断方法的性能也不尽如人意。为此,提出一种基于大模型知识和通道注意力网络的储能变流器功率模组故障诊断方法LLMCAN。首先通过预训练的大规模语言模型,在特征提取过程中利用丰富的领域知识,增强模型对复杂功率模组振动信号的分析能力。其次引入通道注意力网络使模型能够自适应学习信号中不同通道之间的关系,提高故障诊断的准确性。在包含1000条真实工况数据的储能变流器信号数据集上进行验证,其中包括正常工况和9种故障模式。实验结果表明,该方法在多种度量指标下均显示出优越性能,其中诊断准确率高达99.8%,远超传统方法,为储能变流器功率模组的故障诊断提供一个高效、准确的解决方案。