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基于大数据的大容量电力电子系统可靠性研究
被引:43
作者:

何湘宁
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罗皓泽
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[1] 浙江大学电气工程学院
来源:
基金:
国家自然科学基金重大项目;
关键词:
大容量;
电力电子系统;
数据模型;
大数据处理;
D O I:
10.13334/j.0258-8013.pcsee.161782
中图分类号:
TM732 [电力系统的运行];
学科分类号:
080802 ;
摘要:
随着电力电子技术在新能源、高速机车、直流输电等大容量电力变换领域的广泛应用,其可靠性问题成为学术界和工业界的研究热点。基于因果模型的可靠性分析方法虽然在研究早期提供了原理层面的阐述,但在多物理场强耦合的复杂工况中的应用价值较低,而基于数据模型的可靠性研究方法尚处于初级阶段。该文提出将大数据处理技术应用于大容量电力电子系统可靠性研究的新思路,充分借助电力变换装置的海量历史运行数据,引入机器学习、数据挖掘和人工智能等大数据科学的最新理论成果,从数据泛在关系出发开展可靠性研究。论文详细阐述电力电子系统的大数据特征,并总结电力电子系统大数据应用中的若干关键技术。此外,论文从器件–装置–系统等多个层面深入分析大数据处理技术在大容量电力电子系统可靠性研究领域的潜在应用。大数据基本理论和方法的应用将提供一种通过数据关系间接理解原理本质的研究方法论的思维转变,有望为电力电子系统的可靠性研究开辟新途径。
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董玉斐
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王继业
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季知祥
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史梦洁
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黄复鹏
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朱朝阳
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彭小圣
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邓迪元
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程时杰
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文劲宇
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李朝晖
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牛林
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苗新
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贾东梨
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胡丽娟
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何开元
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