基于集成学习的时序自适应MMC子模块开路故障诊断方法

作     者：魏银图 张旸 温步瀛 王怀远 WEI Yintu;ZHANG Yang;WEN Buying;WANG Huaiyuan

作者机构：福州大学电气工程与自动化学院新能源发电与电能变换重点实验室福建福州350108 

出 版 物：《福州大学学报(自然科学版)》 (Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2025年第53卷第1期

页      面：35-41页

学科分类：12[管理学] 080801[工学-电机与电器] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 0808[工学-电气工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：福建省自然科学基金资助项目(2022J01113) 

主　　题：模块化多电平换流器 子模块开路故障 故障诊断 集成学习 时序自适应 

摘      要：针对模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)子模块开路故障诊断中固定时刻诊断方法及时性和准确性难以平衡的问题,提出基于集成学习的时序自适应MMC子模块开路故障诊断方法.首先,分析MMC子模块的开路故障特性,选择子模块的电容电压作为故障监测和定位的故障特征参量.然后,基于代价敏感法构建两个具有相反诊断倾向性的集成模型,分别得到确定样本和不确定样本.接着,将当前阶段不确定样本交由下一时刻的模型继续诊断,直至诊断出所有样本的结果.最后,通过实验验证所提出诊断方法的有效性.结果表明,该方法能在更短的诊断周波内显著提高模型的诊断性能.