【摘 要】
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针对逆变器核心部件绝缘栅双极型晶体管（IGBT）发生老化失效故障时会影响电力系统稳定运行的问题，为减少老化失效造成的损失并及时进行维护，提出了一种基于时间卷积网络（TCN）的IGBT老化故障预测方法。首先采用NASA研究中心发布的加速老化数据集，确定以集电极-发射极关断尖峰电压作为老化失效特征参数；然后经过剔除异常值、指数平滑等方式处理数据，并输入到构建好的TCN模型中；最后利用两项性能评价指标实
【机 构】
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安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室
【基金项目】
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安徽省教育厅开放基金资助项目（2021EIRC03ZD）；
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针对逆变器核心部件绝缘栅双极型晶体管（IGBT）发生老化失效故障时会影响电力系统稳定运行的问题，为减少老化失效造成的损失并及时进行维护，提出了一种基于时间卷积网络（TCN）的IGBT老化故障预测方法。首先采用NASA研究中心发布的加速老化数据集，确定以集电极-发射极关断尖峰电压作为老化失效特征参数；然后经过剔除异常值、指数平滑等方式处理数据，并输入到构建好的TCN模型中；最后利用两项性能评价指标实现对老化失效特征参数的预测。实验结果表明，文中所提方法预测的均方根误差为0.025 8,平均绝对误差为0.021 6,相比于长短时记忆网络模型、TCN模型的相对预测精度可提高到26%。
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