电工电能新技术

作者：王志远， 孙鹏菊， 王海波， 杨舒萌

单位：输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室（重庆大学）， 重庆 400044

关键词：绝缘栅双极型晶体管, K-Means聚类, SVM分类, 状态分类评估模型

基金：国家自然科学基金重点项目(51137006) 、 国家自然科学基金项目(51577020)

绝缘栅双极型晶体管(IGBT)是功率变流器中最常用，也是故障率最高的元器件，因此其健康状态分类评估极为重要。文中基于聚类分类算法建立了IGBT模块的健康状态分类评估模型。首先根据聚类分类原理，简述了IGBT模块状态分类模型建立的步骤。然后以饱和压降和短路电流作为老化特征量，分析了老化过程特征量的变化趋势。最后搭建了IGBT模块健康状态分类评估模型，基于已有的数据集对模型进行了检测，模型分析结果与测试结果基本一致，验证了健康状态分类评估模型的准确性。

来源：2021年第11期

《电工电能新技术》期刊编辑部

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