基于KMFCC-BOA-CNN-1D的新能源电气设备故障诊断方法研究

针对新能源储能变流器频繁切换导致的元件故障诊断难题，研究人员提出基于核梅尔频率倒谱系数(KMFCC)和贝叶斯优化算法(BOA)的1D-CNN诊断模型。通过Matlab/Simulink平台模拟开路故障数据集，该模型在无噪声条件下准确率达97.88%，较传统方法提升2.74%-6%，为储能电站关键电气设备的安全运维提供了智能化解决方案。

　　

随着新型电力系统建设的推进，电池储能技术作为"源-网-荷-储"模式的核心环节，其变流器等关键电气设备的可靠性直接影响电站运行安全。然而，储能变流器在频繁充放电切换过程中易引发元件老化、过温及开路故障，传统诊断方法面临故障特征重叠、噪声干扰等挑战。现有基于混合逻辑动态模型的驱动方法需精确建模物理结构，而数据驱动方法对高相似性故障特征区分能力有限，导致诊断准确率普遍低于95%。

针对上述问题，Ran Ma团队在《International Journal of Low-Carbon Technologies》发表研究，创新性地将语音信号处理领域的核梅尔频率倒谱系数(KMFCC)引入电气故障特征提取，结合贝叶斯优化算法(BOA)改进的一维卷积神经网络(CNN-1D)，构建了KMFCC-BOA-CNN-1D诊断模型。关键技术包括：1)采用DBSCAN-GMM算法从变流器模块交流侧相电压/电流、直流侧母线电压等多维数据中提取异常特征；2)通过KPCA算法对54维MFCC特征降维；3)利用BOA优化CNN-1D的超参数，最终在包含79种故障类型的4000组样本数据集上验证模型性能。

研究结果部分：

能量储存变流器运行数据异常检测

通过改进的DBSCAN参数自选择方法（Eps=0.117，MinPts=3）提取多维数据特征，结合高斯混合模型(GMM)构建异常检测系统。实验显示优化后的DBSCAN-GMM模型检测准确率达98.78%，较传统K-Means方法提升12.37%。

基于MFCC与深度学习的故障诊断

采用12层梅尔滤波器组将时域信号转换为频域能量分布，经KPCA降维后输入BOA-CNN-1D模型。在信噪比(SNR)为-1dB至无噪声条件下，模型准确率从94.14%递增至97.88%，较EMD-SVM组合提升8.78%。

结论表明，该研究通过融合声学特征提取与深度学习技术，首次实现储能变流器故障特征的跨域迁移。诊断耗时仅0.02秒的特性使其具备工程应用价值，为新能源电站的智能化运维提供了新范式。未来可通过迁移学习进一步解决异常数据样本不足的问题。