摘要：晶闸管长期使用后会出现不可逆的性能下降，达到一定阈值后引发电路故障的概率会大幅上升，给特高压系统带来严重风险。为了保证特高压电网系统的安全运行，晶闸管的可靠性分析与退化状态评估尤为重要。通过仿真模拟加速寿命试验获取晶闸管的通态压降、反向恢复电荷、反向漏电流及反向恢复峰值电流的退化数据。首先通过结合局部均值分解（LMD）和自适应阈值对称小波基（symN）的方法进行降噪预处理，再通过核主成分分析（KPCA）与通道域注意力机制（SENet）结合对退化特征进行提取与融合，最终通过转换函数拟合建立了综合退化指标（CDI），实现对晶闸管的退化表征。采用多个指标对该方法进行检验，结果表明CDI与退化特征参数及退化时间呈现出高度的相关性，验证了该方法的有效性。
文章目录
0 引言
1 晶闸管退化表征问题
2 原理和方法
2.1 特征参数的选取
2.2 含双层滤波的数据预处理方法
2.3 多特征竞争加权的数据融合方法
2.4 综合退化指标的构建原理
3 仿真计算与分析
3.1 数据预处理
3.2 重要数据的提取与融合
3.3 综合退化表征指标的建立
4 结果分析与讨论
5 结论
