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Electric Power Systems Research, 247, 111835p. (2025) DOI:10.1016/j.epsr.2025.111835
Open-circuit faults in grid-connected neutral point clamped (NPC) inverters are difficult to diagnose accurately due to their hidden nature and diverse fault modes. In order to distinguish faults, multiple diagnostic signals are usually required, but inputting too many diagnostic signals into the neural network will consume computing resources and response time. This paper proposes an efficient fault diagnosis method combining information fusion and a lightweight neural network.The “voltage between the midpoint of the upper and lower bridge arms†is defined as the fault detection signal, and it is fused with the current signal into a single gray image by using adaptive weighting fusion and un-threshold fusion recurrence plot. The hybrid attention mechanism of self-attention and convolution mix is introduced into the RepViT model to enhance the accuracy of model detail feature extraction and diagnosis. At the same time, the RepViT model is optimized using an asymmetric convolution structure to reduce the computational cost of the model. Experimental results show that the ACmix-RepViT model achieves 99.59% diagnostic accuracy with an average test time of 11.66 ms. Compared to RepViT m0.6, it improves accuracy by 1.71% and reduces test time by 18%. Compared to ResNet-34, it reduces parameters and FLOPs by 90%.
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