SST 设备故障自愈技术研发成功 大幅提升供电可靠性

数据中心 SST 设备作为关键供电转换单元，其运行稳定性直接决定数据中心的供电可靠性。传统 SST 设备出现故障时，需依赖人工现场排查、诊断与修复，不仅故障处理时间长，常导致供电中断，还需投入大量专业运维人员，运维成本高昂。尤其对于金融、体制任务等关键领域的数据中心，哪怕是短时间的供电中断，都可能造成巨大的经济损失与恶劣的社会影响。为解除这一痛点，国内企业创新研发 SST 设备故障自愈技术，实现设备故障的自动检测、定位与修复，大幅提升供电可靠性，相关技术已在某大型股份制银行金融数据中心投用，设备故障自愈率达 90% 以上，这一技术突破将在 2026 年 6 月 3 日至 5 日上海新国际博览中心举办的数据中心固态变压器（SST）展览会上深度解读。

该 SST 设备故障自愈技术基于先进的故障诊断算法与冗余备份设计，构建起 “感知 - 诊断 - 自愈 - 备份” 的全流程故障处理体系。在故障感知层面，设备内置数十个高精度传感器，实时采集电压、电流、温度、绝缘状态、器件损耗等多维度运行参数，数据采样频率达 10kHz，确保及时捕捉微小故障信号；在故障诊断层面，搭载基于机器学习的智能故障诊断算法，通过分析历史故障数据与实时运行参数，可快速识别故障类型（如器件老化、电路短路、绝缘下降等）与精确故障位置，诊断准确率达 98% 以上；在故障自愈层面，针对不同类型的故障制定差异化自愈策略，对于电容老化、参数漂移等轻微故障，可通过自动调整运行参数、开启备用参数配置等方式实现在线自愈；对于功率器件损坏、电路断路等严重故障，可自动切换至冗余备份模块，实现故障模块的无缝替换，保障供电不中断；此外，技术具备故障学习功能，可将每次故障的诊断、自愈过程数据纳入算法训练库，不断优化故障诊断模型，提升故障识别与自愈的精细度和效率。

应用数据显示，该故障自愈技术投用后，SST 设备的平均故障处理时间从原来的 2 小时缩短至 10 秒以内，设备故障导致的供电中断率降低 95%，数据中心的供电可靠性从 99.99% 提升至 99.9995%。某银行数据中心运维负责人表示，该技术的应用大幅降低了运维压力，减少了因设备故障导致的业务中断风险，为金融交易、客户服务等关键业务的稳定运行提供了有力保障。行业专业人员指出，SST 设备故障自愈技术的研发成功，推动数据中心供电设备从 “被动维修” 向 “主动自愈” 转型，是数据中心供电可靠性提升的重要里程碑，将在金融、体制任务、医疗等关键领域得到广泛应用。本次展览会上，企业将搭建故障自愈技术模拟演示平台，现场模拟多种典型故障场景，直观展示 SST 设备的故障自动检测、定位与自愈过程。同时，将发布《SST 设备故障自愈技术应用白皮书》，详细解读技术原理、应用效果与部署要求，并邀请行业专业人员开展专题研讨，探讨数据中心关键设备智能化故障处理的发展趋势。