[發明專利]一種直流故障電弧檢測方法及系統

有效

• 申請號: 201611044979.8
• 申請日: 2016-11-24
• 公開（公告）號: CN107340459B
• 公開（公告）日: 2019-06-04
• 發明（設計）人: 張宸維;林方圓;李文杰;何俊;許二超;葉昌森;李杰;金希佳
• 申請（專利權）人: 安徽江淮汽車集團股份有限公司
• 主分類號: G01R31/12
• 分類號: G01R31/12
• 代理公司: 北京維澳專利代理有限公司 11252
• 代理人: 周放;江懷勤

1.一種直流故障電弧檢測方法，其特征在于，包括：

對光伏電池輸出的直流電壓按設定采樣頻率進行采集，得到輸出電壓數據；

對所述輸出電壓數據進行時域處理，獲得每一個檢測周期內的電壓平均值U_avg、電壓方差σ、最大的峰值差U_m；

與上一個檢測周期相比較，計算得到電壓平均值的差值△U_avg、電壓方差的差值△σ、最大峰值差的差值△U_m；

在所述電壓平均值的差值△U_avg大于第一閾值時，如果所述電壓方差的差值△σ大于第二閾值或所述最大峰值差的差值△U_m大于第三閾值，則對所述輸出電壓數據進行頻域處理，計算每個頻段的諧波能量和，并構成諧波能量和的特征向量空間；

利用預先訓練的BP神經網絡和所述特征向量空間，確定是否有電弧產生。

2.根據權利要求1所述的檢測方法，其特征在于，對所述輸出電壓數據進行頻域處理，計算每個頻段的諧波能量和，并構成諧波能量和的特征向量空間，包括：

對N個采集點的直流電壓數據進行傅立葉轉換，得到電壓頻譜；

根據奈奎斯特頻率，均分N個頻段，計算每個頻段的諧波能量和W；

由N個頻段的諧波能量和構成特征向量空間[W₁、W₂、W₃、……W_N]。

3.根據權利要求1所述的檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：按照以下方式訓練所述BP神經網絡：

確定所述BP神經網絡的拓撲結構；

分別采集光伏發電系統在突然啟動、負載突變、不同光照、不同直流電壓條件下的電壓數據，構成第一類學習樣本；

將所述第一類學習樣本輸入到所述BP神經網絡中進行反復訓練、測試，直到具備識別無電弧產生的能力；

分別采集光伏發電系統在不同直流電壓條件下不同的電弧發生位置發生電弧的電壓數據，構成第二類學習樣本；

將所述第二類學習樣本輸入到所述BP神經網絡中進行反復訓練、測試，直到具備識別電弧產生能力。

4.根據權利要求1所述的檢測方法，其特征在于，還包括：如果所述電壓平均值的差值△U_avg小于第一閾值，則確定為無電弧產生。

5.根據權利要求1所述的檢測方法，其特征在于，還包括：在所述電壓平均值的差值△U_avg大于第一閾值時，如果所述電壓方差的差值△σ小于第二閾值時，則確定為無電弧產生。

6.根據權利要求1所述的檢測方法，其特征在于，還包括：在所述電壓平均值的差值△U_avg大于第一閾值時，如果所述最大峰值差的差值△U_m小于第三閾值時，則確定為無電弧產生。

7.根據權利要求1至6任一項所述的檢測方法，其特征在于，還包括：在有電弧產生時，發送電弧故障報警信號。

8.一種直流故障電弧檢測系統，其特征在于，包括：數據采集單元、數據處理單元及識別單元；

所述數據采集單元用于對光伏電池輸出的直流電壓按設定采樣頻率進行采集，得到輸出電壓數據，并發送給所述數據處理單元；

所述數據處理單元用于對所述輸出電壓數據進行時域處理，獲得每一個檢測周期內的電壓平均值U_avg、電壓方差σ、最大的峰值差U_m，并與上一個檢測周期相比較，計算得到電壓平均值的差值△U_avg、電壓方差的差值△σ、最大峰值差的差值△U_m；在所述電壓平均值的差值△U_avg大于第一閾值、并且所述電壓方差的差值△σ大于第二閾值或所述最大峰值差的差值△U_m大于第三閾值時，對所述輸出電壓數據進行頻域處理，計算每個頻段的諧波能量和，并構成諧波能量和的特征向量空間；

所述識別單元用于利用預先訓練的BP神經網絡和所述特征向量空間確定是否有電弧產生。