[發明專利]一種機器學習融合多時頻特征的光伏系統故障電弧檢測方法有效
| 申請號: | 201710278936.4 | 申請日: | 2017-04-25 |
| 公開(公告)號: | CN107086855B | 公開(公告)日: | 2018-10-30 |
| 發明(設計)人: | 陳思磊;李興文;張夢瑤 | 申請(專利權)人: | 西安交通大學 |
| 主分類號: | G01R31/12 | 分類號: | G01R31/12;H02S50/00;H02S50/10;H02H7/26 |
| 代理公司: | 西安通大專利代理有限責任公司 61200 | 代理人: | 范巍 |
| 地址: | 710049 陜*** | 國省代碼: | 陜西;61 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 機器 學習 融合 多時 特征 系統故障 電弧 檢測 方法 | ||
本發明公開了一種機器學習融合多時頻特征的光伏系統故障電弧檢測方法,以Ts長度的時間窗采集信號xn,經過伽柏變換得到xn在時頻域內對應的方陣分布形式;經過瑞敦?魏格納變換得到xn在時頻域內對應的矩陣分布形式,對兩個矩陣元素進行時間維度的積分,選取頻率維度上的特定分量進行不同處理,得到對應的多個時頻特征,基于訓練好的隱式馬爾科夫模型融合這多個特征量,便可判斷當前時間窗內光伏系統是否發生故障電弧。本發明通過融合多個有效時頻特征準確辨識并網光伏系統內多種故障電弧形式,加快故障電弧動作的同時還能確保多種類弧工況不誤動,由此提升了并網光伏系統安全穩定運行的能力,解決了并網光伏系統面對外界干擾可能發生潛在誤動的問題。
技術領域
本發明屬于光伏電氣故障檢測技術領域,具體涉及一種使用伽柏變換和瑞敦-魏格納變換得到多時頻特征量、使用隱式馬爾科夫模型融合多時頻特征量的光伏系統故障電弧檢測方法,由此加快動作故障電弧工況下的相應故障支路,確保多種類弧工況不發生誤動作,提升了并網光伏系統安全穩定運行的能力。
背景技術
在光伏產品大規模應用之前,應用最為廣泛的是交流電。針對交流故障電弧的防治,已有相應的法規、標準測試方法及相應的工業產品,例如交流故障電弧斷路器(ACAFCI)。早在1999年,美國便制定了UL1699標準指導交流故障電弧斷路器的研制,要求所有家庭臥室內的供電支路均要安裝這類保護裝置。2013年,國際電工委員會也制定了交流故障電弧斷路器的國際標準IEC62606-2013。我國也于2015年開始實施相關標準GB14287.4-2014《電氣火災監控系統第四部分:故障電弧探測器》,提出關于AFDD的一般設計要求及將其作為電氣火災監控系統的重要組成部分。由此可見,交流故障電弧的防治已經得到世界各國的廣泛、深入研究。目前,作為最為普遍使用的新能源直流電之一的太陽能光伏發電,應用于并網光伏系統直流側的直流故障電弧斷路器(PV DC AFCI)產品尚未成熟,對其故障電弧特性的研究也處于起步階段。2011年美國國家電工法規(National Electric Code,NEC)在第690章節中增加了關于光伏系統直流故障電弧保護器的內容,同時北美最大的認證機構美國保險商實驗室(UL)也在2011年制定UL 1699B標準,明確規定了光伏系統直流故障電弧斷路器的測試方法,對NEC 2011法規690.1的內容作了進一步詳述。因此,光伏系統故障電弧的防治研究迫在眉睫,相信在不久的將來,其必有較高的商業價值和廣闊的市場應用。
光伏發電比起傳統發電方式有很顯著的優勢,它具有綠色無污染、使用壽命長且檢修率低的優點,現在已經廣泛地在全世界的工商業、基礎建筑設施及住宅區投入使用。然而光伏系統一旦出現線路絕緣老化、線路絕緣破損或者連接頭松動等現象,這些非操作因素均會引發故障電弧,多樣的故障電弧工況中宏觀檢測信號在故障態表征形式不一,現有的光伏系統故障電弧檢測方法不能準確、快速地識別多樣的故障電弧并加以切斷發生的支路,故障電弧的高溫特性便會造成光伏系統相關設備器件的嚴重損壞,引發區域面積停電和火災事故,威脅周邊居民生命財產安全。目前,故障電弧識別檢測過程往往使用電量信號。然而,并網光伏系統運行時,光伏系統的電量輸出受運行環境影響很大,譬如光伏拓撲變化、自然光照條件的變化、逆變器調節、直流開斷、系統軟啟動等類弧工況均有可能擾動并網光伏系統的電量輸出信號,形成與故障電弧類似的類弧工況干擾故障電弧的正確判斷結果。如果在發生類弧工況時檢測方法發生誤動,則會在并網光伏系統正常運行時發生不應該的停機狀態,大大減少并網光伏系統的運行時間,降低并網光伏系統的運行效率。因此,研究光伏系統故障電弧檢測方法在類弧工況擾動情形下還能準確、快速識別故障電弧工況,對并網光伏系統正常穩定運行、保持并網光伏系統經濟效應有著極其重要的意義。
發明內容
本發明的目的在于解決并網光伏系統內故障電弧和類弧工況的準確、可靠、快速辨識,提供了一種機器學習融合多時頻特征的光伏系統故障電弧檢測方法。
為達到上述目的,本發明采用了以下技術方案:
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