[發(fā)明專利]光伏系統(tǒng)直流側(cè)電弧故障檢測(cè)裝置及其檢測(cè)方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201710535193.4 | 申請(qǐng)日: | 2017-07-03 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN107294494A | 公開(kāi)(公告)日: | 2017-10-24 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 徐文新;柴立超;吳春華 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 上海巖芯電子科技有限公司 |
| 主分類號(hào): | H02S50/00 | 分類號(hào): | H02S50/00;G01R31/12 |
| 代理公司: | 暫無(wú)信息 | 代理人: | 暫無(wú)信息 |
| 地址: | 200072 上海市靜*** | 國(guó)省代碼: | 上海;31 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 系統(tǒng) 直流 電弧 故障 檢測(cè) 裝置 及其 方法 | ||
1.光伏系統(tǒng)直流側(cè)電弧故障檢測(cè)裝置,其特征在于,包括一個(gè)數(shù)字信號(hào)處理器(1)、一個(gè)電流互感器(2)采樣光伏陣列(5)輸出端的直流母線電流信號(hào),經(jīng)過(guò)硬件濾波電路(3)濾除低頻信號(hào),再經(jīng)過(guò)ADC采樣(4)將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字信號(hào),輸入所述數(shù)字信號(hào)處理器(1)進(jìn)行電弧故障檢測(cè),若檢測(cè)到所述光伏陣列(5)存在故障電弧,由故障報(bào)警器(6)進(jìn)行故障報(bào)警。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的光伏系統(tǒng)直流側(cè)電弧故障檢測(cè)裝置,其特征在于,所述的硬件濾波電路(3)進(jìn)行高通濾波,濾除20kHz以下的信號(hào)分量。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的光伏系統(tǒng)直流側(cè)電弧故障檢測(cè)裝置,其特征在于,所述的ADC采樣(4)的采樣頻率為180kHz。
4.一種用于根據(jù)權(quán)利要求1所述的光伏系統(tǒng)直流側(cè)電弧故障檢測(cè)裝置的檢測(cè)方法,其特征在于,所述的數(shù)字信號(hào)處理器(1)根據(jù)輸入的電流信號(hào)進(jìn)行電弧檢測(cè),其過(guò)程如下:
步驟(1)對(duì)所述的電流采樣高頻信號(hào)x(t),采用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解,得到本征模態(tài)分量(intrinsic mode function,IMF),各本征模態(tài)分量IMF(1,2,...,n)分量在頻域里將信號(hào)從高頻到低頻自動(dòng)劃分,且每個(gè)本征模態(tài)分量IMF只含有一個(gè)主頻成分;
步驟(2)利用模糊熵算法提取各本征模態(tài)分量IMF分量的能量熵,選取局部分量本征模態(tài)分量IMF1、IMF2、IMF3的模糊熵E1、E2、E3作為特征向量;
步驟(3)利用模糊C均值聚類算法計(jì)算得到的歸一化特征向量與計(jì)算好的聚類中心的歐式距離進(jìn)行故障辨識(shí);
步驟(4)若步驟(3)檢測(cè)到故障電弧信號(hào),則由所述故障報(bào)警器(6)進(jìn)行故障報(bào)警;若步驟(3)沒(méi)有檢測(cè)到故障電弧信號(hào),則重復(fù)步驟(1)到步驟(3)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的光伏系統(tǒng)直流側(cè)電弧故障檢測(cè)方法,其特征在于,所述的步驟(1)中集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)算法為經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)算法的優(yōu)化,其分解步驟如下:
步驟(1-1)在原時(shí)間序列x(t)中加入高斯白噪聲序列n(t),表示為xe(t)=x(t)+n(t);
步驟(1-2)對(duì)重構(gòu)后的時(shí)間序列xe(t)利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD算法分解為若干個(gè)本征模態(tài)分量IMF分量,找出信號(hào)xe(t)的所有極大值和極小值,利用三次樣條插值法構(gòu)造信號(hào)的上下包絡(luò)線u(t)、v(t),求出上下包絡(luò)線的均值為m(t)=u(t)-v(t)/2,原始信號(hào)與包絡(luò)線均值的差值為h(t)=x(t)-m(t);判斷h(t)是否滿足本征模態(tài)分量IMF的兩個(gè)條件:①極值點(diǎn)的數(shù)量與過(guò)零點(diǎn)的數(shù)量相等或相差一個(gè),②信號(hào)的上下包絡(luò)線的均值為零,若同時(shí)滿足,則得到一個(gè)本征模態(tài)分量IMF分量ci(t),否則重復(fù)以上步驟;剩余分量r(t)為原始信號(hào)xe(t)減去ci(t),判斷r(t)是否滿足終止條件,其終止條件為達(dá)到設(shè)定的分解層數(shù)為3層或者r(t)為單調(diào)函數(shù),若不滿足則用r(t)代替xe(t)重復(fù)以上步驟;針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD在信號(hào)分解結(jié)束得到若干本征模態(tài)分量IMF分量與剩余分量之和為此處i取值為3,即算法只分解到第三層,這樣既能提高程序運(yùn)行效率又足夠提取故障特征頻段;
步驟(1-3)計(jì)算m組加入均方根相等的不同白噪聲序列后的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD分解后的本征模態(tài)分量本征模態(tài)分量IMF(ij),i表示經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD算法分解的層數(shù)i≤3;j表示第j次經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD算法分解,j≤m,m=10;
步驟(1-4)對(duì)m次經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD分解結(jié)果計(jì)算均值,并將得到的結(jié)果輸出,即
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