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基于多特征融合的光伏系统串联直流电弧故障识别方法

胡继新 许永新 耿镱诚 王永强

胡继新, 许永新, 耿镱诚, 等. 基于多特征融合的光伏系统串联直流电弧故障识别方法[J]. 现代电力, 2022, 39(5): 529-536. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0314
引用本文: 胡继新, 许永新, 耿镱诚, 等. 基于多特征融合的光伏系统串联直流电弧故障识别方法[J]. 现代电力, 2022, 39(5): 529-536. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0314
HU Jixin, XU Yongxin, GENG Yicheng, etc. A Multi-feature Fusion-Based Method to Recognize Series DC Arc Fault in Photovoltaic System[J]. Modern Electric Power, 2022, 39(5): 529-536. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0314
Citation: HU Jixin, XU Yongxin, GENG Yicheng, etc. A Multi-feature Fusion-Based Method to Recognize Series DC Arc Fault in Photovoltaic System[J]. Modern Electric Power, 2022, 39(5): 529-536. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0314

基于多特征融合的光伏系统串联直流电弧故障识别方法

doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0314
详细信息
    作者简介:

    胡继新(1970),男,本科,高级工程师,研究方向为新能源电力系统,E-mail:hjx7078@126.com

    许永新(1994),男,硕士研究生,通信作者,研究方向为电气设备在线监测与故障诊断,E-mail:1450847043@qq.com

    耿镱诚(1994),男,硕士研究生,研究方向为电气设备在线监测与故障诊断

    王永强(1975),男,博士,副教授,硕士生导师,研究方向为电气设备在线监测与故障诊断、电气绝缘技术

  • 中图分类号: TM501

A Multi-feature Fusion-Based Method to Recognize Series DC Arc Fault in Photovoltaic System

  • 摘要: 针对目前光伏系统中存在的串联直流电弧故障特征量少、识别定位困难等问题,提出一种基于多特征融合的光伏系统串联直流电弧故障识别方法。首先搭建实验平台,采集正常和串联直流电弧故障下的电流信号并利用小波变换进行降噪;其次,对降噪后信号提取时域上的电流均值变化率和电流周期最值差特征量,并提取频域上的各频带能量及能量比,利用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)得到各阶信号本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),计算各阶IMF故障信号与正常信号余弦相似度,并提取相似度较低电弧的IMF能量熵特征;然后,以时域、频域、能量熵特征构成多维特征向量,构建故障电弧特征空间,通过实验确定故障空间边界参数,得到特征判据,根据多维特征判据实现直流电弧故障检测;最后,通过实验分析验证所提方法的准确性。
  • 图  1  直流电弧故障实验平台结构图

    Figure  1.  Structural diagram of DC arc fault experiment platform

    图  2  直流电弧故障现象

    Figure  2.  The phenomenon of DC arc fault

    B1  正常及电弧故障状态下的时域波形对比图

    B1.  Contrast of time domain waveforms under normal and arc fault states

    B2  正常及电弧故障状态下频谱对比图

    B2.  Contrast of frequency spectrum under normal and arc fault states

    图  3  正常及电弧故障状态EEMD分解结果对比

    Figure  3.  Comparison of EEMD decomposition results under normal and arc fault states

    B3  各阶信号的余弦相似度曲线

    B3.  Cosine similarity curve of each order signal

    图  4  电弧故障多维特征空间示意图

    Figure  4.  Schematic diagram of multi-dimensional feature space under arc fault

    图  5  不同电压下正常和电弧故障特征对比

    Figure  5.  Comparison of the characteristics of normal state and that of arc fault characteristics under different voltages

    图  6  不同影响因素下电弧识别结果

    Figure  6.  Recognition results of the arc under different influencing factors

    A1  光伏组件参数

    A1.   Parameters of PV module

    参数指标最佳工作电压Un/V最佳工作电流In/A开路
    电压Uoc/V
    短路电流Isc/A最大功率Pm/W
    数据28.89.02369.75260
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    A2  各频带能量及能量比

    A2.   Energy and energy ratio of each frequency band

    频带范围/kHz电弧状态能量Earc i正常状态能量E0 i能量比βi
    f10~508.4260.94518.915
    f250~1008.5210.834210.215
    f3100~1502.9750.61574.832
    f4150~2000.7390.31242.366
    f5200~2500.8050.52981.519
    f6250~3000.2460.42310.581
    f7300~3500.5380.72610.741
    f8350~4000.3740.34391.088
    f9400~4500.2910.37260.781
    f10450~5000.4730.53270.887
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    A3  时域特征参数

    A3.   Characteristic parameters of time domain

    序号正常状态故障状态dT2/ dT1
    IvarIdiffdT1IvarIdiffdT2
    10.1310.1250.1810.6270.4650.7814.315
    20.2320.0850.2470.7360.5910.9443.822
    30.2540.0630.2620.7530.4840.8953.146
    40.0250.0570.0620.5620.5590.97315.694
    50.1630.0380.1670.5530.5350.7694.605
    60.1180.0840.1450.7450.5290.8355.759
    70.0620.0480.0780.7810.4830.91811.769
    80.1750.1310.2190.6940.5640.8944.082
    90.0730.1270.1460.5230.5420.7535.159
    100.1340.0430.1410.6950.5680.8986.369
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    A4  频域特征参数

    A4.   Characteristic parameters of frequency domain

    序号正常状态故障状态dF2/ dF1
    Earc1Earc2dF1Earc1Earc2dF2
    10.8580.9551.2846.0738.14910.1637.915
    20.9111.0641.4017.6167.56510.7347.662
    31.1560.9351.4878.1388.17411.5347.756
    41.0631.0281.4795.9547.6529.4796.409
    51.0451.0161.4576.6027.82310.2367.025
    61.0151.1451.5308.6896.93211.1157.265
    70.9381.1921.5177.4646.94110.1936.719
    80.9931.0891.4748.9615.86510.7097.265
    91.1270.8951.4398.3118.30911.7528.167
    101.0840.9471.4397.5887.48510.6587.407
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    A5  基于EEMD的能量熵特征参数

    A5.   EEMD-based Characteristic parameters of energy entropy

    序号正常状态故障状态dH2/ dH1
    H5H6dH1H5H6dH2
    11.0171.6581.9456.1725.8798.5244.838
    21.7411.8292.5255.2436.4488.3113.291
    31.4231.0831.7887.2536.6159.8165.489
    42.6651.5753.0966.5644.8538.1632.637
    51.9331.6412.5365.7495.1467.7163.043
    62.1851.7922.8266.4285.2688.3112.941
    72.2471.9562.9795.8126.1388.4532.838
    81.3181.6842.1386.2235.8428.5353.992
    92.4741.7543.0336.7565.6138.7832.896
    102.5322.0813.2776.9366.2499.3362.849
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    表  1  不同识别方法性能对比

    Table  1.   The performance comparison of different identification methods

    识别方法误判次数识别准确率/%
    时域特征1288
    频域特征892
    能量熵特征694
    多维特征199
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-11-08
  • 录用日期:  2022-01-13
  • 刊出日期:  2022-10-10

基于多特征融合的光伏系统串联直流电弧故障识别方法

doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0314
    作者简介:

    胡继新(1970),男,本科,高级工程师,研究方向为新能源电力系统,E-mail:hjx7078@126.com

    许永新(1994),男,硕士研究生,通信作者,研究方向为电气设备在线监测与故障诊断,E-mail:1450847043@qq.com

    耿镱诚(1994),男,硕士研究生,研究方向为电气设备在线监测与故障诊断

    王永强(1975),男,博士,副教授,硕士生导师,研究方向为电气设备在线监测与故障诊断、电气绝缘技术

  • 中图分类号: TM501

摘要: 针对目前光伏系统中存在的串联直流电弧故障特征量少、识别定位困难等问题,提出一种基于多特征融合的光伏系统串联直流电弧故障识别方法。首先搭建实验平台,采集正常和串联直流电弧故障下的电流信号并利用小波变换进行降噪;其次,对降噪后信号提取时域上的电流均值变化率和电流周期最值差特征量,并提取频域上的各频带能量及能量比,利用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)得到各阶信号本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),计算各阶IMF故障信号与正常信号余弦相似度,并提取相似度较低电弧的IMF能量熵特征;然后,以时域、频域、能量熵特征构成多维特征向量,构建故障电弧特征空间,通过实验确定故障空间边界参数,得到特征判据,根据多维特征判据实现直流电弧故障检测;最后,通过实验分析验证所提方法的准确性。

English Abstract

胡继新, 许永新, 耿镱诚, 等. 基于多特征融合的光伏系统串联直流电弧故障识别方法[J]. 现代电力, 2022, 39(5): 529-536. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0314
引用本文: 胡继新, 许永新, 耿镱诚, 等. 基于多特征融合的光伏系统串联直流电弧故障识别方法[J]. 现代电力, 2022, 39(5): 529-536. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0314
HU Jixin, XU Yongxin, GENG Yicheng, etc. A Multi-feature Fusion-Based Method to Recognize Series DC Arc Fault in Photovoltaic System[J]. Modern Electric Power, 2022, 39(5): 529-536. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0314
Citation: HU Jixin, XU Yongxin, GENG Yicheng, etc. A Multi-feature Fusion-Based Method to Recognize Series DC Arc Fault in Photovoltaic System[J]. Modern Electric Power, 2022, 39(5): 529-536. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0314
    • 全球一次能源日益减少,使得太阳能光伏发电系统得到较大规模的应用[1]。但随着光伏系统的长时间运行以及投入环境大部分处于荒山、沙漠等多方面因素,系统极易发生直流电弧故障,导致系统发电效率降低,甚至危害系统及整个电网的安全[2-4]。因此,研究识别光伏系统直流电弧故障的方法,在电弧发展初始阶段采取有效措施,预防故障电弧发生,对保障光伏系统稳定运行具有重要意义[5-9]

      目前,国内外学者针对光伏系统直流电弧故障的检测进行了初步的研究,并提出相应的识别方法。文献[10]提出了直流串联电弧故障检测和故障串识别技术,并通过实验验证了所述方法的有效性;文献[11]从时域、频域和时频域方面对电弧信号进行分析研究,得出各种方法的适用场景;文献[12-13]采用机器学习的方法对串联直流电弧故障进行分析,并通过实验验证了方法的有效性;文献[14-16]基于小波变换方法,提取直流电弧的时频特性对电弧进行故障检测,但小波变换方法不具有自适应性;文献[17]通过采用变分模态分解的方法提取电弧故障特征,实现了故障电弧的检测;文献[18]通过采用扩展频谱时域反射法实现直流电弧故障信号的检测与定位。

      虽然国内外相关学者在光伏系统串联直流电弧故障识别方面取得了一定的成果,但仍有以下不足。第一,采用时域、频域或小波变换后的单一特征量作为电弧识别特征时,当电弧特征不明显时,容易造成误判,使识别准确率下降;第二,若采用机器学习的方法需要设定深度学习方法的关键参数,如网络节点数等,参数不准时也会造成识别准确率下降。综上所述,特征量的选择与处理对直流电弧故障模式识别具有十分重要的意义,因此文中提出一种基于多特征融合的光伏系统串联直流电弧故障识别方法,实验结果表明文中所提方法较现有特征识别方法具有更高的识别准确率。

    • 光伏系统易发生由光伏板之间、光伏板与导架间、2接线盒间以及损坏的连接线间的接触不良等原因导致的串联电弧故障和主要由线路损坏引起的并联电弧故障[19]。但并联电弧故障发生概率较低,且电流较大,易被保护装置检测到,而发生串联电弧故障概率较大,且故障电流较小,难以被保护装置检测到[20],因此文中重点对光伏系统串联直流电弧故障进行研究并搭建实验平台,该平台结构示意图如图1所示。

      图  1  直流电弧故障实验平台结构图

      Figure 1.  Structural diagram of DC arc fault experiment platform

      平台中以12块参数一致的光伏板组成光伏阵列,每6块为一组进行串联,两组之间并联,光伏组件参数如附录A表A1所示。

      表 A1  光伏组件参数

      Table A1.  Parameters of PV module

      参数指标最佳工作电压Un/V最佳工作电流In/A开路
      电压Uoc/V
      短路电流Isc/A最大功率Pm/W
      数据28.89.02369.75260

      电弧发生器的制作参考UL1699B标准[21],通过步进电机控制2电极间隙大小,当达到电弧产生条件时,2极间的空气间隙将会被击穿发生电弧放电。电流采集模块对电弧信号进行实时采集,并利用示波器对信号进行显示和保存,采样率为1MHz。由于发生直流电弧故障时,电弧对电极具有很强的灼烧作用,因此为保证每次实验数据的准确性和一致性,在每次实验后需要重新对电极进行打磨。如图2所示为实验中产生的直流电弧故障现象,图中的亮斑即为产生的故障电弧。

      图  2  直流电弧故障现象

      Figure 2.  The phenomenon of DC arc fault

    • 采集到的实验原始信号会伴有低频信号交流噪声的干扰,因此对实验结果得到的光伏系统正常及发生电弧故障状态时的电流数据在数据处理软件中进行小波降噪处理,得到如附录B图B1所示的时域信号图,图中的结果表明,当光伏系统处于正常状态时,电流波形幅度变化不大,当光伏系统发生电弧故障时,其时域图开始出现大幅度的上下抖动,因此文中以时域信号的故障特征作为判断光伏系统串联直流电弧故障的一种检测参量。

      图  B1  正常及电弧故障状态下的时域波形对比图

      Figure B1.  Contrast of time domain waveforms under normal and arc fault states

      文中以电流均值变化率Ivar和电流周期最值差Idiff2个特征量描述电弧故障前后电流幅值突变特性[22],其计算公式如式(1)所示:

      $$ \begin{cases} \begin{array}{l} {I_{{{\rm{var}}} }} = {\left[\displaystyle\sum\limits_{n = 1}^N {I{{(n)}^{{T{\text{ + }}1}}} - \displaystyle\sum\limits_{n = 1}^N {I{{(n)}^{T}}} } \right]}/ \displaystyle\sum\limits_{n = 1}^N {I(n)} \\ {I_{{\text{diff}}}} = I_{\max }^{{T}} - I_{{\min }}^{T}\\ \end{array} \end{cases} $$ (1)

      式(1)中,N为单个时间窗口T内的电流数据个数,其中,第n个数据点的电流幅值为I(n)TI(n)T+1为下一个时间窗口(T+1)内第n个数据点的电流幅值;$I_{\max }^{{T}} $$I_{\min }^{{T}} $分别为同一时间窗口T内所有采样点电流幅值的最大值和最小值;文中取时间窗口T为1 ms,即每个窗口中包含有1000个电流数据点。

    • 对时域信号进行快速傅里叶变换(fast Fourier transformation, FFT)得到正常及串联电弧故障情况下的频谱对比图,如附录B图B2所示。

      图  B2  正常及电弧故障状态下频谱对比图

      Figure B2.  Contrast of frequency spectrum under normal and arc fault states

      由附录B图B2可知,电弧故障发生前后谐波含量有所增加,致使发生电弧故障后频谱能量分布不均匀。实验中采样频率为1 MHz,根据采样定律,在进行不失真情况下分析采集得到的电流数据频率范围为0~500 kHz。因此,为便于分析,文中通过FFT以50 kHz为间隔将信号分为10个更小的频带,分别记为f1f2、…、f10,分别计算正常状态和故障状态下每个频率段所对映所有点的电流幅值平方和作为该频率段的能量,并分别记为E0 iEarc i(i=1,2,…,10)。

      分别求取2种状态下对映各频率段的能量比值βi,即:

      $$ {\beta _i} = {E_{{\text{arc }}i}}/{E_{{\text{0 }}i}} $$ (2)

      计算结果如附录A表A2所示,电流信号故障状态和正常状态的能量比值越大,说明在故障前后相对映频率段的能量变化越明显。由附录A表A2各段能量比可以看出,在直流电弧故障发生后,低频率段0~50 kHz、50~100 kHz内的能量变化比正常状态下更加明显,因此文中将f1f2所对映频段的能量Earc 1Earc 2作为频域特征检测量。

      表 A2  各频带能量及能量比

      Table A2.  Energy and energy ratio of each frequency band

      频带范围/kHz电弧状态能量Earc i正常状态能量E0 i能量比βi
      f10~508.4260.94518.915
      f250~1008.5210.834210.215
      f3100~1502.9750.61574.832
      f4150~2000.7390.31242.366
      f5200~2500.8050.52981.519
      f6250~3000.2460.42310.581
      f7300~3500.5380.72610.741
      f8350~4000.3740.34391.088
      f9400~4500.2910.37260.781
      f10450~5000.4730.53270.887
    • 经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法对非线性、非平稳信号具有非常好的变换效果,它基于信号的局部特征时间尺度,将复杂信号分解为有限的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)之和,每一个IMF所包含的频率成分除了与频率相关以外,还与信号本身有较强的相关性,因此,具有很强的自适应性[23]。但EMD方法具有一定的缺点,最严重的就是其计算过程会导致严重的模态混叠,因此,有学者利用平均值的思想用白噪声对EMD进行优化改进得到集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)方法,较好地解决了这一问题[24],文中利用EEMD分解方法对电弧信号进行分解,提取得到不同的时频分量特征,从而进行故障检测。

      EEMD方法的分解步骤为:

      Step1:在原始信号x(t)中加入均值为零的随机白噪声序列s(t),得到新信号xn(t)

      $$ {x_{\text{n}}}(t) = x(t) + s(t) $$ (3)

      Step2:对信号xn(t)进行EMD分解,具体过程为:

      1) 确定信号xn(t)的所有局部极大值和极小值点,将局部极大值和局部极小值点用3次样条插值方法连接起来形成信号的上下包络线ea(t)、eb(t);

      2) 计算xn(t)的上、下包络线的平均值,得到平均值曲线m(t),计算得到新的序列h(t)即:

      $$ \left\{ \begin{gathered} m(t) = \frac{{[{e_{\text{a}}}(t) + {e_{\text{b}}}(t)]}}{2} \\ h(t) = {x_{\text{n}}}(t) - m(t) \\ \end{gathered} \right. $$ (4)

      3) 判断h(t)是否满足IMF条件,即h(t)在整个时间范围内,局部极值点和过零点的数目相等或最多相差一个,以及局部极大值确定的包络线和局部极小值确定的包络线均值为零。如果满足则得到xn(t)的一个IMF分量di(t),若不满足,则将h(t)作为原始信号重复以上步骤;

      4) 从xn(t)中把di(t)分离出来,得到剩余信号分量r(t),将r(t)作为原始信号,重复以上步骤直至满足终止条件结束。

      Step3:对x(t)分别加入k组方差相等的白噪声信号,重复以上步骤,得到k组信号的EMD分解结果;

      Step4:计算k组分解结果的均值并输出。

      按上述步骤,得到如图3所示的光伏系统在正常状态和电弧故障状态下电流信号EEMD算法进行分解后得到的各阶IMF分量对比图,共包括10阶IMF信号和1阶r(t)信号,因图形较小,未标出的正常电流的纵坐标电流幅值变化范围为[−0.1,0.1]A,电弧故障电流的纵坐标变化为[−0.2,0.2]A。

      图  3  正常及电弧故障状态EEMD分解结果对比

      Figure 3.  Comparison of EEMD decomposition results under normal and arc fault states

      电流信号经EEMD分解得到了10个IMF含有不同时频成分的分量,其中IMF的选择也是EEMD法进行故障检测的核心。为更好区分出在光伏系统故障前后各IMF分量变化大小,文中以余弦相似度描述正常信号与噪声信号各阶IMF信号之间的相似程度,即:

      $$ {S_j} = \dfrac{{\displaystyle\sum\limits_{t = 1}^N {{F_j}(t){M_j}(t)} }}{{\sqrt {\displaystyle\sum\limits_{t = 1}^N {F_j^2(t)} } \sqrt {\displaystyle\sum\limits_{t = 1}^N {M_j^2(t)} } }} $$ (5)

      式中:j为IMF的阶数;Fj(t)为j阶正常信号;M (t)为j阶IMF信号;N为信号的数据点量。

      在故障前后余弦相似度越小,说明该IMF信号包含的故障信息越多。由附录B图B3可知,当发生电弧故障时,IMF5、IMF6信号与原始信号的余弦相似度均较低,低于0.15,表明该分量在发生故障前后能量变化明显,这是由于电弧故障电流的出现导致能量在一定的频率段内集中,使得能量分布不再均匀所造成的,所以在电流信号的低频率段IMF5、IMF6信号分量中包含有更多电弧故障信息。在EEMD算法中,定义能量熵H来表征某种信息出现的概率,因此可求解IMF5和IMF6阶信号下的能量熵作为电弧故障信号的能量熵特征,能量熵H计算公式为:

      图  B3  各阶信号的余弦相似度曲线

      Figure B3.  Cosine similarity curve of each order signal

      $$ {H_j} = - \sum\limits_{j = 1}^m {p{}_j\log } p{}_j $$ (6)

      式中:Hjj阶IMF能量熵;m为IMF总阶数;pj为第j个IMF信号能量占整个信号能量的比例。

    • 得到时域、频域以及EEMD分解后的能量熵特征后,构建电弧故障3维特征空间,其特征空间示意图如图4所示,其中图4(a)为3维特征空间的示意图,4(b)、4(c)、4(d)分别为特征空间的3视图。

      图  4  电弧故障多维特征空间示意图

      Figure 4.  Schematic diagram of multi-dimensional feature space under arc fault

      电弧故障特征空间分为正常、干扰和故障3个区域,电流信号在空间中的位置是由时域距离、频域距离和基于EEMD的能量熵到原点距离确定的,即

      $$ {d_{\rm{T}}} = \sqrt {{{\left({I_{{{\rm{var}}} }} - {O_t}\right)}^2} + {{\left({I_{{\text{diff}}}} - {O_t}\right)}^2}} $$ (7)
      $$ {d_{\rm{F}}} = \sqrt {{{\left({E_1} - {O_f}\right)}^2} + {{\left({E_2} - {O_f}\right)}^2}} $$ (8)
      $$ {d_{\rm{H}}} = \sqrt {{{({H_5} - {O_s})}^2} + {{({H_6} - {O_s})}^2}} $$ (9)

      式中:dT为电流信号在时域特征方向上的距离,由IvarIdiff2个时域特征量决定;dF为电流信号在频域特征方向上的距离,由电流信号在f1f2频率段所对映的能量Earc 1Earc 2决定;dH为电流信号在EEMD时频特征方向上的距离,由电流信号在IMF5、IMF6分量所对应的能量熵H5H6决定;O为各个方向上的特征原点。

      TmFmHm为正常状态的边界;TnFnHn为电弧故障区域的边界;ΔT、ΔF和ΔH分别为正常区域在时域特征、频域特征和EEMD能量熵特征方向到电弧故障区域的距离,其值越小对电弧故障的判断越灵敏但可靠性越差,相反干扰区越大,则对电弧故障判断可靠性越高,但灵敏性越差。

    • 为验证文中所述方法的准确性,文中以所搭建的光伏系统直流故障电弧试验平台为基础,通过实验测量10组光伏系统正常情况和电弧故障情况下的电流信号数据进行对比分析,得到电弧故障特征空间在时域、频域和基于EEMD的时频域3方面特征的参数判据。随后进行光伏系统处于不同环境因素、负载电流、输出功率运行状况下和受到逆变器及光照阴影的干扰下一系列试验,从而对本文提出的时域、频域和EEMD时频域特征信息多维互补的光伏系统电弧故障检测方法进行验证。

    • 由于所搭建的直流电弧故障平台接近于实际光伏系统运行情况,文中所选取的参数值具有很高的参考价值。此外,由于实际光伏发电系统在运行环境和结构上都存在差异性,因此文中所述方法中的参量可以根据各自光伏系统实际运行情况进行微调,使得对电弧故障的判断更加准确。

      1)时域特征判据。

      由附录A表A3可知电弧故障状态下的特征距离是正常状态下的3.1~15.7倍,因此可以用电流时域特征距离区分光伏系统的运行状态。为保证判据的可靠性,取正常电流均值变化率和周期均值分别对映的最大值0.254和0.131,将此时对映的时域特征距离的最大值0.285定为正常区域的边界,即Tm=0.285。同时考虑到判据对故障电弧的灵敏性,通过大量试验得到ΔT为1倍的Tm值,最终得串联电弧故障区的边界Tn=TmT=0.57。

      表 A3  时域特征参数

      Table A3.  Characteristic parameters of time domain

      序号正常状态故障状态dT2/ dT1
      IvarIdiffdT1IvarIdiffdT2
      10.1310.1250.1810.6270.4650.7814.315
      20.2320.0850.2470.7360.5910.9443.822
      30.2540.0630.2620.7530.4840.8953.146
      40.0250.0570.0620.5620.5590.97315.694
      50.1630.0380.1670.5530.5350.7694.605
      60.1180.0840.1450.7450.5290.8355.759
      70.0620.0480.0780.7810.4830.91811.769
      80.1750.1310.2190.6940.5640.8944.082
      90.0730.1270.1460.5230.5420.7535.159
      100.1340.0430.1410.6950.5680.8986.369

      2)频域特征判据。

      在附录A表A4中,取Earc1Earc2所对映的最大值1.156和1.192,此时对映的频域特征距离为1.66,因此取频域正常区域的边界Fm值为1.66。综合考虑判据的可靠性和稳定性,文中ΔF取3.5倍的正常区域边界值,因而Fn最终取值为FmF=7.47。

      表 A4  频域特征参数

      Table A4.  Characteristic parameters of frequency domain

      序号正常状态故障状态dF2/ dF1
      Earc1Earc2dF1Earc1Earc2dF2
      10.8580.9551.2846.0738.14910.1637.915
      20.9111.0641.4017.6167.56510.7347.662
      31.1560.9351.4878.1388.17411.5347.756
      41.0631.0281.4795.9547.6529.4796.409
      51.0451.0161.4576.6027.82310.2367.025
      61.0151.1451.5308.6896.93211.1157.265
      70.9381.1921.5177.4646.94110.1936.719
      80.9931.0891.4748.9615.86510.7097.265
      91.1270.8951.4398.3118.30911.7528.167
      101.0840.9471.4397.5887.48510.6587.407

      3)基于EEMD的能量熵特征判据。

      由附录A表A5可知,对电流信号进行EEMD时频域分析,提取出的特征量数值在正常状态和故障状态有明显的变化,能量熵特征距离对系统的运行状态也呈现较好的区分性。利用表A5中,IMF5、IMF6分量H5H6的最大值为2.665和2.081时所对映的能量熵特征距离3.38作为能量熵正常区域边界Hm的值。通过实验数据分析,取ΔH为1倍的Hm值,故障区域边界值Hn=HmH=6.76。

      表 A5  基于EEMD的能量熵特征参数

      Table A5.  EEMD-based Characteristic parameters of energy entropy

      序号正常状态故障状态dH2/ dH1
      H5H6dH1H5H6dH2
      11.0171.6581.9456.1725.8798.5244.838
      21.7411.8292.5255.2436.4488.3113.291
      31.4231.0831.7887.2536.6159.8165.489
      42.6651.5753.0966.5644.8538.1632.637
      51.9331.6412.5365.7495.1467.7163.043
      62.1851.7922.8266.4285.2688.3112.941
      72.2471.9562.9795.8126.1388.4532.838
      81.3181.6842.1386.2235.8428.5353.992
      92.4741.7543.0336.7565.6138.7832.896
      102.5322.0813.2776.9366.2499.3362.849
    • 为检验光照环境因素对直流电弧故障检测系统的影响,文中在一天中的不同时刻,每隔0.5h分别采集光伏系统正常状态和电弧故障状态下的电流信号,采集时间为07:00—18:00,期间天气状况为多云转晴,环境温度为15~24℃,至18:00点已无光照。以不同电压的变化表示环境因素对直流电弧故障检测准确性的影响。不同电压下正常状态和电弧故障状态下的时域特征距离、频域特征距离及基于EEMD的能量熵特征距离对比如图5所示。

      图  5  不同电压下正常和电弧故障特征对比

      Figure 5.  Comparison of the characteristics of normal state and that of arc fault characteristics under different voltages

      图5中可看出,正常状态下时域特征距离、频域特征距离及能量熵特征距离数值较小且比较稳定,与故障状态区分明显。不同电压条件下在多维特征空间中的电弧识别结果如图6(a)所示;实验中将光伏系统保持额定输出电压,通过改变系统中负载阻值进而改变负载电流,以系统电流从1~10 A,正常和电弧故障状态下各10组试验数据进行分析,得到正常与电弧故障的三维特征空间识别结果如图6(b)所示;通过改变光伏系统的光照强度和光伏阵列中光伏板的个数,得到光伏系统在不同输出功率下正常和电弧故障2种状态的电流数据,得到不同输出功率下的电弧故障识别结果如图6(c)所示。

      图  6  不同影响因素下电弧识别结果

      Figure 6.  Recognition results of the arc under different influencing factors

      上述结果表明,文中所提出的基于多维特征融合的串联直流电弧故障检测方法在结合采集到的电流信号进行时域、频域及能量熵特征量提取得到对映方向上的特征距离并生成多维特征空间后,针对不同情况下的故障识别均具有较高的准确性,能够精准识别光伏系统在不同环境因素、不同负载以及不同输出功率情况下的串联直流电弧故障,对光伏系统的在线监测与故障诊断技术的发展具有一定的参考意义。

    • 为验证文中所述基于多维特征融合的串联直流电弧故障检测方法与单一特征量判据的性能对比,按3.2节实验方法得到了连续5天,共100组光伏系统正常状态和电弧故障状态下的电流信号,分别按时域特征量、频域特征量、能量熵特征量以及多维特征量进行对比分析,得到4种方法情况下的判断准确率如表1所示,其中准确率计算方法为识别正确次数在总实验次数中占的百分比。

      表 1  不同识别方法性能对比

      Table 1.  The performance comparison of different identification methods

      识别方法误判次数识别准确率/%
      时域特征1288
      频域特征892
      能量熵特征694
      多维特征199

      表1可以看出,在实际工况下,即充分考虑不同负载、不同功率和不同环境的影响下,文中所述方法较单一特征量识别方法使时域、频域以及能量熵特征得到了优势互补,最终使识别准确率得到了提高,因此,文中所述方法具有较高的可靠性,适用于光伏系统串联电弧故障的识别。

    • 本文通过搭建光伏系统串联直流电弧故障测试平台,采集电弧电流数据,利用统计方法提取出可识别电弧故障的特征量,即电流均值变化率和电流周期最值差,利用FFT进行频域特征量分析,发现直流电弧故障发生后,频率段0~50 kHz、50~100 kHz内的能量有明显增加,运用EEMD方法进行6阶处理,对比分析后提取出IMF5、IMF6所对映的能量熵H5H6作为识别直流故障时频域特征量。最后通过光伏系统在不同环境因素、不同负载以及不同输出功率情况下的实验验证了所述方法识别电弧的准确性。

      致 谢

      本文得到了国网河北省电力公司科技项目支持,在此表示感谢。

      (本刊附录请见网络版,印刷版略)

参考文献 (24)

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