技術(shù)領(lǐng)域：

本發(fā)明屬于光伏并網(wǎng)故障檢測領(lǐng)域，特別涉及光伏系統(tǒng)直流側(cè)電弧故障檢測裝置及其檢測方法。

背景技術(shù)：
：

隨著光伏發(fā)電的快速發(fā)展，一些嚴(yán)重的問題也突顯出來，其中光伏組件老化帶來的電氣系統(tǒng)安全問題尤為突出。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)光伏系統(tǒng)火災(zāi)事故大多與直流故障電弧有關(guān)。光伏系統(tǒng)存在復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和大量的連接設(shè)備，直流端電壓可以達(dá)到1000v以上，一旦產(chǎn)生電弧故障，極有可能瞬間點燃周圍的可燃物或者光伏組件從而造成火災(zāi)事故。為解決此類安全問題，美國國家電氣規(guī)范nec(nationalelectricalcode)第690.11號文件要求光伏并網(wǎng)系統(tǒng)直流母線大于80v應(yīng)配備故障電弧檢測裝置與斷路器。

光伏系統(tǒng)直流側(cè)故障電弧的檢測不僅因為光伏陣列結(jié)構(gòu)復(fù)雜，發(fā)生故障電弧位置難以預(yù)測給故障檢測以及電路保護(hù)帶來困難，還要面對外界環(huán)境的干擾以及逆變器mppt算法和孤島檢測算法、電力電子裝置的運行干擾、類弧負(fù)載的工作干擾等內(nèi)部工況。因此，需要一種多維判據(jù)的故障電弧準(zhǔn)確檢測方法，為光伏系統(tǒng)的正常運行提供保障。

按電弧發(fā)生位置不同，可將電弧類型分為串聯(lián)、并聯(lián)及接地電弧，如圖1所示：其中a為組串內(nèi)串聯(lián)電弧，b、d為組內(nèi)并聯(lián)電弧，c為組間并聯(lián)電弧。其中接地電弧可視為一種特殊的并聯(lián)電弧，且比較容易被檢測到。

目前針對光伏系統(tǒng)的故障電弧檢測并沒有得到深入的研究，也沒有考慮到光伏系統(tǒng)的復(fù)雜性結(jié)構(gòu)及易受到外界干擾的特性，造成在某些情況下的誤判和漏判。譬如，光伏系統(tǒng)在面對噪聲干擾、天氣變化等復(fù)雜外界環(huán)境時，其中便存在云層剛過時或者飛行物掠過時給光伏系統(tǒng)發(fā)電帶來的波動性，若在此時發(fā)生故障電弧，單一判據(jù)的電弧檢測方法可能會發(fā)生誤判、漏判。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供了光伏系統(tǒng)直流側(cè)電弧故障檢測裝置及其檢測方法，目的在于解決在光伏系統(tǒng)中發(fā)生直流電弧故障時準(zhǔn)確檢測到故障電弧的問題。

光伏陣列故障電弧檢測方法，包括如下步驟：

(1)在光伏系統(tǒng)運行過程中采用電流互感器對光伏陣列輸出端直流母線進(jìn)行電流采樣。

(2)對上述的電流采樣信號經(jīng)過硬件濾波電路進(jìn)行高通濾波，濾除20khz以下的信號分量，獲得電流采樣高頻信號；

(3)對上述的電流采樣高頻信號，經(jīng)過adc采樣芯片將模擬信號轉(zhuǎn)為數(shù)字信號送入dsp數(shù)字信號處理器后進(jìn)行代入電弧故障檢測算法進(jìn)行電弧故障檢測，其中adc采樣芯片采樣率為180khz。

(4)利用集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(ensembleempiricalmodedecomposition，eemd)算法對上述電流采樣高頻信號進(jìn)行分解，得到若干本征模態(tài)分量(intrinsicmodefunction，imf)；

(5)利用表征信號復(fù)雜度的模糊熵算法將各時間序列imf量化，選擇能夠區(qū)分電弧故障的高頻局部分量imf1、imf2、imf3的模糊熵e1、e2、e3作為特征向量；

(6)多次采集光伏系統(tǒng)在正常狀態(tài)下以及故障電弧狀態(tài)下的直流側(cè)母線電流信號，并通過上述步驟進(jìn)行處理，提取正常以及故障電弧的特征向量。

(7)利用模糊c均值聚類算法(fuzzycmeansclustering，fcm)將多次采集的電流信號并通過eemd與模糊熵算法提取的正常與故障電弧特征向量進(jìn)行聚類處理，并得出正常與故障電弧的聚類中心v1、v2，如圖4所示。

(8)在進(jìn)行電弧故障檢測時，每次采集到的光伏系統(tǒng)直流母線電流信號進(jìn)行處理后，提取特征向量歸一化后，計算與正常狀態(tài)與故障電弧狀態(tài)聚類中心v1、v2的距離進(jìn)行故障電弧辨識即可。

(9)若檢測光伏陣列存在故障電弧，則通過dsp發(fā)出故障進(jìn)行故障報警；若不存在故障電弧，則重復(fù)步驟8。

本發(fā)明的有益效果為：

本發(fā)明提出了一種基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(eemd)和模糊c均值聚類(fcm)的組合故障檢測方法來檢測故障電弧信號，能夠更加準(zhǔn)確的檢測光伏陣列是否發(fā)生電弧故障，防止誤判漏判。

附圖說明

圖1為本發(fā)明光伏系統(tǒng)直流側(cè)故障電弧檢測框圖；

圖2為本發(fā)明光伏系統(tǒng)直流側(cè)故障電弧檢測流程圖；

圖3為正常狀態(tài)及故障電弧狀態(tài)直母線電流eemd分解前四層結(jié)果；

圖4為光伏系統(tǒng)直流側(cè)故障電弧識別結(jié)果；

具體實施方法

為了更為具體的描述本發(fā)明，茲以優(yōu)選實施例，并配合附圖作詳細(xì)說明如下：

圖2為光伏陣列故障電弧檢測方法，包括如下步驟：

(1)在光伏系統(tǒng)運行過程中采用電流互感器對光伏陣列輸出端直流母線進(jìn)行電流采樣。

(2)對上述的電流采樣信號經(jīng)過硬件濾波電路進(jìn)行高通濾波，濾除20khz以下的信號分量，獲得電流采樣高頻信號；

(3)對上述的電流采樣高頻信號，經(jīng)過adc采樣芯片將模擬信號轉(zhuǎn)為數(shù)字信號送入dsp數(shù)字信號處理器后進(jìn)行代入電弧故障檢測算法進(jìn)行電弧故障檢測，其中adc采樣芯片采樣率為180khz。

(4)通過eemd算法對上述電流高頻信號進(jìn)行分解；

eemd的分解過程如下：

1)在原時間序列x(t)中加入均方根較小的高斯白噪聲序列n(t)，表示為：

xe(t)＝x(t)+n(t)(1)

2)對重構(gòu)后的時間序列xe(t)，利用emd算法進(jìn)行分解為若干imf分量，找到其所有極大值和極小值，利用三次樣條插值法構(gòu)造信號的上下包絡(luò)線u(t)、v(t)，分別求出上下包絡(luò)線的均值、原始信號與包絡(luò)線均值的差值：

h(t)＝xe(t)-m(t)(3)

3)判斷h(t)是否滿足imf的兩個條件：極值點的數(shù)量與過零點的數(shù)量相等或相差一個；信號的上下包絡(luò)線的均值為零。若滿足，則得到一個imf分量ci(t)，否則重復(fù)以上步驟；

4)剩余分量r(t)為原始信號xe(t)減去ci(t)，判斷r(t)是否滿足終止條件：分解達(dá)到設(shè)定的層數(shù)此處設(shè)定為3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emd在信號分解結(jié)束得到若干imf分量與剩余分量之和為：

5)計算m組加入均方根相等的不同白噪聲序列后的emd分解后的本征模態(tài)分量imf(ij)，i表示emd算法分解的層數(shù)i≤3；j表示第j次emd算法分解，j≤m；

6)對m次emd分解結(jié)果計算均值，并將得到的結(jié)果作為最終的分解結(jié)果輸出，即如圖3所示。

(4)利用表征信號復(fù)雜度的模糊熵算法將各時間序列imf量化，選擇能夠區(qū)分電弧故障的高頻局部分量imf1、imf2、imf3的模糊熵e1、e2、e3作為特征向量；

imf的模糊熵值計算過程如下：

1)對于一個n點序列{u(i)：1≤i≤n}，引入非負(fù)整數(shù)m，重構(gòu)得到m維的向量：

2)引入指數(shù)函數(shù)來定義向量xi與xj的相似度：

dij＝u(dij，n，r)＝exp[-(dij/r)ⁿ](7)

式中，dij為向量xi與xj對應(yīng)元素之差絕對值的最大值；n和r為模糊函數(shù)u的邊界寬度和梯度，n取2，r取0.2；

3)定義函數(shù)：

4)定義模糊熵：

當(dāng)n為有限值時，定義模糊熵為：

e(m，n，r，n)＝lnφ^m(n，r)-lnφ^m+1(n，r)(10)

則eemd分解的三層imf本征分量的模糊熵值形成了信號在所選取故障電弧特征頻段中的一種自動劃分。

(5)多次采集光伏系統(tǒng)在正常狀態(tài)下以及故障電弧狀態(tài)下的直流側(cè)母線電流信號，并通過上述步驟進(jìn)行處理，提取正常以及故障電弧的特征向量。

(6)利用模糊c均值聚類算法(fuzzycmeansclustering，fcm)將多次采集的電流信號并通過eemd與模糊熵算法提取的正常與故障電弧特征向量進(jìn)行聚類處理，并得出正常與故障電弧的聚類中心v1、v2，如圖4所示。

(7)在進(jìn)行電弧故障檢測時，每次采集到的光伏系統(tǒng)直流母線電流信號進(jìn)行處理后，提取特征向量歸一化后，計算與正常狀態(tài)與故障電弧狀態(tài)聚類中心v1、v2的距離進(jìn)行故障電弧辨識即可。

基于模糊c均值聚類算法計算聚類中心的步驟如下：

通過分別采樣20組正常與電弧故障狀態(tài)下直流母線電流高頻信號進(jìn)行模糊熵特征向量提取，獲得數(shù)據(jù)樣本x＝{xj：1≤j≤20}，設(shè)定聚類中心c＝[c1，c2]^t和隸屬度矩陣a＝[aij]2×20，則必須滿足條件為：

式中，m＞1為影響隸屬度矩陣的指數(shù)權(quán)重，一般m＝2；dij為第j個數(shù)據(jù)點對第i個聚類中心的歐式距離；

對于這樣的一個最小化問題，通常是利用得到局部最優(yōu)點的必要條件，進(jìn)行輪換尋優(yōu)。如下式所示：

如圖1所示光伏系統(tǒng)故障電弧檢測裝置，包括采樣單元、數(shù)據(jù)處理單元。

采樣單元包含有電流互感器、硬件濾波電路、adc采樣電路；電流互感器采樣光伏陣列直流母線的的電流信號，電流信號經(jīng)過硬件濾波電路高通濾波后，利用a/d轉(zhuǎn)換模塊進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換，得到對應(yīng)的電流采樣信號的數(shù)字信號。

數(shù)據(jù)處理單元為dsp數(shù)字處理器，其內(nèi)部具有電弧檢測模塊，故障電弧檢測模塊接收電流采樣信號對應(yīng)的數(shù)字信號，經(jīng)綜合計算判斷光伏陣列是否產(chǎn)生故障電弧。

上述過程雖然詳細(xì)說明了本發(fā)明的具體實施方式，但并非對本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，所述領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該明白，在本發(fā)明的技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本領(lǐng)域技術(shù)人員不需要付出創(chuàng)造性勞動即可做出的各種修改或變形仍在本發(fā)明的保護(hù)范圍以內(nèi)。