一种基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识方法及系统与流程

本发明属于故障识别，具体涉及一种基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、随着新能源的加速发展，新能源正逐步替代化石能源，成为推动能源向清洁低碳转型的生力军。光伏作为目前最具成本优势的清洁能源形式，光伏发电发展迅速，但由于光伏发电系统长期运行在室外恶劣的环境中且投入运行的光伏发电站的逐渐老化，原本发生率很低的光伏发电系统直流电弧故障出现得越来越频繁，若不及时发现并清除会直接影响其正常发电，甚至会导致火灾等毁灭性灾害的发生。

3、在光伏系统中，按故障电弧发生位置不同，可将故障电弧分为五类，分别为组串内串联电弧、组串间并联电弧、组串内并联电弧、母线串联电弧和母线并联电弧。当母线并联电弧故障发生时，故障电流幅值通常会超过低压断路器的动作值，故能被保护装置检测到；而其他四种电弧故障诊断的研究多集中在光伏直流母线串联电弧故障，针对光伏组串电弧特别是光伏组串内和组串间的并联电弧故障研究较少，而上述两种电弧引发的安全隐患可能比串联电弧更为严重；针对光伏组串直流电弧的精细化区分，进一步完善了光伏直流电弧故障类型辨识，也为光伏直流电弧保护策略提供了理论基础。

4、据发明人了解，现有的光伏组串直流电弧故障类型辨识模糊、分类粗糙，大多只考虑母线串联电弧故障，无法对其他故障类型进行辨识，且未考虑光伏阵列故障(开路、短路、遮荫)对光伏直流电弧故障辨识的影响。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提出了一种基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识方法及系统，通过多特征量的选择提高故障辨识准确率，考虑了光伏阵列对光伏直流电弧故障辨识的影响，用于实际光伏直流电弧故障诊断。

2、根据一些实施例，本发明的第一方案提供了一种基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识方法，采用如下技术方案：

3、一种基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识方法，包括：

4、获取光伏组串的等效电阻；

5、对所得到的光伏组串等效电阻进行分解重构，得到光伏组串等效电阻的高频本征模态分量；

6、根据所得到的光伏组串等效电阻的高频本征模态分量，构造光伏组串等效电阻的故障特征矩阵；

7、根据所构造的故障特征矩阵，判断光伏组串是否发生电弧故障，当存在电弧故障时辨识光伏组串的直流电弧故障类型。

8、作为进一步的技术限定，在构造光伏组串等效电阻的故障特征矩阵的过程中，分别计算所述高频本征模态分量的模糊熵、排列熵和奇异谱熵，以及所述模糊熵、排列熵和奇异谱熵的比例系数；根据所得到的模糊熵、排列熵、奇异谱熵、模糊熵比例系数、排列熵比例系数和奇异谱熵比例系数，得到光伏组串等效电阻的故障特征矩阵。

9、进一步的，记n点高频本征模态分量为x(i){x(i):1≤i≤n}，令从第i个点开始的连续m个x的值为均值x0(i)，建立m维向量即定义模糊函数n为控制指数函数边界的梯度；r为控制指数函数边界的宽度；定义函数由于n为有限值，得模糊熵fe为fe＝lnφm(n,r)-lnφm+1(n,r)。

10、进一步的，记n点高频本征模态分量为x(i){x(i):1≤i≤n}，给定模式维数m和时间延迟τ，构造出一组m维矢量x(i)，即x(i)＝[x(i),x(i+τ),...,x(i+τ(m-1))]；令每种序列的概率可得排列熵pe为

11、进一步的，记n点高频本征模态分量为x(i){x(i):1≤i≤n}，给定模式维数m和时间延迟τ，计算轨道矩阵a，即对矩阵a进行奇异值分解，得到奇异值谱(λ1,λ2,l,λn)；令每个奇异谱值的概率密度函数即得奇异谱熵se为

12、作为进一步的技术限定，采用经验小波变换进行光伏组串等效电阻的信号分解，得到光伏组串等效电阻的本征模态分量；检验所得到的本征模态分量，得到高频本征模态分量；将所得到的高频本征模态分量进行累加，得到高频本征模态分量。

13、作为进一步的技术限定，采用门控循环单元神经网络判断光伏组串是否发生电弧故障，所辨识的辨识光伏组串的直流电弧故障类型包括光伏组串的阵列故障、母线串联电弧故障、光伏组串内串联电弧故障、光伏组串内并联电弧故障和光伏组串内并联电弧故障。

14、根据一些实施例，本发明的第二方案提供了一种基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识系统，采用如下技术方案：

15、一种基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识系统，包括：

16、获取模块，其被配置为获取光伏组串的等效电阻；

17、重构模块，其被配置为对所得到的光伏组串等效电阻进行分解重构，得到光伏组串等效电阻的高频本征模态分量；

18、构造模块，其被配置为根据所得到的光伏组串等效电阻的高频本征模态分量，构造光伏组串等效电阻的故障特征矩阵；

19、辨识模块，其被配置为根据所构造的故障特征矩阵，判断光伏组串是否发生电弧故障，当存在电弧故障时辨识光伏组串的直流电弧故障类型。

20、根据一些实施例，本发明的第三方案提供了一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：

21、一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本发明第一方案所述的基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识方法中的步骤。

22、根据一些实施例，本发明的第四方案提供了一种电子设备，采用如下技术方案：

23、一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明第一方案所述的基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识方法中的步骤。

24、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

25、本发明将光伏组串等效电阻作为故障信号，无需确定故障特征量的阈值，采用三种比例系数不同的熵特征作为故障特征，避免了阈值选择不当带来的误差，多特征量的选择也提高了故障辨识准确率，考虑了光伏阵列对光伏直流电弧故障辨识的影响，用于实际光伏直流电弧故障诊断。

技术特征：

1.一种基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1中所述的一种基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识方法，其特征在于，在构造光伏组串等效电阻的故障特征矩阵的过程中，分别计算所述高频本征模态分量的模糊熵、排列熵和奇异谱熵，以及所述模糊熵、排列熵和奇异谱熵的比例系数；根据所得到的模糊熵、排列熵、奇异谱熵、模糊熵比例系数、排列熵比例系数和奇异谱熵比例系数，得到光伏组串等效电阻的故障特征矩阵。

3.如权利要求2中所述的一种基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识方法，其特征在于，记n点高频本征模态分量为x(i){x(i):1≤i≤n}，令从第i个点开始的连续m个x的值为均值x0(i)，建立m维向量即定义模糊函数n为控制指数函数边界的梯度；r为控制指数函数边界的宽度；定义函数即由于n为有限值，得模糊熵fe为fe＝lnφm(n,r)-lnφm+1(n,r)。

4.如权利要求2中所述的一种基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识方法，其特征在于，记n点高频本征模态分量为x(i){x(i):1≤i≤n}，给定模式维数m和时间延迟τ，构造出一组m维矢量x(i)，即x(i)＝[x(i),x(i+τ),...,x(i+τ(m-1))]；令每种序列的概率可得排列熵pe为

5.如权利要求2中所述的一种基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识方法，其特征在于，记n点高频本征模态分量为x(i){x(i):1≤i≤n}，给定模式维数m和时间延迟τ，计算轨道矩阵a，即对矩阵a进行奇异值分解，得到奇异值谱(λ1,λ2,l,λn)；令每个奇异谱值的概率密度函数即得奇异谱熵se为

6.如权利要求1中所述的一种基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识方法，其特征在于，采用经验小波变换进行光伏组串等效电阻的信号分解，得到光伏组串等效电阻的本征模态分量；检验所得到的本征模态分量，得到高频本征模态分量；将所得到的高频本征模态分量进行累加，得到高频本征模态分量。

7.如权利要求1中所述的一种基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识方法，其特征在于，采用门控循环单元神经网络判断光伏组串是否发生电弧故障，所辨识的辨识光伏组串的直流电弧故障类型包括光伏组串的阵列故障、母线串联电弧故障、光伏组串内串联电弧故障、光伏组串内并联电弧故障和光伏组串内并联电弧故障。

8.一种基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识系统，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现了如权利要求1-7任一项所述的基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识方法的步骤。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现了如权利要求1-7任一项所述的基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识方法的步骤。

技术总结
本发明属于故障识别技术领域，提供了一种基于等效电阻熵特征的直流电弧故障辨识方法及系统，包括：获取光伏组串的等效电阻；对所得到的光伏组串等效电阻进行分解重构，得到光伏组串等效电阻的高频本征模态分量；根据所得到的光伏组串等效电阻的高频本征模态分量，构造光伏组串等效电阻的故障特征矩阵；根据所构造的故障特征矩阵，判断光伏组串是否发生电弧故障，当存在电弧故障时辨识光伏组串的直流电弧故障类型。

技术研发人员：张雪梅,刘鹏龙,陈云龙,韩冬,吴雪霞,刘昳娟,刘继彦,公维帅,王者龙,王为帅,吕学志,王艳冲,王继强
受保护的技术使用者：国网山东省电力公司营销服务中心（计量中心）
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15