储能系统的电弧检测方法、系统、装置、计算机设备与流程

本技术涉及储能，特别是涉及一种储能系统的电弧检测方法、系统、装置、计算机设备、计算机可读存储介质。

背景技术：

1、随着电力技术的发展，为了满足人们的电力使用需求，电力系统的规模越来越大，电力系统中接入的电子设备也越来越多，随着电力系统规模逐渐增大，接入电力系统中的负载的类型日趋多样而出现了越来越多的电气连接点，而越来越多的电气连接点，也意味着线路出现绝缘碳化、短路、空气电离等故障的概率越来越高，这大大增加了电力系统的电气安全隐患。而这些故障中最为突出且普遍的是直流电弧故障，直流电弧将会产生上千度的高温，如果不能及时处理就容易引发电气火灾，进而造成经济财产损失。

2、传统技术中，通过采集电力系统的电学参数，根据电学参数来判断是否出现电弧故障。

3、然而，传统技术的判断方式精确度不高。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够更加精确的判断电弧故障的储能系统的电弧检测方法、系统、装置、计算机设备、计算机可读存储介质。

2、一种储能系统的电弧检测方法，所述方法包括：

3、获取储能系统中的待检测点的采样电流信号，其中，所述待检测点为所述储能系统的电池簇与储能变流器之间的节点；

4、根据电弧信号的多个电弧特征，确定电弧检测模型，其中，所述电弧检测模型用于表征电流信号与电弧检测结果之间的对应关系，所述多个电弧特征至少包括电弧信号的时域特征、频域特征、小波特征中的两者；

5、对所述采样电流信号进行滑窗处理，将经过滑窗处理后的采样电流信号输入所述电弧检测模型中，得到电弧检测结果。

6、在其中一个实施例中，所述根据电弧信号的多个电弧特征，确定电弧检测模型，包括：

7、获取预设的正常电流样本数据和电弧电流样本数据；

8、将所述正常电流样本数据和电弧电流样本数据进行对比，确定电弧信号；

9、对所述电弧信号进行特征提取处理，确定所述电弧特征；

10、构建神经网络模型，采用所述电弧特征对所述神经网络模型进行训练，得到所述电弧检测模型。

11、在其中一个实施例中，所述对所述电弧信号进行特征提取处理，确定电弧特征，包括：

12、对所述电弧信号进行时域信号处理，确定所述电弧信号的时域特征；

13、对所述电弧信号进行频域信号处理，确定所述电弧信号的频域特征；

14、对所述电弧信号进行小波分解处理，确定所述电弧信号的小波特征；

15、将所述时域特征、所述频域特征、所述小波特征中的至少两个拼接起来，得到所述电弧特征。

16、在其中一个实施例中，所述确定电弧特征还包括：

17、获取不同型号的逆变单元与所述电弧信号之间的关系；

18、根据不同型号的逆变单元与所述电弧信号之间的关系，确定所述逆变单元的型号特征；

19、将所述型号特征与所述时域特征、所述频域特征、所述小波特征中的至少两个拼接起来，得到所述电弧特征。

20、在其中一个实施例中，储能系统的电弧检测方法还包括：

21、获取所述储能系统采用的逆变单元的型号；

22、将所述采样电流信号和所述储能系统采用的逆变单元的型号输入所述电弧检测模型中，得到电弧检测结果。

23、在其中一个实施例中，所述采用所述电弧特征对所述神经网络模型进行训练，得到所述电弧检测模型，包括：

24、采用预设的分类器对所述电弧特征进行分类，得到多个类别的电弧特征；

25、采用预设的分类函数，确定各类别的电弧特征对应的出现电弧的电弧概率；

26、根据预设的概率分类阈值、各类别的电弧特征对应的出现电弧的电弧概率，确定各类别的电弧特征对应的电弧检测结果；

27、基于各类别的电弧特征对应的电弧检测结果，得到所述电弧检测模型。

28、在其中一个实施例中，储能系统的电弧检测方法还包括：

29、获取验证电流样本数据，其中，所述验证电流样本数据包括多个验证电流信号；

30、采用所述电弧检测模型分别对各所述验证电流信号进行检测，确定与各所述验证电流信号对应的电弧检测结果；

31、根据所述电弧检测模型确定的与各所述验证电流信号对应的电弧检测结果，以及各所述验证电流信号的真实电弧结果，确定所述电弧检测模型的检测精确度是否达标。

32、在其中一个实施例中，所述对所述采样电流信号进行滑窗处理，将经过滑窗处理后的采样电流信号输入所述电弧检测模型中，得到电弧检测结果，包括：

33、将所述采样电流信号在时域上划分为多个子信号；

34、将所述多个子信号分别输入所述电弧检测模型中，得到与所述多个子信号分别对应的电弧检测子结果；

35、根据所述多个子信号分别对应的电弧检测子结果中，判定为所述待检测点出现电弧信号的电弧检测子结果出现的概率，确定所述电弧检测结果。

36、在其中一个实施例中，所述将所述采样电流信号在时域上划分为多个子信号，包括：

37、对所述采样电流信号进行预设滑窗参数的滑窗处理，得到所述采样电流信号在多个窗口时间段内的窗口电流信号作为所述多个子信号，其中，所述预设滑窗参数包括窗口长度、滑动步长、滑动次数。

38、一种储能系统，包括：

39、电池簇；

40、储能变流器，分别与所述电池簇和外部电网连接，用于实现所述电池簇和外部电网之间的电能交换；

41、电流传感器，与所述电池簇和所述储能变流器之间的待检测节点连接，用于采集所述待检测节点的采样电流信号；

42、控制器，分别与所述电池簇、所述储能变流器、所述电流传感器连接，用于获取储能系统中的待检测点的采样电流信号，其中，所述待检测点为电池簇与储能变流器之间的节点；根据电弧信号的多个电弧特征，确定电弧检测模型，其中，所述电弧检测模型用于表征电流信号与电弧检测结果之间的对应关系，所述多个电弧特征至少包括电弧信号的时域特征、频域特征、小波特征中的两者；对所述采样电流信号进行滑窗处理，将经过滑窗处理后的采样电流信号输入所述电弧检测模型中，得到电弧检测结果；在根据所述电弧检测结果，确定所述待检测节点出现电弧信号的情况下，控制所述储能变流器切断所述电池簇与所述外部电网的连接。

43、一种储能系统的电弧检测装置，所述装置包括：

44、电流获取模块，用于获取储能系统中的待检测点的采样电流信号，其中，所述待检测点为电池簇与储能变流器之间的节点；

45、模型确定模块，用于根据电弧信号的多个电弧特征，确定电弧检测模型，其中，所述电弧检测模型用于表征电流信号与电弧检测结果之间的对应关系，所述多个电弧特征至少包括电弧信号的时域特征、频域特征、小波特征中的两者；

46、结果确定模块，用于对所述采样电流信号进行滑窗处理，将经过滑窗处理后的采样电流信号输入所述电弧检测模型中，得到电弧检测结果。

47、在其中一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述的储能系统的电弧检测方法。

48、在其中一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述的储能系统的电弧检测方法。

49、上述储能系统的电弧检测方法、系统、装置、计算机设备、计算机可读存储介质。该方法首先获取储能系统中的待检测点的采样电流信号，其中，待检测点为电池簇与储能变流器之间的节点，从而得到了该电池簇的电流，便于后续对该电池簇的电流信号进行监测。预先根据电弧信号的多个电弧特征，确定电弧检测模型，电弧检测模型用于表征电流信号与电弧检测结果之间的对应关系，多个电弧特征至少包括电弧信号的时域特征、频域特征、小波特征中的两者，所以电弧检测模型是基于电弧信号的多特征融合确定的，能够更加准确的判断电弧信号。然后对采样电流信号进行滑窗处理，将经过滑窗处理后的采样电流信号输入电弧检测模型中，得到电弧检测结果，从而电弧检测模型根据一段时间内的多个窗口电流信号判断电弧检测结果，可以避免单次判断出现误判断的情况，保证电弧检测结果的准确性。