光伏系统直流故障电弧特征及识别方法研究

发布时间：2017-10-07 19:35

  本文关键词：光伏系统直流故障电弧特征及识别方法研究

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【摘要】：随着光伏发电的大规模应用,欧美等地陆续发生多起光伏系统火灾事件,造成一定的经济损失,事后对这类事故调查发现多数电气火灾的原因都指向直流端故障电弧。随着光伏电站投入运行年限增加,电子元件老化、电缆破裂、触点松动或者动物抓咬等原因都可能引发故障电弧,且大多数光伏阵列的安装,利用的都是长串的高电压直流电源,也增加了与电弧有关的安全问题。鉴于目前的熔断器、断路器等保护装置只能对过流、短路等情况进行防护,对这类故障电弧的检测无能为力。因此为保障光伏系统的安全、可靠运行,本课题研究了一种针对此类电弧的检测方法。国内外对此类电弧的检测刚起步,对其特征不甚了解,且电弧具有随机性和复杂性,无法建立精确的电弧模型,故只能通过实验先探究电弧特征。本课题自制了电弧发生器,利用实验室的光伏电源搭建了光伏系统故障电弧试验平台,在光伏电源不同工作点,分别记录不同电极间隙、不同位置处发生电弧时的电弧电压、电流、电源直流端电压等波形初步研究了电弧的特征及其影响因素。考虑到光伏系统中电弧易发地点多且不固定,无法利用电弧电压进行电弧检测,相比之下,无论电弧发生在哪条支路,电弧电流的特征都将在系统直流端的干路电流中反映出来,故本课题重点对不同实验条件下的电弧电流信号进行时域和频域两方面特征的综合计算分析,找出有利于电弧识别的共性、多重特征,避免使用单一判据造成误判。为克服多数研究者通过阈值法检测电弧存在阈值难以确定的缺点,本课题最后借助具有自学习能力的BP神经网络进行此类电弧的检测并通过实验离线验证了该算法的可行性和有效性。
【关键词】：光伏系统 直流电弧检测 电弧特征 BP神经网络
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM615
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 绪论15-18
• 1.1 课题的研究背景及意义15
• 1.2 该领域国内外的研究情况15-17
• 1.3 本文主要研究内容17
• 1.4 本文创新点17-18
• 第二章 光伏系统直流故障电弧基本理论及分析18-27
• 2.1 电弧基本理论18-22
• 2.1.1 气体放电过程18-20
• 2.1.2 电弧的组成和导电机理20-21
• 2.1.3 电弧的能量平衡21-22
• 2.2 光伏系统中直流电弧的产生22-25
• 2.2.1 光伏系统直流故障电弧产生原因23
• 2.2.2 光伏系统直流故障电弧的分类23-25
• 2.3 直流故障电弧的特性分析25-26
• 2.3.1 直流故障电弧的一般特征25-26
• 2.3.2 光伏系统直流故障电弧特征26
• 2.4 本章小结26-27
• 第三章 光伏系统直流故障电弧试验研究27-48
• 3.1 直流故障电弧试验平台27-33
• 3.1.1 光伏系统直流故障电弧发生器28-30
• 3.1.2 电弧数据采集和储存系统30-33
• 3.2 故障电弧实验过程及实验结果33-45
• 3.2.1 光伏系统直流串联型故障电弧实验结果33-42
• 3.2.2 光伏系统直流并联型故障电弧实验波形及分析42-45
• 3.3 用于判断串并联电弧的基本特征分析45-47
• 3.4 本章小结47-48
• 第四章 基于电流时频特征的故障电弧识别方法48-73
• 4.1 故障电弧电流时域特性分析48-57
• 4.2 电弧电流信号的频域分析57-68
• 4.2.1 离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transformation)57-60
• 4.2.2 快速傅立叶变换(FFT)60-62
• 4.2.3 谐波特征分析62-68
• 4.3 基于BP神经网络的故障电弧识别方法68-72
• 4.3.1 神经网络特征向量空间选取和结构设计68-69
• 4.3.2 神经网络训练和测试69-70
• 4.3.3 基于BP神经网络的电弧检测算法及验证70-72
• 4.4 本章小结72-73
• 第五章 总结和展望73-75
• 参考文献(References)75-78
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况78

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本文编号：989686