林方圓，蘇建徽，賴紀(jì)東

(合肥工業(yè)大學(xué)教育部光伏系統(tǒng)工程研究中心，安徽 合肥 230009)

光伏系統(tǒng)直流故障電弧識(shí)別方法研究

林方圓，蘇建徽，賴紀(jì)東

(合肥工業(yè)大學(xué)教育部光伏系統(tǒng)工程研究中心，安徽 合肥 230009)

故障電弧已成為引起光伏產(chǎn)品發(fā)生火災(zāi)的最常見原因，研究光伏系統(tǒng)中直流故障電弧特性及檢測(cè)方法對(duì)保障光伏系統(tǒng)運(yùn)行的安全性和可靠性有重要意義。本文設(shè)計(jì)了光伏系統(tǒng)直流故障電弧測(cè)試系統(tǒng)，在光伏電池板不同的工作點(diǎn)下，采集不同電極間隙，不同位置處發(fā)生電弧時(shí)的電弧電壓、電流信號(hào)，在研究電弧特性基礎(chǔ)上，提取有利于故障電弧模式識(shí)別的電流信號(hào)的時(shí)頻特征，通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障電弧的檢測(cè)。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該方法的可行性和有效性。

光伏系統(tǒng);直流電弧檢測(cè);電弧特性;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1 引言

隨著光伏發(fā)電的大規(guī)模應(yīng)用，特別是光伏電池板在建筑物屋頂和外墻的大規(guī)模使用，多處多地發(fā)生了光伏系統(tǒng)火災(zāi)意外。對(duì)這類事故調(diào)查發(fā)現(xiàn)，多數(shù)電氣火災(zāi)的原因都指向故障電弧;故障電弧還可使裝置帶電，威脅操作人員安全［1，2］。為解決這些重要的安全問(wèn)題，2011年美國(guó)電工法規(guī)?(NEC?)規(guī)定光伏系統(tǒng)中應(yīng)配備故障電弧檢測(cè)裝置與斷路器，美國(guó)保險(xiǎn)商實(shí)驗(yàn)室(UL)也推出了相應(yīng)的開發(fā)測(cè)試方法與機(jī)制［3］。

目前國(guó)內(nèi)外對(duì)光伏系統(tǒng)直流故障電弧識(shí)別方法的研究處于萌芽狀態(tài)，由于光伏系統(tǒng)中的直流電弧與交流電弧有很大不同，最明顯的就是直流電弧不存在因相位改變?cè)斐傻拈g歇性周期現(xiàn)象且一旦發(fā)生不容易熄滅，基于電流波形的檢測(cè)方法不再適用［4］。直流電弧故障發(fā)生時(shí)間和地點(diǎn)難以確定，傳統(tǒng)依據(jù)電弧放電時(shí)伴隨的聲、光、電磁輻射現(xiàn)象判定電弧發(fā)生的方法過(guò)度依賴傳感器，檢測(cè)范圍有限，也不再適用［5，6］。一些研究者提出的針對(duì)電弧的一個(gè)或多個(gè)電氣特性進(jìn)行閾值檢測(cè)的方法易誤判［7］。本文在研究光伏系統(tǒng)直流故障電弧特性基礎(chǔ)上，綜合提取電弧發(fā)生時(shí)有明顯變化的時(shí)頻域特征，借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)與分類功能有效地進(jìn)行了光伏系統(tǒng)直流故障電弧的檢測(cè)。

2 光伏系統(tǒng)直流電弧實(shí)驗(yàn)及特性分析

電弧分為串聯(lián)型和并聯(lián)型，當(dāng)一條有負(fù)載的電流導(dǎo)線在未預(yù)期的情況下扯斷或斷裂，在其斷裂處即會(huì)產(chǎn)生串聯(lián)故障電弧，如圖1所示，用S表示;當(dāng)一個(gè)未預(yù)期的路徑剛好通過(guò)兩個(gè)極性相反的導(dǎo)體之間，則在此路徑所發(fā)生的意外即為并聯(lián)故障電弧，如圖1所示，用 P表示［8］，接地故障電弧是一種并聯(lián)故障電弧的典型形態(tài)。

圖1 光伏系統(tǒng)直流故障電弧分類Fig．1 Different arc fault types in PV systems

2.1 光伏系統(tǒng)直流電弧實(shí)驗(yàn)

現(xiàn)有的光伏發(fā)電系統(tǒng)利用的大多是長(zhǎng)串的高壓直流光伏電源，而光伏電池系統(tǒng)又有成千上萬(wàn)個(gè)接點(diǎn)，因此一般常見的起火源為串聯(lián)故障電?。?］。由于直流電弧的隨機(jī)性和復(fù)雜性，尚無(wú)精確的電弧模型可以仿真電弧特性［10，11］，故本文直接通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)研究光伏系統(tǒng)直流串聯(lián)型故障電弧特性，實(shí)驗(yàn)裝置示意圖如圖2所示。其中光伏電源是由12個(gè)單晶硅光伏組件組成的一個(gè)光伏組串，模塊參數(shù)如表1所示。

圖2 實(shí)驗(yàn)裝置示意圖Fig．2 Schematic diagram of experimental device

表1 光伏電源參數(shù)Tab．1 Parameters of photovoltaic panels

數(shù)據(jù)采集和分析采用研華PCI-1742U采集卡配合上位機(jī)Labview軟件實(shí)現(xiàn)，采集卡具有多個(gè)16位高速高精度AD采樣通道，最高采樣率可達(dá)1MS/s，實(shí)驗(yàn)中采樣頻率為200kHz，采樣時(shí)間為10s，該時(shí)間足以包含電弧發(fā)生到穩(wěn)定時(shí)的信息。電弧發(fā)生器采用與UL1699B標(biāo)準(zhǔn)相符的樣本，如圖3所示，銅電極直徑6mm，塑料管直徑略大，填充的鐵絨絲用來(lái)觸發(fā)電弧，兩者配合模擬實(shí)際光伏系統(tǒng)中發(fā)生在導(dǎo)線斷裂處或連接點(diǎn)接觸不良時(shí)的串聯(lián)電弧。實(shí)驗(yàn)時(shí)一個(gè)電極固定，調(diào)整另一個(gè)移動(dòng)電極產(chǎn)生固定電極間隙，在電路穩(wěn)定時(shí)斷開短路開關(guān)產(chǎn)生電弧，此過(guò)程為燃弧動(dòng)作。

圖3 電弧發(fā)生裝置Fig．3 Arc generator device

為研究光伏電源輸出電壓電流不同時(shí)對(duì)直流電弧的影響，固定電極間隙，保持電弧發(fā)生位置不變，調(diào)整負(fù)載使光伏電源穩(wěn)定工作在不同電壓電流工作點(diǎn)，分別進(jìn)行燃弧動(dòng)作，采集該過(guò)程電弧電壓和電流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析［12］。為研究電弧特性與電極間隙的關(guān)系，在同一工作點(diǎn)，保持電弧發(fā)生位置不變，設(shè)置多個(gè)電極間隙進(jìn)行燃弧動(dòng)作，獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行分析［13］。為研究電弧特性與電弧發(fā)生位置的關(guān)系，在同一工作點(diǎn)，相同電極間隙條件下，在光伏電源內(nèi)不同組件之間連接的位置處進(jìn)行燃弧動(dòng)作，獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行分析;表2給出了光伏電源工作在A、B、C三個(gè)工作點(diǎn)時(shí)不同位置、不同間隙發(fā)生電弧時(shí)的典型實(shí)驗(yàn)結(jié)果。圖4為電弧電壓和電流的典型波形。

表2 不同工作點(diǎn)下不同位置和不同間隙發(fā)生電弧時(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)果Tab．2 Data results under different working point position and electrode gap

圖4 電弧電壓電流波形Fig．4 Waveforms of arc fault voltage and current

由于整個(gè)實(shí)驗(yàn)電路為串聯(lián)，電弧電流即為回路電流，回路各處電流具有相同特征，而實(shí)際應(yīng)用中由于電弧發(fā)生的時(shí)間、位置具有不確定性，想通過(guò)檢測(cè)電弧電壓特性進(jìn)而進(jìn)行故障電弧的判定很困難。所以本實(shí)驗(yàn)中重點(diǎn)對(duì)電弧發(fā)生時(shí)的電流變化進(jìn)行分析，并以電流的變化特征作為故障電弧檢測(cè)的依據(jù)［14］，而采集的電弧電壓信號(hào)只作為故障電弧發(fā)生時(shí)刻的參考點(diǎn)。

參照表2數(shù)據(jù)，通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析可知，若光伏電源工作在小于最大功率點(diǎn)電壓Vmpp的區(qū)域內(nèi)，如圖5中A、B點(diǎn)所示，在發(fā)生電弧時(shí)，電流平均值幾乎不變;當(dāng)光伏電源工作點(diǎn)電壓在大于Vmpp的范圍內(nèi)如圖5中C點(diǎn)所示，在發(fā)生電弧時(shí)，電流平均值減小;同一工作點(diǎn)同一電極間隙，不同位置發(fā)生電弧時(shí)，電流平均值幾乎不變;同一工作點(diǎn)相同位置，不同電極間隙發(fā)生電弧時(shí)，電流平均值沒(méi)有明顯變化。而無(wú)論哪種情況下，在發(fā)生電弧時(shí)，電流波動(dòng)加劇，在采集到的電流數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)為數(shù)據(jù)的離散度增加即電流標(biāo)準(zhǔn)差σ變大，標(biāo)準(zhǔn)差是方差的算術(shù)平方根［15］，其計(jì)算公式為:

式中，x1，x2，…，xN為采樣值;μ為其平均值。故筆者認(rèn)為電流平均值突變時(shí)未必是故障電弧所致，可能是負(fù)載或電源工作點(diǎn)突變，不能作為電弧發(fā)生的依據(jù)，電流標(biāo)準(zhǔn)差可作為判定故障電弧發(fā)生的特征。

2.2 電流頻域特性分析

在2.1節(jié)實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上對(duì)各種實(shí)驗(yàn)條件下電弧發(fā)生前后采集到的電流信號(hào)應(yīng)用 FFT轉(zhuǎn)換到頻域進(jìn)行分析［16］。由于本實(shí)驗(yàn)測(cè)量系統(tǒng)采樣頻率 fs= 200kHz，電流信號(hào)為實(shí)信號(hào)，經(jīng) FFT算法所得頻譜以頻率fs/2為界左右對(duì)稱，故只能對(duì)100kHz以下的頻率與幅值關(guān)系進(jìn)行研究。圖6和圖7分別給出了正常狀態(tài)下和電弧狀態(tài)下電流時(shí)域和頻域變化。

圖5 光伏電源工作點(diǎn)示意圖Fig．5 Work point schematic diagram of PV power

圖6 正常狀態(tài)下電流時(shí)頻特性圖Fig．6 Time-frequency of current under normal state

由圖6和圖7可見，電弧發(fā)生后，在時(shí)域上電流波動(dòng)加劇，結(jié)合表2數(shù)據(jù)可知電流標(biāo)準(zhǔn)差明顯變大，在頻譜中1Hz～100kHz范圍內(nèi)的諧波幅值增加，即電弧發(fā)生時(shí)伴隨著電流頻域諧波分量的增加。

基于以上討論，筆者認(rèn)為電弧發(fā)生時(shí)電流時(shí)域標(biāo)準(zhǔn)差的改變和頻域諧波分量的增加可作為光伏系統(tǒng)直流故障電弧識(shí)別的指紋。由于電弧產(chǎn)生具有隨機(jī)性和不確定性，特征量的閾值難以確定，本文借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)與分類功能對(duì)電弧的發(fā)生進(jìn)行模式識(shí)別。

3 光伏系統(tǒng)直流電弧模式識(shí)別算法

本文采用的模式識(shí)別算法是通過(guò)大量樣本訓(xùn)練找出電弧與非電弧模式之間的差異進(jìn)行電弧識(shí)別的，可避免傳統(tǒng)電弧檢測(cè)法采用某個(gè)固定閾值大小判定電弧涉及到的可靠性問(wèn)題。基于模式識(shí)別的電弧檢測(cè)程序流程如圖8所示。為了降低系統(tǒng)噪聲、開關(guān)切換、負(fù)載突變或其他誤動(dòng)作引起的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別誤判率，在首次判定為故障電弧時(shí)，經(jīng)過(guò)一個(gè)50ms的延時(shí)再次啟動(dòng)電弧檢測(cè)算法。

圖7 電弧狀態(tài)下電流時(shí)頻特性圖Fig．7 Time-frequency of current under arc fault state

圖8 電弧檢測(cè)流程算法Fig．8 Algorithm for detecting arc fault

3.1 特征向量空間選取

采集到的電流數(shù)據(jù)以移動(dòng)時(shí)間窗的形式進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別，每個(gè)檢測(cè)周期中時(shí)間窗的長(zhǎng)度為0.1s，即數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)N=20000，經(jīng)過(guò)FFT處理后得到的頻譜數(shù)據(jù)量很大，不能直接作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號(hào)，因?yàn)榇罅康妮斎霐?shù)據(jù)不僅會(huì)增加其規(guī)模，降低聚類性，達(dá)不到分類效果，而且延長(zhǎng)電弧檢測(cè)周期［16］。為兼顧電弧檢測(cè)的準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性，需要對(duì)特征向量空間進(jìn)行優(yōu)化。本文將時(shí)間窗內(nèi)的數(shù)據(jù)頻譜在歸一化頻率100kHz以下均分為5個(gè)頻段，每個(gè)頻段長(zhǎng)度為20kHz，求取每個(gè)頻段內(nèi)諧波能量和Wj(j=1，2，…，5)，Wj用該頻段內(nèi)各頻率點(diǎn)處幅值的平方和表示，然后將Wj和標(biāo)準(zhǔn)差 σ作為模式識(shí)別輸入特征量，降低其維數(shù)。由數(shù)字信號(hào)處理知識(shí)［16］可知經(jīng) FFT后所得電流頻譜分辨率為 Δf=fs/N= 10Hz，諧波能量和Wj計(jì)算方法為:

式中，k次諧波頻率為 fk=kΔf，且20(j－1)kHz＜fk＜20jkHz;|A(fk)|表示在頻率點(diǎn) fk處諧波分量幅值。最終選擇σ、W1～W5組成判別電弧發(fā)生的特征向量空間。

3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別中應(yīng)用廣泛，是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。其主要思想是:輸入學(xué)習(xí)樣本，使用反向傳播算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏差進(jìn)行反復(fù)的調(diào)整訓(xùn)練，使輸出的向量與期望向量盡可能地接近，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的誤差平方和小于指定的誤差時(shí)訓(xùn)練完成，最后保存網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏差［17］。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層和輸出層節(jié)點(diǎn)輸出模型分別為:

式中，φ、ψ為非線性作用函數(shù);θ、a為神經(jīng)單元閾值;w為神經(jīng)單元之間的權(quán)值。典型BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型如圖9所示。

本電弧檢測(cè)方法中由6個(gè)特征量組成特征向量空間，則BP網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)設(shè)6個(gè);輸出只有電弧或非電弧狀態(tài)中的一個(gè)模式，所以輸出層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)為1;隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)定是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵，節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)多會(huì)降低網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂速度，而節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)少則會(huì)降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)性，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本的識(shí)別能力下降，其節(jié)點(diǎn)數(shù)一般按式選?。?8］，其中，l表示隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)，n和m分別表示輸入、輸出神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)，a為經(jīng)驗(yàn)常數(shù)，其大小在1～10之間。經(jīng)多次訓(xùn)練測(cè)試的結(jié)果表明，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為9時(shí)具有較好的訓(xùn)練速度和識(shí)別效果。

圖9 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型Fig．9 BP neural network structure model

3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測(cè)試

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要通過(guò)樣本訓(xùn)練才具有孤島識(shí)別能力，考慮電弧檢測(cè)的實(shí)際效果，在2.1節(jié)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)上，設(shè)計(jì)4種事件:①不同工作點(diǎn)時(shí)發(fā)生電弧，②不同電極間隙發(fā)生電弧，③不同位置發(fā)生電弧，④負(fù)載突變，進(jìn)行樣本采集;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和樣本測(cè)試情況如表3所示。

表3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和樣本測(cè)試情況Tab．3 BP neural network training and testing

經(jīng)過(guò)訓(xùn)練和測(cè)試的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可作為圖8電弧檢測(cè)算法中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別模塊應(yīng)用。調(diào)整負(fù)載使系統(tǒng)穩(wěn)定工作在圖5中B點(diǎn)，分別采集電弧發(fā)生和負(fù)載突增時(shí)的電流信號(hào)對(duì)電弧檢測(cè)算法進(jìn)行離線驗(yàn)證。該算法模塊對(duì)電弧判定的結(jié)果分別如圖10和圖11所示。

由圖10可知，在0.4s時(shí)電流波動(dòng)變大，方差變大，電弧發(fā)生，而在0.65s時(shí)電弧檢測(cè)算法給出電弧判定結(jié)果，電弧信號(hào)由0變?yōu)?，電弧檢出，電弧檢測(cè)所用時(shí)間僅為 0.25s，檢測(cè)速度很快，滿足UL1699B標(biāo)準(zhǔn)對(duì)電弧檢測(cè)時(shí)間的要求。

由圖11可知，在0.35s時(shí)電流突然變小，表明此時(shí)負(fù)載突增。電弧檢測(cè)模塊沒(méi)有發(fā)出電弧信號(hào)，即負(fù)載突然增加時(shí)沒(méi)有出現(xiàn)誤判。

圖10 電弧發(fā)生時(shí)檢測(cè)算法響應(yīng)結(jié)果Fig．10 Detection results when arc fault occurs

圖11 負(fù)載突增時(shí)檢測(cè)算法響應(yīng)結(jié)果Fig．11 Detection results when load suddenly increases

4 結(jié)論

本文搭建了電弧試驗(yàn)系統(tǒng)，在分析光伏系統(tǒng)直流故障電弧特性的基礎(chǔ)上，針對(duì)串聯(lián)型電弧發(fā)生時(shí)電流信號(hào)時(shí)頻域特征的變化，研究了一種基于電流標(biāo)準(zhǔn)差和頻域頻段諧波能量特征的模式識(shí)別方法。該方法提取電流頻譜多個(gè)頻段諧波特征，既能有效捕獲電弧發(fā)生時(shí)區(qū)別于其他動(dòng)作的頻域變化信息，又降低了模式識(shí)別特征向量空間的維數(shù)，增強(qiáng)了算法的聚類性和識(shí)別能力。為光伏系統(tǒng)直流電弧故障斷路器的研制提供了借鑒。

光伏陣列規(guī)模有大有小，負(fù)載可為逆變器、DC/ DC變換器和蓄電池等，影響故障電弧識(shí)別的因素很多［19］。本文只在一個(gè)光伏組串電源、純阻性負(fù)載條件下進(jìn)行初步實(shí)驗(yàn)，且實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)有限，對(duì)電弧特性研究及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練不夠充分，所以后續(xù)工作還需要在各種類型光伏系統(tǒng)中進(jìn)一步測(cè)試。

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Study on detection method of DC arc fault in PV systems

LIN Fang-yuan，SU Jian-hui，LAI Ji-dong
(Research Center of Photovoltaic Systems Engineering of Ministry of Education，Hefei University of Technology，Hefei 230009，China)

Arc fault has been the main reason for causing fire in the photovoltaic products．Understanding the behaviors and finding a method to detect the DC arc fault are of great importance to ensure the safety and reliability of the PV systems．In this paper，an arc fault testing device was designed．A variety of tests were conducted in order to study the influence of different factors to the arc fault by measuring the voltage and current of the DC arc fault，such as putting the photovoltaic panels under different working points to study the relations between the arc fault and the working points，setting a series of gas length of the electrodes to study the influence on the current of arc fault，setting the arc fault occurring at various locations etc．Then based on the experiment results，features of the current both in the time and frequency domain were extracted as fingerprint recognition for the artificial neural network to detect the arc fault．Analysis and experimental results show this method is workable．

PV systems;DC arc fault detection;arc fault features;BP neural network

TM315

:A

:1003-3076(2015)12-0007-07

2014-09-25

青海省光伏發(fā)電并網(wǎng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(2014-Z-Y34A)

林方圓 (1988-)，女，河南籍，碩士研究生，研究方向?yàn)楣夥l(fā)電技術(shù);

蘇建徽 (1963-)，男，安徽籍，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)楣夥l(fā)電技術(shù)。