基于卷积神经网络的光伏系统直流串联电弧故障检测

来源：电工电能新技术杂志2019年第7期北京时间：

作者：焦治杰， 李腾， 王莉娜， 牟龙华， Alexandra Khalyasmaa4

单位：1. 北京交通大学电气工程学院， 北京 100044；
\r\n2. 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院， 北京 100191；
\r\n3. 同济大学电子与信息工程学院， 上海 201804；
\r\n4. 乌拉尔联邦大学电气系统自动化学院， 叶卡捷琳堡 620002， 俄罗斯

摘要：本文提出一种新颖的基于卷积神经网络的光伏系统直流串联电弧故障检测方法。首先采用短时傅里叶变换提取电流信号的时频信息，以能量谱密度作为电流的时频联合能量函数，构造电流的时频谱图，然后以时频谱图中各时频点的能量谱密度作为卷积神经网络的输入，设计卷积神经网络算法实现电弧故障检测。经实验验证，所提出方法可清晰区分电弧故障电流特征和正常工作电流特征；在实验室测试中，所提出方法可准确地检测出光伏系统直流串联电弧故障。

关键词：光伏系统, 串联电弧, 直流电弧, 短时傅里叶变换, 卷积神经网络

基金资助：国家重点研发计划项目（2018YFB1500802）