發(fā)布時間：2017-10-07 19:35

  本文關(guān)鍵詞：光伏系統(tǒng)直流故障電弧特征及識別方法研究

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【摘要】：隨著光伏發(fā)電的大規(guī)模應(yīng)用,歐美等地陸續(xù)發(fā)生多起光伏系統(tǒng)火災(zāi)事件,造成一定的經(jīng)濟損失,事后對這類事故調(diào)查發(fā)現(xiàn)多數(shù)電氣火災(zāi)的原因都指向直流端故障電弧。隨著光伏電站投入運行年限增加,電子元件老化、電纜破裂、觸點松動或者動物抓咬等原因都可能引發(fā)故障電弧,且大多數(shù)光伏陣列的安裝,利用的都是長串的高電壓直流電源,也增加了與電弧有關(guān)的安全問題。鑒于目前的熔斷器、斷路器等保護裝置只能對過流、短路等情況進行防護,對這類故障電弧的檢測無能為力。因此為保障光伏系統(tǒng)的安全、可靠運行,本課題研究了一種針對此類電弧的檢測方法。國內(nèi)外對此類電弧的檢測剛起步,對其特征不甚了解,且電弧具有隨機性和復雜性,無法建立精確的電弧模型,故只能通過實驗先探究電弧特征。本課題自制了電弧發(fā)生器,利用實驗室的光伏電源搭建了光伏系統(tǒng)故障電弧試驗平臺,在光伏電源不同工作點,分別記錄不同電極間隙、不同位置處發(fā)生電弧時的電弧電壓、電流、電源直流端電壓等波形初步研究了電弧的特征及其影響因素。考慮到光伏系統(tǒng)中電弧易發(fā)地點多且不固定,無法利用電弧電壓進行電弧檢測,相比之下,無論電弧發(fā)生在哪條支路,電弧電流的特征都將在系統(tǒng)直流端的干路電流中反映出來,故本課題重點對不同實驗條件下的電弧電流信號進行時域和頻域兩方面特征的綜合計算分析,找出有利于電弧識別的共性、多重特征,避免使用單一判據(jù)造成誤判。為克服多數(shù)研究者通過閾值法檢測電弧存在閾值難以確定的缺點,本課題最后借助具有自學習能力的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行此類電弧的檢測并通過實驗離線驗證了該算法的可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：光伏系統(tǒng) 直流電弧檢測 電弧特征 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM615
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 緒論15-18
• 1.1 課題的研究背景及意義15
• 1.2 該領(lǐng)域國內(nèi)外的研究情況15-17
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容17
• 1.4 本文創(chuàng)新點17-18
• 第二章 光伏系統(tǒng)直流故障電弧基本理論及分析18-27
• 2.1 電弧基本理論18-22
• 2.1.1 氣體放電過程18-20
• 2.1.2 電弧的組成和導電機理20-21
• 2.1.3 電弧的能量平衡21-22
• 2.2 光伏系統(tǒng)中直流電弧的產(chǎn)生22-25
• 2.2.1 光伏系統(tǒng)直流故障電弧產(chǎn)生原因23
• 2.2.2 光伏系統(tǒng)直流故障電弧的分類23-25
• 2.3 直流故障電弧的特性分析25-26
• 2.3.1 直流故障電弧的一般特征25-26
• 2.3.2 光伏系統(tǒng)直流故障電弧特征26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第三章 光伏系統(tǒng)直流故障電弧試驗研究27-48
• 3.1 直流故障電弧試驗平臺27-33
• 3.1.1 光伏系統(tǒng)直流故障電弧發(fā)生器28-30
• 3.1.2 電弧數(shù)據(jù)采集和儲存系統(tǒng)30-33
• 3.2 故障電弧實驗過程及實驗結(jié)果33-45
• 3.2.1 光伏系統(tǒng)直流串聯(lián)型故障電弧實驗結(jié)果33-42
• 3.2.2 光伏系統(tǒng)直流并聯(lián)型故障電弧實驗波形及分析42-45
• 3.3 用于判斷串并聯(lián)電弧的基本特征分析45-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 第四章 基于電流時頻特征的故障電弧識別方法48-73
• 4.1 故障電弧電流時域特性分析48-57
• 4.2 電弧電流信號的頻域分析57-68
• 4.2.1 離散傅立葉變換(Discrete Fourier Transformation)57-60
• 4.2.2 快速傅立葉變換(FFT)60-62
• 4.2.3 諧波特征分析62-68
• 4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障電弧識別方法68-72
• 4.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征向量空間選取和結(jié)構(gòu)設(shè)計68-69
• 4.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練和測試69-70
• 4.3.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電弧檢測算法及驗證70-72
• 4.4 本章小結(jié)72-73
• 第五章 總結(jié)和展望73-75
• 參考文獻(References)75-78
• 攻讀碩士學位期間的學術(shù)活動及成果情況78

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本文編號：989686