基于1DCNN和D-S多信息融合的光伏系统直流母线串联电弧故障检测

直流母线是光伏系统输出能源的主干道,由于长期曝晒、风化等作用,电缆、连接器等组件劣化,光伏系统直流母线中发生电弧的可能性急剧上升,极易引发火灾、触电等事故。在光伏系统中,串联电弧故障将使回路电流下降,传统的过流保护无法识别。因此,本文提出基于深度学习和证据理论(D-S)的方法来识别串联电弧故障,该方法基于并联电容器电流和电压信号,采用一维卷积神经网络(1DCNN)对检测数据进行电弧识别;在此基础上将基于单个传感数据的识别结果作为证据,运用D-S多信息合成法则计算得到信度分配,最后利用决策规则判断是否发生串联电弧故障。搭建多参数可调模型获取数据进行测试,结果表明:使用1DCNN识别方法,基于并联电容器电流和电压信号的串联电弧识别准确率分别为97.19%和94.98%,而基于1DCNN和D-S多信息融合的光伏系统直流串联电弧故障检测的识别准确率可提升至99%以上。

单芯海缆两端环流不匹配问题及评价方法研究

海缆是海上风电系统重要构成部分,接地环流是制约海缆设计及运行状态的关键要素。实际运行经验表明部分海上风场的单芯海缆存在陆上段和海上段接地环流严重不匹配现象,但是造成这种不匹配工况的原因不明,更无法根据这一现象对海缆运行状态进行清晰判断。该文依据现场海缆实际结构建立其分布参数模型,针对铠装接地和铠装金属护套全线接地两种接地方式对海缆接地环流进行分析,指出铠装全线接地时出现不匹配接地环流的原因为铠装和金属护套之间存在短路电阻;而铠装和金属护套全线接地情况下,出现不匹配接地环流的原因为铠装和金属护套之间存在短路电阻或者海缆两端接地电阻不匹配。在此基础上,提出基于环流的海缆运行情况评价方法,为实际海缆运行状态的判断提供参考依据。