趙尚程， 張認(rèn)成， 杜建華， 楊凱， 潘冷

(華僑大學(xué) 機(jī)電及自動(dòng)化學(xué)院， 福建 廈門 361021)

采用小波變換的光伏串聯(lián)電弧故障檢測

趙尚程， 張認(rèn)成， 杜建華， 楊凱， 潘冷

(華僑大學(xué) 機(jī)電及自動(dòng)化學(xué)院， 福建 廈門 361021)

建立光伏系統(tǒng)電弧故障實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，利用光伏模擬器仿真不同天氣環(huán)境下的光伏陣列，對(duì)光伏系統(tǒng)中串聯(lián)電弧故障信號(hào)進(jìn)行檢測和分析.采用小波變換的方法對(duì)串聯(lián)電弧故障信號(hào)進(jìn)行特征頻帶提取，并利用移動(dòng)時(shí)間窗方法統(tǒng)計(jì)信號(hào)在小波分解后的高頻系數(shù)的能量值，用其表征電弧故障信號(hào)的雜亂度和混沌度.研究結(jié)果表明：該檢測方法為快速準(zhǔn)確地診斷串聯(lián)電弧故障提供有效判據(jù). 關(guān)鍵詞： 光伏系統(tǒng)； 小波變換； 故障診斷； 串聯(lián)電??； 能量特征

直流電弧故障是光伏系統(tǒng)電氣火災(zāi)的重要元兇.2011年實(shí)施的美國電氣法規(guī)[1]要求在所有工作電壓超過80 V的光伏直流系統(tǒng)中安裝電弧故障斷路器(AFCI)，或其他提供同等保護(hù)功能的系統(tǒng)組件.高電壓的光伏直流電弧故障比交流電弧故障更危險(xiǎn)，因?yàn)橹绷麟娀」收蠜]有電流過零點(diǎn)[2].電弧故障依據(jù)線路中故障電流路徑分為兩類：串聯(lián)電弧故障和并聯(lián)電弧故障.相對(duì)并聯(lián)電弧故障，串聯(lián)電弧故障更加危險(xiǎn)，其檢測成為光伏系統(tǒng)安全相關(guān)研究的重要課題.光伏系統(tǒng)電弧故障導(dǎo)致住宅建筑、商業(yè)設(shè)施和公共設(shè)施發(fā)生多起火災(zāi)[3].為解決光伏系統(tǒng)中電弧故障的困擾，國內(nèi)提出的相關(guān)檢測方法有統(tǒng)計(jì)故障頻率段的離散頻率點(diǎn)信息[4]、比較時(shí)域上電流值[5]和時(shí)頻域聯(lián)合檢測[6](即分析時(shí)域上電流平均值)、電流變化率及特征頻段上的交流成分等多個(gè)判據(jù).文獻(xiàn)[7-10]對(duì)適用航空、汽車等直流供電系統(tǒng)的電弧特性和檢測方法進(jìn)行初步研究.國外檢測方法主要有計(jì)算電流或電壓的變化率[11]，檢測電流的峰值變化[12]，分析特定頻帶的噪聲特征等[13].目前，國內(nèi)外直流電弧故障檢測方法主要?dú)w納為時(shí)域上進(jìn)行的模式識(shí)別，或者頻域上通過傅里葉變換后的幅值判別[14].但由于電弧故障信號(hào)的信噪比低且不穩(wěn)定，伴隨著尖峰脈沖和電流突變等非平穩(wěn)成分，統(tǒng)計(jì)時(shí)域上波形變化和傅里葉變換的方法診斷電弧故障經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)漏判、誤判.因此，本文采用小波變換的方法為電弧故障檢測提供時(shí)域和頻域上的多角度分析.

1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的建立

光伏系統(tǒng)電弧故障實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和現(xiàn)場設(shè)備布局，如圖1所示.圖1(a)中：平臺(tái)主要由光伏模擬器、光伏并網(wǎng)逆變器、電弧發(fā)生器，信號(hào)采集分析系統(tǒng)等部分組成.圖1(b)中：A為模擬器控制平臺(tái)；B為光伏模擬器；C為電弧發(fā)生器；D為光伏并網(wǎng)逆變器；E為公共電網(wǎng)；F為電流互感器；G為示波器.

(a) 光伏系統(tǒng)電弧故障 (b) 現(xiàn)場設(shè)備布局圖1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of experiment platform

實(shí)驗(yàn)中所選的光伏模擬器為Ametek公司的ETS1000X10.光伏并網(wǎng)逆變器為安徽合肥陽光電源有限公司的SG30KTL-M.信號(hào)采集分析系統(tǒng)通過互感器耦合的方式檢測直流電弧故障，主要由電流互感器、示波器和計(jì)算機(jī)組成，其中，電流互感器采用的是Pulse公司的PA3655 NL,帶寬為50～500 kHz；示波器為泰克公司的DPO4104B-L,采樣率設(shè)置為1 MSA·s-1.依據(jù)UL1699B標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)電弧發(fā)生器，其中，電弧故障器采用棒棒間隙銅電極，銅電極橫截面直徑為6.35 mm.

光伏模擬器根據(jù)不同天氣的輻照度溫度曲線(陰天、多云、晴天)仿真光伏系統(tǒng)在真實(shí)天氣環(huán)境下的工作狀況，每種天氣選取8:00,9:00,10:00,…,17:00共10個(gè)均勻分布的時(shí)刻進(jìn)行試驗(yàn).光伏系統(tǒng)最大的輸出電流為10 A,最大的輸出電壓為1 000 V.從早到晚，光伏模擬器的輻照度幅值和溫度幅值會(huì)隨著時(shí)間變化，輻照度和溫度影響光伏系統(tǒng)I-V輸出特性曲線.

2 電弧故障信號(hào)采集與分析

電弧故障實(shí)驗(yàn)中電弧發(fā)生器一端電極固定，另一電極由步進(jìn)電機(jī)以恒定速度驅(qū)動(dòng)，使兩電極間產(chǎn)生一定的間隙，此過程為拉弧過程.拉弧時(shí)，兩電極分離瞬間，電流會(huì)發(fā)生突變，并伴隨強(qiáng)烈的尖峰電流脈沖，每次拉弧的電極間隙為3 mm.為保證電弧故障實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性，信號(hào)采集系統(tǒng)以1 MSA·s-1的采樣率獲取電流互感器輸出的交流電流信號(hào).

圖2 晴天12:00拉弧過程時(shí)域圖Fig.2 Arcing time-domain waveform at 12:00 a.m. in sunny day

晴天天氣在12:00時(shí)刻發(fā)生的拉弧實(shí)驗(yàn)，其時(shí)域圖如圖2所示.圖2中：信號(hào)包括1.0×106個(gè)數(shù)據(jù).利用快速傅里葉變換(FFT)，對(duì)不同天氣不同時(shí)刻的故障信號(hào)和正常噪聲信號(hào)進(jìn)行初步的分析處理，根據(jù)時(shí)域上信號(hào)繪制出雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)系下的頻譜圖.

光伏系統(tǒng)在不同天氣下不同時(shí)刻時(shí)正常情況和電弧故障的頻譜圖，如圖3所示.圖3(a)，(c)，(e)為光伏系統(tǒng)工作正常時(shí)對(duì)應(yīng)信號(hào)頻譜圖；圖3(b)，(d)，(f)為光伏系統(tǒng)發(fā)生電弧故障時(shí)對(duì)應(yīng)信號(hào)頻譜圖.

(a) 晴天天氣光伏系統(tǒng)正常工作 (b) 晴天天氣光伏系統(tǒng)電弧故障

(c) 陰天天氣光伏系統(tǒng)正常工作 (d) 陰天天氣光伏系統(tǒng)電弧故障

(e) 多云天氣光伏系統(tǒng)正常工作 (f) 多云天氣光伏系統(tǒng)電弧故障圖3 正常情況和電弧故障的頻譜Fig.3 Frequency spectrum of normal and arc fault

在不同天氣下正常工作時(shí)，噪聲主要來自逆變器交流側(cè)反射的50 Hz工頻噪聲和逆變器三相H橋結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的150 Hz噪聲.逆變器的開關(guān)噪聲頻帶主要在10～100 kHz；正常情況下，不同天氣產(chǎn)生噪聲區(qū)別主要分布在10～200 kHz.不同天氣下，電弧故障信號(hào)頻帶基本分布在50～250 kHz之間.

通過信號(hào)分析，電弧故障信號(hào)具有信噪比低、故障特征頻帶較穩(wěn)定的特點(diǎn).因此，采用多分辨率小波分析對(duì)電弧故障等非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻域局部化特性分析，主要作用是信號(hào)去噪用于提高信噪比；大幅度壓縮數(shù)據(jù)，便于故障信號(hào)的特征提取.

3 光伏直流電弧故障的小波變換

小波變換是一種窗口(面積)大小固定，但時(shí)間窗和頻率窗范圍大小可以調(diào)整的時(shí)頻局域分析方法，并且對(duì)信號(hào)分辨率具有良好的自適應(yīng)能力，可以有效提取電弧故障特征，準(zhǔn)確判斷電弧故障的發(fā)生.因此，在光伏直流電弧故障檢測方面，小波分析越來越得到重視.

3.1 小波變換理論

采用多分辨率分析的小波變換是利用正交小波基將信號(hào)分解為不同尺度下的2個(gè)分量，具體過程相當(dāng)于多次使用一組高通和低通濾波器對(duì)時(shí)間序列信號(hào)進(jìn)行逐層分解，高通濾波器產(chǎn)生信號(hào)的高頻細(xì)節(jié)分量，低通濾波器產(chǎn)生信號(hào)的低頻近似分量.濾波器得到的2個(gè)分量各占被分解信號(hào)頻帶寬度一半.每次分解后，將信號(hào)的采樣頻率降低為原來一半，下一步對(duì)低頻分量重復(fù)以上分解過程，得到下一層的高頻分量和低頻分量.

多分辨率分解公式為

(1)

(2)

式(1)，(2)中：h(n)=〈ψj0(k),φj,l,n(k)〉等效為一組低通濾波器，得到的對(duì)應(yīng)低頻系數(shù)為aj(k)；g(n)=〈ψj0(k),φj,l,n(k)〉，等效為一組高通濾波器，分解得到的高頻系數(shù)為dj(k)；φ和ψ為分別對(duì)應(yīng)的尺度函數(shù)和小波函數(shù).

信號(hào)x(n)經(jīng)過以上變換后，通過單支重構(gòu)得出信號(hào)分量aj(k)，dj(k)，其所包含的信號(hào)頻帶范圍為

(3)

式(3)中:Fs為信號(hào)采樣頻率，則原始信號(hào)x(n)可表示其各分量和，即

(4)

式(4)中:dm+1(n)代替aj(n)；dj(n)表示信號(hào)x(n)在j尺度上的重構(gòu)信號(hào).

3.2 小波變換信號(hào)頻帶的選取

Daubechies系列小波具有緊支撐、正交性好、對(duì)不規(guī)則信號(hào)敏感等特點(diǎn).通過試驗(yàn)，選用db4和db5進(jìn)行電弧故障特征提取的實(shí)驗(yàn)結(jié)果并無非常大的差別[15-16].選用db4小波進(jìn)行故障特征提取效果明顯，光伏系統(tǒng)發(fā)生電弧故障時(shí)，特征頻帶內(nèi)的劇烈程度比其他頻帶的信號(hào)波形更加強(qiáng)烈.然而，特征頻帶通過有限樣本粗略劃分確定，雖然特征頻帶50～250kHz并不被[Fs/8,Fs/4]，即[125kHz,250kHz]所包含，但從整體算法的復(fù)雜度角度出發(fā)，d2小波系數(shù)用來檢測電弧故障是合理的，并且d2所在頻率范圍125～250kHz依然是電弧故障較為劇烈的頻帶.因此，小波的分解層選擇2層小波分解即可精確、快速分析電弧故障信號(hào).

二層小波分解，如圖4所示，經(jīng)過db4小波兩層分解后(圖4(b))，重構(gòu)的小波高頻分量d2表征光伏系統(tǒng)發(fā)生電弧故障的信息.d2小波系數(shù)波形說明多分辨率小波分析不僅能夠大幅度抑制正常噪聲，有利于信號(hào)的去噪，更增強(qiáng)電弧故障特征，體現(xiàn)小波分析在電弧故障信號(hào)處理方面的優(yōu)越性.

(a) 小波分解樹 (b) 小波分解波形 圖4 二層小波分解Fig.4 Two-level wavelet decomposition

3.3 基于小波的電弧故障能量特征提取

電弧故障信號(hào)經(jīng)過兩層小波分解后的高頻分量d2的能量和原始信號(hào)的能量之間存在等價(jià)關(guān)系，所以在多尺度的小波變換中，選取高頻分量d2的小波系數(shù)的平方和作為光伏系統(tǒng)串聯(lián)電弧故障能量的標(biāo)志，即

上式中：N為小波系數(shù)個(gè)數(shù)；D(k)為小波系數(shù).

為避免外部沖擊信號(hào)的干擾和短暫的電弧信號(hào)的遺漏造成的誤判和漏判，需增加電弧故障能量在時(shí)域上分辨率.因此，將時(shí)間長度為t的待分析信號(hào)劃分為n個(gè)時(shí)間窗，窗長度為t/n，則得到第i個(gè)時(shí)間窗的局部能量Ei為

上式中：n為第i個(gè)時(shí)間窗內(nèi)小波系數(shù)個(gè)數(shù)；Di(k)為時(shí)間窗內(nèi)的小波系數(shù).

圖5 能量特征波形圖Fig.5 Waveforms of energy feature

串聯(lián)電弧故障實(shí)驗(yàn)中信號(hào)采樣率為1 MSA·s-1；單次采集的數(shù)據(jù)為1×106個(gè)；采樣時(shí)間為1 s；經(jīng)兩層小波分解高頻分量系數(shù)個(gè)數(shù)為2.5×105；時(shí)間窗個(gè)數(shù)設(shè)置為250(從等分采樣時(shí)間高頻系數(shù)兩方面考慮)；窗長度為4 ms；單個(gè)時(shí)間窗內(nèi)小波系數(shù)個(gè)數(shù)n為1 000(能夠保證合適的時(shí)間分辨率).采用小波分解提取電弧故障信號(hào)的特征頻帶對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)，計(jì)算250個(gè)時(shí)間窗的局部能量Ei.

晴天天氣在12:00時(shí)刻發(fā)生拉弧過程的信號(hào)，如圖5所示.圖5中：波形圖包括正常情況和電弧起始階段的信號(hào).由圖5可知：一般情況下，電弧起始階段較電弧穩(wěn)定燃燒時(shí)更加劇烈.

串聯(lián)電弧故障實(shí)驗(yàn)包括不同天氣不同時(shí)刻下的正常情況和電弧故障共60組實(shí)驗(yàn)， 統(tǒng)計(jì)不同工況下信號(hào)提取的250個(gè)時(shí)間窗局部能量的取值范圍，如表1所示.表1中：電弧故障均為電弧穩(wěn)定燃燒階段，在相同工況下，相對(duì)電弧起始階段(拉弧過程)的能量范圍較小.

表1 時(shí)間窗內(nèi)小波系數(shù)能量Ei取值范圍統(tǒng)計(jì)Tab.1 Statistics of wavelet coefficients′ energy Ei in time window

3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

在不同天氣不同時(shí)刻下,電弧故障信號(hào)時(shí)間窗的局部能量Ei取值范圍為[0.379 9,14.345 6]；正常情況下,時(shí)間窗的局部能量Ei取值范圍為[0.076 4, 0.257 6].由統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，時(shí)間窗局部能量Ei正常情況下最大值為0.257 6和電弧故障時(shí)最小值為0.379 9之間有明顯的區(qū)分度.

經(jīng)過光伏系統(tǒng)輸出電流為10 A以下的大量試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明：當(dāng)局部能量閾值(Ei)為0.340 0時(shí)，可以較好地區(qū)分正常噪聲信號(hào)和電弧故障事件. 1) 當(dāng)光伏系統(tǒng)輸出電流為10 A以下，Ei>0.340 0即為電弧故障事件；而Ei≤0.340 0則為正常噪聲信號(hào). 2) 當(dāng)單個(gè)時(shí)間窗的局部能量超過閾值時(shí)，可以認(rèn)定為一次電弧故障事件.

當(dāng)250個(gè)時(shí)間窗內(nèi)累計(jì)達(dá)到一定的電弧故障事件個(gè)數(shù)時(shí)，發(fā)出預(yù)警信號(hào)，可以避免信號(hào)干擾引起誤動(dòng)作，同時(shí)，在時(shí)域和頻域上對(duì)電弧故障進(jìn)行識(shí)別.電弧故障事件個(gè)數(shù)的確定取決于檢測的靈敏度和準(zhǔn)確度的要求.

4 結(jié)束語

從光伏系統(tǒng)串聯(lián)電弧故障檢測角度分析，判別正常噪聲信號(hào)和串聯(lián)電弧故障信號(hào)具有相當(dāng)重要的意義.通過在小波變換多分辨率分析的基礎(chǔ)上，選取兩層小波變換后高頻分量系數(shù)，統(tǒng)計(jì)時(shí)間窗內(nèi)局部能量構(gòu)成電弧故障事件作為判據(jù)，通過電弧故障事件個(gè)數(shù)的累計(jì)，可以快速準(zhǔn)確地檢測出光伏系統(tǒng)在不同天氣不同時(shí)刻的串聯(lián)電弧故障.目前文中的檢測方法為算法研究，未來工作是將其移植到硬件上，實(shí)現(xiàn)光伏串聯(lián)電弧故障檢測，緩解并消除光伏火災(zāi)隱患.

[1] National Fire Protection Association.National electrical code[S].Quincy:NFPA,2011：628.

[2] HAEBERLIN H,REAL M.Arc detector for remote detection of dangerous arcs on the dc side of PV plants[C]∥22nd European Photovoltaic Solar Energy Confence.[S.l.]:IEEE Press,2007:1-6.

[3] HAEBERLIN H.Arc Detector as an external accessory device for PV inverters for remote detection of dangerous arcs on the DC side of PV plants[C]∥25th European Photovoltaic Solar Energy Conference.Valencia:IEEE Press,2010:1-6.

[4] 俞雁飛,倪華,趙為,等.光伏系統(tǒng)直流電弧檢測方法、裝置、系統(tǒng): 中國,CN104092440[P].2014-10-08.

[5] 孫耀杰, 高源, 林燕丹, 等.一種使用多重判據(jù)的光伏系統(tǒng)直流故障電弧檢測方法: 中國,CN103245897[P].2013-08-14.

[6] 姚華文,孟慶遠(yuǎn),宋美恩.一種用于光伏發(fā)電系統(tǒng)的直流電弧檢測及保護(hù)方法和電路: 中國,CN203456856[P].2014-02-26.

[7] 劉源,汲勝昌,祝令瑜,等.直流電源系統(tǒng)中直流電弧特性及其檢測方法研究[J].高壓電器,2015,51(2):24-29.

[8] 姚秀,汲勝昌,HERRERA L,等.串流直流電弧特性及其故障診斷中的應(yīng)用[J].高壓電器,2012,48(5):6-10.

[9] YAO Xiu,HERRERA L,HUANG Yi,etal.The detection of DC arc fault: Experimental study and fault recognition[C]∥Applied Power Elctronics Conference and Exposition.Orlando:IEEE Press,2012:1720-1727.

[10] YAO Xiu,HERRERA L,WANG Jin.A series DC arc fault detection method and hardware implementaion[C]∥Applied Power Elctronics Conference and Exposition.Orlando:IEEE Press,2013:2444-2449.

[11] BANKE B,PETERSEN H.Method and sevice for the detection of fault current arcing in electric circuits: USA,US2006- 0109009 A1[P].2006-05-25.

[12] ENGEL J C,ENGELBERT H,PARKER K L,etal.Arc fault detector and method for locating an arc fault: USA,US7253640 B2[P].2007-08-07.

[13] HAEBERLIN H,REAL M.Method of protecting electrical equipment, inparticular direct current equipment, e.g. photovolt aic equipment, and a detection unit for said equipment: USA, WO1995025374 A1[P].1995-09-21.

[14] STROBL C,MECKLER P.Arc faults in photovoltaic systems[C]∥56th IEEE Holm Conference on Electrical Contacts.Charleston:IEEE Press,2010:1-7.

[15] 孫鵬,董榮剛,鄭志成.基于小波分析信號(hào)特征頻段能量變比的故障電弧診斷技術(shù)研究[J].高壓電器,2010,46(7):46-50.

[16] 唐金城,繆希仁,張麗萍,等.電流型串聯(lián)電弧故障檢測[J].福州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2013,10(5):869-874.

(責(zé)任編輯： 陳志賢 英文審校： 崔長彩)

Photovoltaic Series Arc Fault Detection Utilizing Wavelet Transform

ZHAO Shangcheng, ZHANG Rencheng, DU Jianhua,YANG Kai, PAN Leng

(College of Mechanical Engineering and Automation, Huaqiao University, Xiamen 361021, China)

To detect and analyze the series arc faults in photovoltaic (PV) systems, an experimental platform was established to study the PV systems within the arcing fault, and to simulate different weather conditions by using PV simulator module. A wavelet transform analysis technique was utilized for extracting features of series arc faults in a certain frequency band. Meanwhile, a method of moving time window was applied to calculate the energy values of high-frequency coefficients derived from wavelet decomposition, which can be used to represent the chaotic and disordered degree of the arc fault signals. Experimental results showed the detection method can provide an effective criterion to distinguish series arc fault in PV system. Keywords： photovoltaic systems; wavelet transform; fault diagnosis; series arc; energy feature

10.11830/ISSN.1000-5013.201701002

2015-11-29

張認(rèn)成(1961-)，男，教授，博士，主要從事機(jī)電系統(tǒng)安全檢測技術(shù)及儀器方向的研究.E-mail:phzzrc@hqu.edu.cn.

福建省產(chǎn)學(xué)合作科技重大項(xiàng)目(2012H6013)； 福建省科技計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(2013H0028)

TM 501.2

A

1000-5013(2017)01-0007-06