基于熵特征融合的光伏组串直流电弧故障辨识方法

摘要

直流电弧在光伏组串发生的位置不同则故障类型不同，直流电弧类型精细化识别是实现发生不同类型的直流电弧所采用的电路保护和电弧定位的基础。针对目前光伏组串直流电弧故障类型辨识模糊、分类粗糙的问题，将直流电弧故障类型划分为4类，并提出了一种基于熵特征融合的光伏组串直流电弧辨识方法。首先采集光伏组串电流作为特征信号，利用经验小波变换(empirical wavelet transform, EWT)提取特征信号中的高频分量；然后利用模糊熵、样本熵和包络熵刻画高频分量的故障特征，形成多维熵特征融合的故障特征向量，进而形成故障特征矩阵，并通过门控循环神经网络(gate recurrent unit, GRU)进行4种光伏组串直流电弧故障类型辨识；最后，通过实验数据验证了所提方法可以有效区分正常情况及不同位置不同类型的直流电弧故障且不受光伏遮荫故障和光伏输出功率的干扰，并与其他方法对比，验证了本文方法的准确性和有效性。

关键词

光伏组串直流电弧 / 熵特征 / 经验小波变换 / 门控循环神经网络 / 故障诊断