引言
隨著化石燃料的日漸枯竭,未來新型能源必然將逐步取代化石能源成為最主要的能源。目前光伏發(fā)電已成為全球能源轉型的重要領域。截至2018年底,我國光伏發(fā)電累計裝機容量達到1.74億kw,較2017年新增4426萬kw,同比增長34%。但光伏發(fā)電的快速發(fā)展也帶來了一系列問題,例如,由于設備老化、松動等原因造成設備絕緣破損,引發(fā)電弧故障便是其中一個重要問題。光伏系統(tǒng)產(chǎn)生的電弧是直流電弧,具有持續(xù)燃燒的特點。此外,光伏發(fā)電受溫度、光照強度等環(huán)境影響明顯,系統(tǒng)中的逆變器會帶來一定的高頻干擾,使其較其他直流系統(tǒng)更難檢測故障。光伏系統(tǒng)的電弧故障檢測已成為國內(nèi)外學者的研究熱點。
1電弧故障發(fā)生的原因及類型
電弧主要是極間電動勢擊穿介質(zhì)產(chǎn)生的輝光放電現(xiàn)象。線路以及器件破損都極有可能引發(fā)電弧故障,直流電弧一旦產(chǎn)生將會持續(xù)燃燒,極有可能引燃附近的易燃物造成嚴重的火災。
光伏系統(tǒng)電弧故障主要分為串聯(lián)電弧故障、并聯(lián)電弧故障與接地電弧故障3種。串聯(lián)電弧主要是由于設備連接頭松動,產(chǎn)生細小間距,電流擊穿間距而產(chǎn)生。并聯(lián)電弧多發(fā)生在相線與中性線以及相線與相線之間,大多是因為線路絕緣破損等原因引起。接地電弧是指電弧電流從帶電導體流入大地的電弧故障,一般是由于高壓相線出現(xiàn)絕緣失效的問題引起。光伏系統(tǒng)電弧故障發(fā)生位置如圖1所示,其中a為串聯(lián)電弧,光伏板的連接處、多串組件的匯合接頭處等都是可能發(fā)生串聯(lián)電弧的位置:b為線路之間的并聯(lián)電弧:c為線路對地的接地電弧。
2光伏系統(tǒng)電弧檢測現(xiàn)狀及展望
2011年,美國保險人實驗室(UL）推出了UL標準1699B草案,即光伏直流電弧故障保護電路安全綱要,是目前唯一提出的針對光伏系統(tǒng)電弧檢測的標準。由于光伏發(fā)電產(chǎn)生的是直流電,需要經(jīng)過升壓電路與逆變器轉化成220V的交流電供用戶使用。目前,在其他領域內(nèi)針對故障電弧檢測方案的研究已經(jīng)很深入,一些方法在光伏系統(tǒng)的電弧故障檢測中也得到了應用。對于光伏系統(tǒng)而言,環(huán)境變化、逆變器頻繁啟停等原因使其不同于其他系統(tǒng)的電弧故障檢測。目前針對光伏系統(tǒng)的電弧故障檢測主要分為三部分:采用聲、光、電磁輻射等物理特征的方法:劃定時頻域故障判據(jù)閾值的檢測方法:基于學習算法的故障檢測方法。
2.1基于物理特征的檢測方法
基于聲、光、電磁輻射等物理特征的檢測方法主要是利用電弧故障發(fā)生時電弧所放出的熱量、弧光、噪聲或電磁信號作為檢測依據(jù)。文獻選取降噪后故障電弧電磁輻射信號的模極大值作為故障判據(jù),利用模糊C均值聚類方法檢測電弧故障。熊慶等學者設計4階Hilbert天線測量直流電弧電磁輻射信號,電磁輻射信號的特征頻率、脈沖時間間隔以及脈沖簇持續(xù)時間等特征量可以作為故障判據(jù)。相較于其他方法,基于物理特性的檢測方法需要在系統(tǒng)的不同位置安裝檢測裝置,因此能夠更輕易實現(xiàn)故障定位。
2.2劃定時頻域故障判據(jù)閾值的檢測方法
當前主流的檢測方法是選擇合適的故障判據(jù),根據(jù)故障判據(jù)在正常狀態(tài)與發(fā)生電弧故障時不同的取值范圍設定故障報警裝置的動作閾值。文獻選用db4小波進行小波分解,選取小波高頻分量的能量值作為故障判據(jù),設置介于正常狀態(tài)與故障狀態(tài)之間的可靠值作為故障報警閾值。文獻選擇標準差作為時域特征、由db5小波分解后的各頻帶能量作為頻域特征,構建特征平面,在特征平面內(nèi)劃分故障分界線進行故障電弧檢測。文獻通過實驗確定了信號最大值、小波細節(jié)系數(shù)的方差值和模極大值3種時頻域判據(jù),提出了一種基于時域與頻域的電弧故障混合判據(jù)。多種判據(jù)方法較單一判據(jù)具有更高的準確性與可靠性,可以進一步降低檢測方法的誤動率與拒動率。
2.3基于機器學習算法的故障檢測方法
近些年出現(xiàn)了使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等算法取代閾值判定是否發(fā)生電弧故障的檢測方法。神經(jīng)網(wǎng)絡算法是希望通過學習得到一個模型,利用該模型可以輸出一個期望的目標值。在電弧檢測領域中,可以使用電弧故障數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡,得到一個可以判斷是否發(fā)生電弧故障的模型。文獻分別使用FFT得到的電弧頻譜幅值和電流最大最小幅值差、小波系數(shù)的均方根、不同頻域段內(nèi)的能量比作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入,將訓練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡用于判斷電弧故障。文獻使用了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡判斷電弧故障,但容易出現(xiàn)局部優(yōu)化和訓練過慢問題。文獻使用遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡判斷電弧故障。除了神經(jīng)網(wǎng)絡算法,文獻利用支持向量機算法,從時頻域中提取電流均值、高頻分量標準差等7個故障判據(jù)對模型進行訓練,得到的模型可以對是否發(fā)生電弧故障進行分類。
3仿真模型及分析
當前不少學者使用simulink軟件建立了帶有MPPT功能的光伏系統(tǒng)仿真模型,并利用仿真得到與實際一致的輸出特性。本文在仿真研究基礎上,構建了一套完整的光伏系統(tǒng)電弧故障仿真模型,包含光伏電池模塊、Cassie電弧模塊、MPPT模塊與逆變模塊等,可以較為準確地仿真出不同光照強度、溫度與不同位置發(fā)生電弧故障時光伏系統(tǒng)的特征。通過對仿真得到的數(shù)據(jù)進行處理與分析,尋找出特征明顯的電弧故障判據(jù)。仿真模型如圖2所示,其中MPPT模塊使用擾動觀察法,光照強度設為1000w/m2,溫度設為25℃,仿真時間為1s,電弧故障于0.5s時發(fā)生。
仿真得到的波形如圖3所示,可以看出,發(fā)生故障后的電流發(fā)生劇烈波動。時域中的方差值、頻域中的高頻能量都可以作為故障判據(jù)。但光伏系統(tǒng)中的逆變器啟停、光照強度與溫度變化等因素帶來的干擾因素會對某些判據(jù)造成干擾,因此使用多種故障判據(jù)比單一判據(jù)具有更明顯的優(yōu)越性。
本文分別對800w/m2、1000w/m2光照強度下的正常工作狀態(tài)與故障狀態(tài)進行仿真,溫度選擇25℃。由不同光照下的電流波形(圖4）可以看出,隨著光照強度增加,電流明顯增大。
小波變換是一種常用的信號分析方法,可以將原始信號分解得到不同尺度下的高頻分量和低頻分量,分解得到的低頻分量A(k）和高頻分量D(k）所包含的頻帶范圍為:
式中,j1+,D,…,m:/s為采樣頻率。
調(diào)整光伏電池參數(shù),對仿真輸出的波形進行兩層小波分解,選用db4小波作為小波基函數(shù)。通過計算可以得到在822w/mD、D0℃與1000w/mD、D5℃環(huán)境條件下的方差值與小波高頻分量能量值,結果如表1所示。
通過表1數(shù)據(jù)可知,光伏系統(tǒng)直流側電流的方差值與小波高頻分量的能量值具有良好的區(qū)分性,可以作為檢測光伏系統(tǒng)電弧故障的判據(jù)。
4結語
本文總結了光伏系統(tǒng)的直流電弧故障的原因及類型,對目前光伏系統(tǒng)電弧故障的研究現(xiàn)狀與主要檢測方法進行了闡述,搭建了光伏系統(tǒng)電弧故障仿真模型,使用該模型可以獲得不同光照、溫度條件下不同故障位置的電弧故障特性,并對仿真結果進行了分析,提出了以方差值與小波高頻分量能量值作為故障判據(jù),具有準確度較高的特點。
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