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光伏系統直流側故障電弧的檢測與判別

  2019年06月03日  

  目前國內外光伏系統直流側故障電弧診斷研究還處于初期階段,文獻分析了電弧的電壓-電流特性,表明電源電壓對電信號參數並無太大影響。文獻對電弧信號進行頻域變換時加上有源帶通濾波器,能提高電弧特征頻率在故障信號中的占比。由于對電弧特征不甚了解,且電弧具有隨機性和複雜性,無法建立精確的電弧模型,因此,研究光伏電站直流側電弧故障的診斷方法具有重要的意義。

  1 光伏系統直流側故障電弧的仿真和分析

  目前常用的電弧模型有Cassie模型和Mayr模型。Cassie電弧模型是假設流過電弧通道的電流發生變化時其直徑也同樣跟著變化但是其溫度不變。Mayr電弧模型認爲電弧的直徑是保持不變的,即電弧間隙耗散的能量是不變的,變化的是電弧溫度密度分布。這兩種電弧模型都只單方面考慮某一種熱量耗散的方式而決定了電弧模型的形式。

  本文只單方面研究電弧故障對系統産生的影響,故而選用Cassie模型來研究電弧的特征。爲研究光伏系統故障電弧特征,本文建立了故障電弧數學模型,采用理論爲輔,實驗爲主。

  以Matlab軟件爲平台,利用Simulink中的元件建立的通用電弧模型,如圖1所示。電弧模型由電壓控制的電流源(controlled current source)、微分方程編輯器(DEE)、定值檢測(hit crossing)、階躍信號(step)、電壓測量(voltage measurement)等模塊組成。

  圖1 Cassie電弧模型

  將圖1的電弧故障模型接入光伏系統中,得到仿真結果如圖2所示。由圖2可知,電弧燃燒時具有隨機性且電流信號會發生不規則變化。實際上,電弧具有多種物理特性,但是在現有技術條件下不適用在光伏系統中。

  比如,熱學上,電弧燃燒會迅速産生高溫,雖然現在已有測量局部熱點的技術,但對于光伏電站而言成本過高。聲學上,電弧燃燒會發出噪聲,但現在環境幹擾性大,易發生誤判。通過仿真實驗可知,在電學上,可利用電弧的電流信號作爲特征,這爲後續故障電弧的特征提取提供了可能性。

  2 小型光伏系統實驗平台搭建及其故障電弧特性的分析

  2.1 實驗平台搭建

  本平台所采用的電池板單晶硅材質,太陽光充足時光電轉換效率高,便于在戶外條件好的情況下進行模擬,所以我們可以通過搭建實驗平台進行光伏系統的模擬。本文搭建了如圖3所示的實驗平台,包括光伏板、電弧發生器、光伏逆變器和電流傳感器等。

  圖2 電弧故障直流側電流波形

  圖3 光伏系統電弧檢測實驗平台

  其中光伏板采用CanadianSolar公司CS6P-230P型光伏組件,一個組件由60個電池單體串聯組成,將每3塊組件串聯後再並聯,通過直流斷路器接到逆變器,再接入電網。光伏組件基本參數見表1。

  表1 光伏組件的主要參數

  本文中所使用的電弧發生器符合美國保險商實驗室所規定的標准,圖4爲簡易電弧發生器的示意圖。該電弧發生裝置爲一對距離可調節的銅棒電極,一個被固定,另一個電極通過步進電機控制系統可進一步提高銅棒之間距離的精確度。

  將兩個電極從接觸良好到分開,可以模擬出實際直流系統中松弛、接觸不良的情況,與實際電弧的産生機理相同,皆是原本導通的電極分離時擊穿空氣並維持高能量放電的過程。用此裝置接入光伏系統實驗平台,可模擬出直流故障電弧的發生以及提取出電弧電壓和電流波形。

  圖4 電弧故障發生器

  2.2 故障電弧的數據采集

  利用上述實驗設備進行模擬電弧實驗,光伏系統從正常運行到開始發生電弧故障,彙流箱處電流會存在明顯的變化。故在系統直流側選用電流源輸出作爲檢測故障電弧的物理參數,分析電弧産生發展過程中上述參數的變化,提取相應特征,實現對故障直流電弧的檢測。

  本實驗采用羅氏線圈RS/RDRS測量,同時使用漢泰示波器(DSO8202E)記錄電流波形。該示波器最高采樣速率爲1GSa/s。試驗時,燃燒的電弧會將電極燒蝕,因此每次放電後都要對電極進行打磨,保證試驗過程中電極表面的一致性。試驗進行一段時間後需要更換銅棒電極。

  圖5是利用分開式起弧法的電流波形。當電路中産生電弧時,相當于在電路中增加一個動態電阻,因此會導致電流在時域特性中産生突變。

  圖5 電弧故障後的電流波形

  2.3 特征提取

  1)基于時域特征的提取

  提取時域特征常見的做法是,使用電流的均值、波動以及變化率等參量來提取電弧特性。在多組實驗數據分析後,這些特性均不明顯,無法滿足阈值判斷。將圖5數據進行離散,設定取樣點,取得5s內的電流幅值,並計算出每點10ms內電流最大值與最小值之差,得到如圖6所示的電流波形。利用這一參量,選擇合適的阈值能滿足要求。

  圖6 10ms內電流的最大值與最小值之差

  2)基于頻域特征的提取

  在直流電弧起弧瞬間與燃燒過程中,電流中的高頻分量會增加。目前,國內外對于直流電弧故障檢測都會考慮電流的高頻信號特征。與時域相似的是,頻域特性在發生電弧故障時會引起突變和震蕩,但表現更爲穩定,通過對多組數據的綜合分析,這些特性可以作爲故障電弧檢測的依據。

  圖7爲所采集電流波形經濾波後進行信號FFT分析的電弧信號頻譜圖,其中無電弧時諧波主要含量來源于逆變器高開關頻率,一種低壓直流轉爲高壓交流時由于電路震蕩引起一定的頻率。該頻率一般在30kHz左右,因此本文選擇40~100kHz範圍內的高次諧波作爲故障電弧的特征信號,可以避免逆變器一部分噪聲的幹擾。取頻率最低但幅值不爲零的5kHz諧波爲參考基波,8~20次諧波幅值爲電弧檢測依據。

  圖7 電弧信號的頻譜圖

  3 基于時頻域特性的阈值判斷法

  對電弧故障進行檢測時,光伏系統中的環境噪聲和系統動作等內外部幹擾信號會使特定頻段內的噪聲增加,出現具有與直流故障電弧類似的特性。光伏模塊出現遮擋和短路同樣會造成電流值的突變,會幹擾電弧特性的檢測。如果檢測算法的魯棒性不強,這些幹擾因素就會引起誤判斷,進而導致光伏系統的大規模停運,造成不可估量的經濟損失。

  從另一方面來看,如果檢測算法限定判斷條件過多,就會造成電弧故障的漏判,其結果同樣會帶來損失,更有甚者會造成人員傷亡事故。針對單一時域和頻域特征進行檢測存在檢出率低的缺點。基于以上原因,本文提出的檢測算法兼顧了電弧的時域和頻域特性,使用時域和頻域的多重判據進行診斷,有助于彌補判據阈值精度上面的不足。如果時域和頻域兩情況下均判定爲故障,即判斷電弧故障,就避免了單一特性診斷出現的誤判和漏判。

  由上述分析可知,用于電弧檢測的電弧電流特性確定爲時域和頻域兩個特性,通過多組實驗,最終確定的阈值範圍見表2。當檢測值均超過兩者特性所設定的阈值時,即判定爲産生電弧故障。

  表2 電弧特性的分類、定義及阈值大小

  爲了驗證該方法確定的特性與阈值的可靠性,本實驗又使用兩組補充實驗數據對上述時域和頻域特性與阈值進行了離線驗證。實驗結果表明,基于上述方法劃定的阈值可以區分電弧電流與正常電流。

  結論

  本文針對光伏系統直流側故障電弧檢測問題。首先,建立了光伏系統電弧故障模型,通過仿真實驗說明本文故障電弧特征選取的可能性;其次,提過實驗平台采集大量數據進行時域和頻域分析;最後,利用阈值選擇,提出了基于時域和頻域的方法來綜合判斷是否發生故障。

  同時,本文也考慮到了光伏系統環境噪聲以及逆變器對故障電弧檢測的影響,並通過仿真和實驗說明本算法具有良好的抗幹擾性,爲研究光伏系統直流電弧故障檢測裝置提供了切實可行的理論依據。

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