孟羽,陳思磊,吳子豪,王辰曦,李興文

(1.西安交通大學(xué)電力設(shè)備電氣絕緣國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,710049,西安; 2.國(guó)網(wǎng)陜西省電力公司電力科學(xué)研究院,710010,西安)

隨著我國(guó)提出“碳達(dá)峰、碳中和”的戰(zhàn)略規(guī)劃,電力系統(tǒng)中的水電、風(fēng)電、光伏等清潔可再生能源的配用電技術(shù)成為了電力行業(yè)的重要研究方向。在此背景下,新型電力系統(tǒng)基建行業(yè)及直流配用電系統(tǒng)的技術(shù)日趨發(fā)展,國(guó)家電網(wǎng)公司及中國(guó)南方電網(wǎng)公司各自主導(dǎo)的直流配用電系統(tǒng)示范工程也逐步落地建設(shè),并計(jì)劃在未來(lái)將直流配用電技術(shù)推廣至民用住建及市政領(lǐng)域。隨著直流系統(tǒng)容量的逐步增大,線纜網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性及負(fù)載類(lèi)型的多樣性提高了保障直流系統(tǒng)安全、可靠、穩(wěn)定運(yùn)行的難度。由于連接松動(dòng)、絕緣損壞等原因產(chǎn)生的故障電弧則將成為直流用電安全領(lǐng)域最大的隱患[1]。直流故障電弧電流沒(méi)有過(guò)零點(diǎn),因此相較于交流電弧更容易自持燃燒,在缺乏檢測(cè)保護(hù)的情況下極易引發(fā)電氣火災(zāi),從而嚴(yán)重影響直流系統(tǒng)的安全與穩(wěn)定[2]。

根據(jù)發(fā)生位置故障電弧主要可分為串聯(lián)故障電弧及并聯(lián)故障電弧[3]。并聯(lián)故障電弧的發(fā)生會(huì)瞬間增大回路中的電流幅值,這可被傳統(tǒng)的過(guò)流保護(hù)裝置檢測(cè)并及時(shí)切除故障。對(duì)于串聯(lián)故障電弧,其會(huì)引發(fā)回路中電流幅值的下降,傳統(tǒng)保護(hù)裝置難以檢測(cè),因此需要利用故障電弧檢測(cè)算法進(jìn)行及時(shí)有效地檢測(cè)以實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)回路的保護(hù)[4-5]。

為了有效地檢測(cè)直流故障電弧,2013年由國(guó)際電工委員會(huì)(IEC 62606)制定了直流故障電弧檢測(cè)設(shè)備的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn),規(guī)定額定電壓超過(guò)80 V的光伏直流系統(tǒng)必須安裝故障電弧檢測(cè)裝置[6];美國(guó)保險(xiǎn)商實(shí)驗(yàn)室也于2011和2018年制定并改進(jìn)了UL1699B標(biāo)準(zhǔn)用于評(píng)估光伏直流系統(tǒng)內(nèi)故障電弧檢測(cè)算法的有效性[7]。標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)規(guī)定直流故障電弧主要由如圖1所示的直流故障電弧發(fā)生裝置(AFG)模擬產(chǎn)生。通過(guò)上位機(jī)控制步進(jìn)電機(jī)從而操控移動(dòng)電極按照標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的分離速度移動(dòng)至設(shè)置好的電弧間隙,最終以拉弧的方式在回路中產(chǎn)生故障電弧。電極采用直徑為6.35 mm的銅棒電極,每次故障電弧實(shí)驗(yàn)后均需要打磨除去電極表面生成的氧化物,保障下次實(shí)驗(yàn)時(shí)電極接觸良好。

國(guó)內(nèi)外研究人員主要參考上述標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了直流故障電弧實(shí)驗(yàn)并研究了相應(yīng)的故障電弧檢測(cè)技術(shù)。美國(guó)俄亥俄州立大學(xué)的王瑾等利用帶通濾波以及Hurst指數(shù)模擬構(gòu)建了48 V電動(dòng)汽車(chē)內(nèi)故障電弧檢測(cè)特征,采用閾值比較的算法在較少的計(jì)算量下獲得了100%的檢測(cè)準(zhǔn)確率[8]。伊朗設(shè)拉子大學(xué)的Ahmadi等利用PCA算法實(shí)現(xiàn)了盲源分離式的故障電弧檢測(cè)特征提取,通過(guò)最大類(lèi)間方差法獲得了理想的設(shè)定閾值,實(shí)現(xiàn)了12 ms以內(nèi)的故障電弧檢測(cè)[9]。西安交通大學(xué)的熊慶等通過(guò)4階Hilbert天線獲取故障電弧電測(cè)輻射信號(hào),選用36～42 MHz構(gòu)建故障電弧檢測(cè)特征從而正確區(qū)分電弧及開(kāi)關(guān)操作引起的系統(tǒng)暫態(tài)[10-11]。西安交通大學(xué)的陳思磊等利用歐拉、方差等時(shí)域信號(hào)構(gòu)建了直流阻性系統(tǒng)條件下的電弧特征,實(shí)現(xiàn)了0.25 s內(nèi)對(duì)故障電弧的有效檢測(cè)[12-13]。

圖1 直流故障電弧發(fā)生裝置Fig.1 DC arc fault generator (AFG)

直流系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景豐富廣泛,線路復(fù)雜多樣,因此直流系統(tǒng)內(nèi)使用的線纜材料也種類(lèi)繁多。故障電弧發(fā)生時(shí)刻及發(fā)生位置具有隨機(jī)性,不同材料的線纜均可能發(fā)生直流故障電弧。不同材料線纜特性不盡相同,因此可能會(huì)對(duì)故障電弧檢測(cè)特性造成干擾。研究不同電極材料對(duì)故障電弧檢測(cè)特征的影響并針對(duì)性地提出適用于各種材料的故障電弧檢測(cè)算法至關(guān)重要,可進(jìn)一步提升直流故障電弧檢測(cè)適用范圍與檢測(cè)準(zhǔn)確率,這也屬于國(guó)內(nèi)外尚未開(kāi)展相關(guān)研究的方面。本文通過(guò)構(gòu)建直流故障電弧檢測(cè)特征評(píng)價(jià)指標(biāo),分析了不同材料特性引起的直流故障電弧特征差異,基于機(jī)器學(xué)習(xí)提出了一套適用于多種電極材料的直流故障電弧檢測(cè)算法,并基于材料差異從安全保護(hù)角度提出了降低電弧風(fēng)險(xiǎn)的建議。

1 直流故障電弧實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與典型實(shí)驗(yàn) 結(jié)果

1.1 直流故障電弧實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

為了研究不同電極材料條件下的故障電弧檢測(cè)特征,本文搭建了如圖2所示的直流故障電弧實(shí)驗(yàn)回路。實(shí)驗(yàn)回路主要通過(guò)直流模擬器供電,通過(guò)串聯(lián)在回路中的故障電弧發(fā)生裝置以拉弧的方式模擬產(chǎn)生故障電弧,選用電阻及逆變器兩種負(fù)載作為多場(chǎng)景直流系統(tǒng)的用電設(shè)備,通過(guò)Q1、Q2、Q3斷路器開(kāi)關(guān)控制負(fù)載的投切。拉弧模擬的是故障電弧發(fā)生過(guò)程中不斷增大的生弧間隙。隨著絕緣老化和連接端子松動(dòng)程度的增加,直流系統(tǒng)運(yùn)行中可能會(huì)因接觸壓力的減小而突然出現(xiàn)可見(jiàn)的弧隙。動(dòng)物咬傷或環(huán)境影響等意外的外部損傷因素,也可能會(huì)將可見(jiàn)的弧隙引入至直流系統(tǒng)。直流模擬器既可以按照既定的光伏曲線進(jìn)行輸出,實(shí)現(xiàn)對(duì)光伏陣列供電的模擬,也可以以恒壓的方式實(shí)現(xiàn)375、750 V等常見(jiàn)直流電壓等級(jí)的供電輸出?；芈分械碾娏鱾鞲衅鱕OKOGAWA 701930采樣頻率為1 MHz,可以有效測(cè)量故障電弧發(fā)生前后電流參數(shù)的變化,為探究故障電弧檢測(cè)特征奠定了基礎(chǔ)。

為了探究不同材料對(duì)故障電弧檢測(cè)特征的影響,準(zhǔn)備了紫銅、黃銅、純鋁、不銹鋼、石墨、球墨鑄鐵共6類(lèi)材料的電極實(shí)驗(yàn),通過(guò)改變電極材料類(lèi)型從而獲得不同材料條件下的故障電弧數(shù)據(jù)。表1給出了電氣工程領(lǐng)域的6類(lèi)常用電極材料在直流場(chǎng)景中的主要應(yīng)用,通過(guò)研究由這6類(lèi)材料引起的故障電弧特征改變,可以有針對(duì)性地設(shè)計(jì)適用于不同電極材料下的直流故障電弧算法。特別地,由于紫銅材料應(yīng)用范圍最為廣泛,被UL1699B標(biāo)準(zhǔn)選用為試驗(yàn)電極,因此本文也以紫銅電極材料的故障電弧波形為例進(jìn)行說(shuō)明。

1.2 直流故障電弧典型波形

圖3所示為直流故障電弧電流及電弧電壓實(shí)驗(yàn)波形,電極材料采用紫銅材料,負(fù)載選用逆變器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。階段1系統(tǒng)處于正常運(yùn)行狀態(tài),在故障電弧發(fā)生后,階段2回路電流的幅值略有下降,振蕩幅度增大,電弧電壓明顯從0增加至25 V左右,在持續(xù)燃燒4 s后人為開(kāi)斷回路開(kāi)關(guān),故障電弧迅速熄滅,電流降低至0,形成停機(jī)階段3。

圖3 直流故障電弧電流及電弧電壓實(shí)驗(yàn)波形Fig.3 Experimental waveforms of arc current and arc voltage in DC fault

由于直流系統(tǒng)中負(fù)載啟停機(jī)、負(fù)載投切、光照幅度改變等因素的影響,回路電流會(huì)出現(xiàn)類(lèi)似于故障電弧實(shí)驗(yàn)波形的系統(tǒng)暫態(tài)電流變化。圖4所示為逆變器輸出功率出現(xiàn)調(diào)整后的系統(tǒng)暫態(tài)波形,系統(tǒng)狀態(tài)調(diào)整后的階段2也出現(xiàn)了電流幅值的下降過(guò)程,在故障電弧檢測(cè)過(guò)程中容易被誤認(rèn)為是故障電弧而產(chǎn)生誤動(dòng)干擾,因此需要構(gòu)建合適的故障電弧檢測(cè)特征量來(lái)有效區(qū)分故障電弧狀態(tài)及正常狀態(tài),保障高準(zhǔn)確率的故障電弧檢測(cè)算法。

圖4 逆變器輸出功率出現(xiàn)調(diào)整后的系統(tǒng)暫態(tài)實(shí)驗(yàn)電流波形Fig.4 Current waveform in a fault-like condition

2 直流故障電弧檢測(cè)時(shí)頻特征分析

合適的直流故障電弧檢測(cè)特征不僅需要具備不同電極材料條件下的故障電弧有較好的區(qū)分程度,同時(shí)還需要在系統(tǒng)暫態(tài)條件下保持較好的一致性。故障電弧發(fā)生前后電流幅值的變化容易受到系統(tǒng)環(huán)境噪聲、負(fù)載噪聲等干擾,很難在時(shí)域內(nèi)較為明顯地進(jìn)行區(qū)分;傅里葉變換雖然可以較好地在頻域內(nèi)獲得故障電弧噪聲信息,但傅里葉變換作為一種全局性變換,其較長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間嚴(yán)重影響了故障電弧檢測(cè)的實(shí)時(shí)性,因此為了更好地及時(shí)獲取故障電弧信息,常常采用時(shí)頻綜合分析手段構(gòu)建直流故障電弧檢測(cè)特征[15-16]。

2.1 直流故障電弧短時(shí)傅里葉變換特征

短時(shí)傅里葉變換(STFT)在傅里葉變換的基礎(chǔ)上對(duì)信號(hào)進(jìn)行加窗處理,通過(guò)對(duì)每個(gè)時(shí)間窗的數(shù)據(jù)進(jìn)行頻譜分析從而獲得整個(gè)故障電弧電流的時(shí)頻信息,這改善了傅里葉變換的局限性[17],其計(jì)算公式如下

(1)

式中:S[I]為STFT分解得到的二維矩陣;h為窗函數(shù),m為窗序數(shù);Δt為單位時(shí)間窗長(zhǎng)度,N為單位時(shí)間窗內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)。其中,漢明窗的加權(quán)系數(shù)能使副瓣最小,頻譜泄漏最小,因此常作為分析時(shí)間窗進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換[18],以此構(gòu)建的故障電弧檢測(cè)特征記為Fs。

圖5所示為純鋁電極故障電弧短時(shí)傅里葉特征,電極材料為紫銅、選用逆變器作為用電負(fù)載,短時(shí)傅里葉特征頻段為7.5～7.625 kHz?？梢钥吹?在故障電弧發(fā)生后,階段2構(gòu)建得到的檢測(cè)特征量幅值出現(xiàn)了較大幅度的提升,未發(fā)生電弧的階段1與階段3特征量幅值較小,從而可以較好地實(shí)現(xiàn)對(duì)故障電弧狀態(tài)及正常狀態(tài)的有效區(qū)分。圖6為系統(tǒng)暫態(tài)條件下構(gòu)建得到的短時(shí)傅里葉檢測(cè)特征,在系統(tǒng)狀態(tài)調(diào)整瞬間,檢測(cè)特征量會(huì)出現(xiàn)較大幅值的脈沖,之后特征量幅值趨于穩(wěn)定,且與階段1正常運(yùn)行時(shí)的特征量幅值保持一致,這與故障電弧發(fā)生時(shí)特征量的變化存在差異。環(huán)境噪聲主要體現(xiàn)在低頻部分,通過(guò)短時(shí)傅里葉變換可以有效濾除低頻成分,從而獲取電弧有效信息;系統(tǒng)暫態(tài)調(diào)整過(guò)程出現(xiàn)的脈沖時(shí)間較短,可以通過(guò)適當(dāng)延長(zhǎng)電弧判斷時(shí)間實(shí)現(xiàn)多個(gè)時(shí)間窗檢測(cè)特征的比較,從而達(dá)到區(qū)分故障電弧與系統(tǒng)正常暫態(tài)過(guò)程的目的。

圖5 紫銅電極故障電弧短時(shí)傅里葉特征Fig.5 STFT characteristic of arc fault with red copper electrode

圖6 系統(tǒng)暫態(tài)條件下構(gòu)建得到的短時(shí)傅里葉檢測(cè)特征Fig.6 STFT detection characteristic in a fault-like condition

圖7為純鋁電極故障電弧短時(shí)傅里葉特征,其電弧前后的特征差異不如紫銅電極材料明顯。雖然階段2有一些特征量幅值得到了提升,但是故障電弧發(fā)生前后特征量重疊較為明顯,以此為基礎(chǔ)的故障電弧檢測(cè)算法極易出現(xiàn)拒動(dòng)的現(xiàn)象,即較難檢測(cè)到故障電弧的發(fā)生。

圖7 純鋁電極故障電弧短時(shí)傅里葉特征Fig.7 STFT characteristic of arc fault with aluminum electrode

故障電弧檢測(cè)特征量幅值提升越明顯,越有利于提高后續(xù)算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率,因此需要構(gòu)建特征量提升定量指標(biāo),從而更好地評(píng)判特征構(gòu)建效果,為后續(xù)檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)提供借鑒與參考。由于階段3出現(xiàn)在故障電弧發(fā)生后,且是由于人為開(kāi)斷電路產(chǎn)生,因此并非具體討論分析的重點(diǎn),綜合比較階段1與階段2特征量幅值,定義了特征提升比為

(2)

式中:M2為故障電弧發(fā)生后即階段2特征量的平均值;M1為故障發(fā)生前電流穩(wěn)定時(shí)即階段1的特征量平均值。提升比T越大表明故障電弧發(fā)生前后特征值變化越明顯,越容易實(shí)現(xiàn)故障電弧發(fā)生時(shí)刻的定位。特別地,對(duì)于系統(tǒng)暫態(tài)波形,階段2選取狀態(tài)變化后的電流波段數(shù)據(jù),從而構(gòu)建同樣的故障電弧特征,要求系統(tǒng)暫態(tài)波形的特征提升比盡可能小。本文重點(diǎn)討論了電阻及逆變器兩類(lèi)負(fù)載條件下的特征提升比,故將電阻條件的特征提升比設(shè)為T(mén)1,將逆變器條件的特征提升比設(shè)為T(mén)2。

表2給出了不同電極材料與負(fù)載類(lèi)型的故障電弧特征提升比。每組電極材料與負(fù)載類(lèi)型均至少采集了15組波形,表2中數(shù)值為全部波形特征提升比的均值,從而可以更好地分析構(gòu)建特征量對(duì)于不同電極材料的適用性。

表2 不同電極材料與負(fù)載類(lèi)型的故障電弧特征提升比

由表2可以看出,對(duì)于電阻負(fù)載,無(wú)論電極材料如何,其相較于逆變器負(fù)載計(jì)算得到的特征提升比普遍偏小;而對(duì)于同一負(fù)載,不同電極材料條件計(jì)算得到的特征提升比大小趨勢(shì)基本相同,石墨電極材料的特征提升比最大,純鋁電極材料的特征提升比最小。其中純鋁電極材料、電阻作為負(fù)載的條件計(jì)算得到的特征提升比平均值僅為1.04,意味著故障電弧發(fā)生前后特征幅值基本無(wú)變化,很難利用檢測(cè)算法對(duì)故障電弧發(fā)生時(shí)刻進(jìn)行有效定位,因此需要尋找一種適用于不同電極材料、不同負(fù)載的故障電弧檢測(cè)特征構(gòu)建算法。

2.2 直流故障電弧小波變換特征

相較于短時(shí)傅里葉變換,小波變換時(shí)間窗長(zhǎng)度是變化的,可以實(shí)現(xiàn)在低頻部分適當(dāng)增加時(shí)間窗的長(zhǎng)度,在高頻部分適當(dāng)減小時(shí)間窗的長(zhǎng)度,從而獲取更好的時(shí)間分辨率與頻率分辨率[19]。離散小波變換公式如下

(3)

式中:x(t)為待分析信號(hào);d為變換后得到的系數(shù);k為母小波伸縮的指標(biāo);n為母小波平移的指標(biāo);Ψ為變換所選用的母小波;L2(R)為實(shí)數(shù)域平方可積空間。

陳思磊等在研究光伏直流故障電弧檢測(cè)時(shí)發(fā)現(xiàn),采用Rbio3.1小波相較于傳統(tǒng)的Db小波家族可以更好地構(gòu)建故障電弧的時(shí)頻特征[20],因此本文主要采用Rbio3.1作為母小波對(duì)故障電弧電流系統(tǒng)進(jìn)行構(gòu)建。小波變換也可有效濾除原始采集信號(hào)的低頻部分,獲取有效電弧信息,構(gòu)建得到的特征可以區(qū)分故障電弧與系統(tǒng)正常暫態(tài)過(guò)程。由2.1節(jié)可知,純鋁材料、電阻負(fù)載條件下的故障電弧短時(shí)傅里葉特征提升比最小,因此為了更好地構(gòu)建適用于不同材料的故障電弧特征,主要以純鋁電極材料、電阻負(fù)載條件的故障電弧波形為例進(jìn)行小波變換參數(shù)的選擇,小波變換得到的檢測(cè)特征量定義為Fw。

不同小波分解層數(shù)會(huì)對(duì)分析頻段的范圍產(chǎn)生影響,若小波分解層數(shù)過(guò)少,則會(huì)導(dǎo)致小波變換分析頻段范圍過(guò)大,容易引入環(huán)境噪聲、負(fù)載噪聲等干擾,不利于特征的構(gòu)建;若小波分解層數(shù)過(guò)多,則會(huì)造成代碼運(yùn)算量的增加,延長(zhǎng)檢測(cè)時(shí)間,因此需要在可接受的特征提升比范圍內(nèi)最大限度地減少小波分解層數(shù)。表3給出了不同小波分解層數(shù)下特征提升比效果,由于小波分解層數(shù)不同,分析頻段的頻率范圍也存在差異。比較含23.44～31.25 kHz頻段的特征發(fā)現(xiàn),隨著小波分解層數(shù)的增加,特征提升比在逐漸增加,當(dāng)采用6層小波分解時(shí)便可以較好地提升純鋁電極在阻性負(fù)載條件下的故障電弧特征提升比,2.831 1的特征提升比足夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)故障電弧發(fā)生時(shí)刻的定位,因此無(wú)需再增加小波分解層數(shù)。

表3 不同小波分解層數(shù)對(duì)故障電弧的提升效果

在電阻負(fù)載條件下,6類(lèi)不同電極材料的故障電弧電流波形及其小波特征如圖8所示,小波特征頻段為23.44～31.25 kHz?？梢钥吹綄?duì)于每一種電極材料,故障電弧發(fā)生前后特征量幅值均有較為明顯的提升,說(shuō)明利用小波變換構(gòu)建得到的特征量具有較好的適用性。

(a)紫銅

(b)黃銅

(c)純鋁

(d)不銹鋼

(e)石墨

(f)球墨鑄鐵圖8 不同電極材料的故障電弧電流波形及其小波特征Fig.8 Current waveforms and WT characteristics of arc faults with different electrode materials

表4為不同電極材料與負(fù)載類(lèi)型的特征提升比,可以看出小波變換構(gòu)建得到的特征提升效果明顯好于短時(shí)傅里葉特征。除石墨電極外,逆變器負(fù)載條件下的特征提升比大部分依然高于電阻負(fù)載條件;對(duì)于不同電極材料而言,石墨電極材料的特征提升比依然最大,純鋁電極材料的特征提升比依然最小,說(shuō)明電極材料確實(shí)會(huì)對(duì)故障電弧特征的構(gòu)建產(chǎn)生影響,從而最終對(duì)故障電弧的檢測(cè)造成干擾。

表4 不同電極材料與負(fù)載類(lèi)型的特征提升比

3 不同電極材料對(duì)故障電弧檢測(cè)特征 的影響分析

不同電極材料下的故障電弧特征提升比具有較大差異,石墨、不銹鋼等電極材料形成的故障電弧檢測(cè)特征量在故障電弧發(fā)生前后具有較大的提升效果,因而有利于較快、較準(zhǔn)地利用檢測(cè)算法對(duì)電弧有效檢測(cè);純鋁、黃銅等電極材料形成的故障檢測(cè)特征量在故障電弧發(fā)生后幅值提升較小,因此檢測(cè)算法存在拒動(dòng)的可能與風(fēng)險(xiǎn)。不同電極材料的特性會(huì)影響故障電弧的檢測(cè)特征,進(jìn)而影響到最終故障電弧檢測(cè)算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率。

表5給出了不同電極材料的電阻率、熔點(diǎn)與沸點(diǎn)。通過(guò)比較表2、表4中不同時(shí)頻特征的特征提升比以及表5的電極材料特性可知,特征提升比與電極材料的熔點(diǎn)呈現(xiàn)出較好的正相關(guān)關(guān)系;另外,除紫銅材料外,其他材料的特征提升比也與電極材料的電阻率呈一定的正相關(guān)關(guān)系。

表5 不同電極材料的電阻率、熔點(diǎn)與沸點(diǎn)

圖9給出了不同電極材料特征提升比與熔點(diǎn)。對(duì)于熔點(diǎn)較低,導(dǎo)電能力較好的電極材料,其產(chǎn)生的故障電弧中含有較多的金屬顆粒,因此在同等電流等級(jí)條件下形成的電弧電阻較低。圖10所示為純鋁電極材料的故障電弧現(xiàn)象,燃弧較為溫和,電弧電流變化幅度較小,電弧噪聲較弱,從而導(dǎo)致最終計(jì)算得到的時(shí)頻特征并不明顯。對(duì)于熔點(diǎn)較高、導(dǎo)電能力相對(duì)較差的電極材料,其產(chǎn)生的故障電弧主要以空氣介質(zhì)為主,電弧燒蝕造成的材料顆粒也會(huì)因?yàn)槿埸c(diǎn)較高迅速噴濺至它處,并不能在電弧中長(zhǎng)久存在,因此電弧電阻較大。圖11所示為球墨鑄鐵電極材料的故障電弧現(xiàn)象,燃弧較為劇烈,電弧電流變化幅度較大,電弧噪聲較強(qiáng),從而使得電弧檢測(cè)特征量幅值在故障電弧發(fā)生前后提升較為明顯。

圖9 不同電極材料的特征提升比與熔點(diǎn)Fig.9 Improvement ratios of characteristic and melting points of different electrode materials

圖10 純鋁電極材料故障電弧現(xiàn)象Fig.10 Arc fault phenomenon of aluminum electrode

圖11 球墨鑄鐵電極材料故障電弧現(xiàn)象Fig.11 Arc fault phenomenon of ductile iron electrode

利用上述關(guān)系可以較好地判斷新的電極材料條件產(chǎn)生的故障電弧檢測(cè)特征提升效果,同時(shí)可以通過(guò)電鍍的方法、使用特征提升比較大的電極材料作為線纜表面,從而保障故障電弧發(fā)生后可以較快、較準(zhǔn)地被檢測(cè)到。

4 改進(jìn)Catboost算法的故障電弧檢 測(cè)算法研究

利用小波變換構(gòu)建得到具有較高適用性的故障電弧檢測(cè)特征后,需要基于檢測(cè)特征量構(gòu)建具有普適性的故障電弧檢測(cè)算法,要求其可以迅速、準(zhǔn)確地檢測(cè)故障電弧,滿足UL1699B標(biāo)準(zhǔn)中2.5 s檢測(cè)時(shí)間的要求,同時(shí)不得在系統(tǒng)暫態(tài)過(guò)程出現(xiàn)不必要的誤動(dòng)。

常見(jiàn)的故障電弧檢測(cè)算法大多基于閾值比較的算法進(jìn)行構(gòu)建,但通過(guò)圖8不同電極條件的故障電弧檢測(cè)特征量波形可知,不同電極材料下得到的故障電弧檢測(cè)特征數(shù)量級(jí)相差較大。對(duì)于熔點(diǎn)高、電阻率高的電極材料,其故障電弧檢測(cè)特征數(shù)量級(jí)較大;對(duì)于熔點(diǎn)低、電阻率低的電極材料,其故障電弧檢測(cè)特征數(shù)量級(jí)較小,這種差異不僅僅體現(xiàn)在故障電弧發(fā)生的階段2,在系統(tǒng)正常運(yùn)行的階段1也依然存在,因此很難通過(guò)合理的閾值設(shè)定,來(lái)實(shí)現(xiàn)不同電極材料條件的故障電弧檢測(cè)。即使采用動(dòng)態(tài)閾值比較的算法,也很難較好地覆蓋不同電極材料、不同用電負(fù)載下的多場(chǎng)景故障電弧檢測(cè)。

在此條件下,基于機(jī)器學(xué)習(xí)方式的故障電弧檢測(cè)算法逐漸成為研究主流。文獻(xiàn)[21]將構(gòu)建得到的特征量輸入至支持向量機(jī)(SVM)模型中,實(shí)現(xiàn)了5 kW并網(wǎng)光伏逆變器條件下對(duì)串聯(lián)直流故障電弧的快速檢測(cè)[21]。陳思磊等采用隨機(jī)森林的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)了光伏直流系統(tǒng)逆變器條件下的直流故障電弧快速檢測(cè)[20]。美國(guó)紐約州立大學(xué)的Yao等通過(guò)比較不同類(lèi)型機(jī)器學(xué)習(xí)算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率,選用Stacking的方式較好地構(gòu)建直流故障電弧檢測(cè)算法,達(dá)到了99.8%的檢測(cè)準(zhǔn)確率[22]。因此選用適合的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)多場(chǎng)景、不同電極條件的故障電弧檢測(cè)準(zhǔn)確率具有較大的影響。

雖然幫扶資金到位，但隴西縣各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)之間發(fā)展基礎(chǔ)和條件各不相同，同時(shí)還受群眾思想觀念的影響，在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的生產(chǎn)、銷(xiāo)售等方面存在疑慮，群眾接受程度也不同，導(dǎo)致存在個(gè)別項(xiàng)目推進(jìn)不平衡的問(wèn)題。雖然建成了108座簡(jiǎn)易日光溫室，但在年底只有53座全面投入生產(chǎn)，其余處于閑置狀態(tài)。

Adaboost算法通過(guò)集成若干個(gè)弱分類(lèi)器,通過(guò)不斷地迭代訓(xùn)練,逐漸分配不同分類(lèi)器輸出對(duì)于最終檢測(cè)結(jié)果的權(quán)重,從而逐步提升模型的分類(lèi)能力,最終構(gòu)建形成一個(gè)強(qiáng)分類(lèi)器[23]。Adaboost算法因其具有較高的檢測(cè)速率且不易出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象,常常被用于數(shù)據(jù)分類(lèi)、故障檢測(cè)等領(lǐng)域。將不同電極材料檢測(cè)特征量作為輸入樣本特征、電弧狀態(tài)作為輸入樣本標(biāo)簽,構(gòu)建得到改進(jìn)Adaboost算法的故障電弧檢測(cè)算法。其中,選取特征頻段為15.63～39.06 kHz,以數(shù)字1表示當(dāng)前樣本處于故障電弧狀態(tài),數(shù)字0表示當(dāng)前樣本處于正常無(wú)故障狀態(tài),從而完成了對(duì)樣本標(biāo)簽的設(shè)置[25-26]。由于要求最終設(shè)計(jì)的算法,需針對(duì)不同的負(fù)載類(lèi)型以及不同的電極材料,因此考慮將全部數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集與測(cè)試集,每種集合均包含不同電極材料、不同負(fù)載類(lèi)型的數(shù)據(jù),訓(xùn)練集用于訓(xùn)練構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型,測(cè)試集用于測(cè)驗(yàn)所構(gòu)建模型的檢測(cè)準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)波形共182個(gè),每種電極材料、每種負(fù)載各14個(gè)波形,其中7個(gè)組成測(cè)試集,其他7個(gè)組成訓(xùn)練集;對(duì)于系統(tǒng)暫態(tài)波形,其與電極材料關(guān)系較弱,因此也各提供7個(gè)波形分別用于訓(xùn)練集及測(cè)試集的組成。

為了防止系統(tǒng)受到環(huán)境影響產(chǎn)生脈沖波動(dòng)而對(duì)故障電弧檢測(cè)特征形成干擾,進(jìn)而影響Adaboost算法的檢測(cè)輸出,算法設(shè)定當(dāng)檢測(cè)輸出連續(xù)輸出7個(gè)故障狀態(tài)即標(biāo)簽值為1時(shí)方認(rèn)定系統(tǒng)出現(xiàn)了故障電弧,再引起檢測(cè)電平的變化。連續(xù)時(shí)間窗電弧狀態(tài)的判斷,可有效規(guī)避電力電子裝置或直流系統(tǒng)中瞬態(tài)尖峰對(duì)電弧檢測(cè)的干擾。最終測(cè)試集得到的檢測(cè)準(zhǔn)確率為95.6%,意味著仍有少部分波形出現(xiàn)了誤動(dòng)或拒動(dòng)現(xiàn)象。圖12所示為純鋁電極材料故障電弧檢測(cè)電平的錯(cuò)誤輸出,該結(jié)果主要通過(guò)Adaboost算法計(jì)算得到。故障電弧發(fā)生后,算法并未出現(xiàn)檢測(cè)電平的變化,說(shuō)明純鋁電極材料構(gòu)建的故障電弧檢測(cè)特征提升比較低,導(dǎo)致算法出現(xiàn)拒動(dòng)現(xiàn)象。由于系統(tǒng)暫態(tài)波形計(jì)算得到的故障電弧檢測(cè)特征提升比較小,因此可能會(huì)對(duì)算法模型的訓(xùn)練造成干擾,Adaboost傾向于較好地解決系統(tǒng)暫態(tài)下的誤動(dòng)問(wèn)題,但是卻引發(fā)了純鋁電極時(shí)故障電弧拒動(dòng)的現(xiàn)象,因此具有一定局限性。

圖12 純鋁電極材料故障電弧檢測(cè)電平的錯(cuò)誤輸出Fig.12 Detection level error output of arc fault with aluminum electrode

同樣作為Boosting算法的一種,Catboost算法是一種基于梯度提升決策樹(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,其主要由Categorical和Boosting組成,可以較好地減少過(guò)擬合的發(fā)生,進(jìn)而提高算法的準(zhǔn)確性和泛化能力,抗干擾能力較強(qiáng)[24]。圖13為改進(jìn)Catboost算法的直流故障電弧檢測(cè)算法流程圖。同樣的,為了預(yù)防系統(tǒng)波動(dòng)產(chǎn)生的脈沖干擾,要求算法檢測(cè)結(jié)果連續(xù)輸出7個(gè)故障電弧結(jié)果才認(rèn)為系統(tǒng)出現(xiàn)了故障電弧。

圖13 改進(jìn)Catboost算法的直流故障電弧檢測(cè)算法流程Fig.13 Flow chart of DC arc fault detection method based on the Catboost algorithm

將訓(xùn)練好的模型對(duì)測(cè)試集的91個(gè)波形進(jìn)行測(cè)試,Catboost算法檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了100%,且對(duì)于系統(tǒng)暫態(tài)波形也沒(méi)有出現(xiàn)誤動(dòng)。對(duì)于圖11純鋁電極材料出現(xiàn)的錯(cuò)誤檢測(cè)結(jié)果,Catboost算法可以在1.46 s對(duì)故障電弧進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)。如圖14所示為純鋁電極材料故障電弧檢測(cè)電平,該波形也是84個(gè)故障電弧波形中檢測(cè)時(shí)間最長(zhǎng)的一個(gè)波形。

圖14 純鋁電極材料故障電弧檢測(cè)電平輸出Fig.14 Detection level output of arc fault with aluminum electrode

不同電極材料下不同算法對(duì)故障電弧檢測(cè)準(zhǔn)確率的比較如圖15所示,可以看到Catboost算法可以較好地適應(yīng)不同電極材料與不同負(fù)載類(lèi)型條件的直流故障電弧檢測(cè),具有較好的普適性,因此可以在復(fù)雜的直流場(chǎng)景下準(zhǔn)確及時(shí)地檢測(cè)不同類(lèi)型的直流故障電弧。對(duì)于系統(tǒng)暫態(tài)干擾情況,Catboost算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)到100%,高于閾值比較算法的62.5%以及Adaboost算法的87.5%,從而避免算法誤動(dòng)現(xiàn)象的出現(xiàn)。

圖15 不同電極材料下不同算法對(duì)故障電弧檢測(cè)準(zhǔn)確率的比較Fig.15 An accuracy comparison of different arc fault detection algorithms for different electrode materials

表6所示為不同電極材料、逆變器條件下Catboost算法的電弧檢測(cè)平均時(shí)間與特征提升比。可以看出特征提升比越高,相應(yīng)電極材料的電弧檢測(cè)平均時(shí)間也就越短。石墨電極條件下的電弧檢測(cè)時(shí)間最短,為0.140 9 s,純鋁電極條件下的電弧檢測(cè)時(shí)間最長(zhǎng),為0.510 5 s,但這些時(shí)間均遠(yuǎn)低于UL1699B標(biāo)準(zhǔn)要求的2.5 s檢測(cè)時(shí)間,說(shuō)明不同電極材料會(huì)影響故障電弧檢測(cè)算法的檢測(cè)時(shí)間,也同時(shí)驗(yàn)證了所提出的Catboost檢測(cè)算法對(duì)于不同電極材料的有效性和適用性。

表6 不同電極材料、逆變器條件下Catboost算法的電弧檢測(cè)平均時(shí)間與特征提升比

5 結(jié) 論

本文通過(guò)搭建直流故障電弧實(shí)驗(yàn)平臺(tái),獲得了不同電極材料的故障電弧電流波形,分析了不同電極材料特性對(duì)直流故障電弧檢測(cè)特征構(gòu)建、算法準(zhǔn)確率、算法檢測(cè)時(shí)間等的影響,得到以下結(jié)論。

(1)短時(shí)傅里葉變換構(gòu)建得到的特征量并不適用于純鋁、黃銅等材料,容易造成故障電弧檢測(cè)困難,采用6層小波變換提取15.63～39.06 kHz頻段作為故障電弧檢測(cè)特征量可以較好地反映不同電極材料下的故障電弧信息,通過(guò)適當(dāng)延長(zhǎng)檢測(cè)判斷時(shí)間可以準(zhǔn)確區(qū)分故障電弧與瞬態(tài)尖峰等系統(tǒng)暫態(tài)過(guò)程的干擾。

(2)不同電極材料特性會(huì)對(duì)故障電弧檢測(cè)特征量產(chǎn)生影響。檢測(cè)特征提升比主要與電極材料的熔點(diǎn)及電阻率呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,對(duì)于熔點(diǎn)較低、電阻率較低的電極材料,其故障電弧檢測(cè)特征提升比較小;對(duì)于熔點(diǎn)較高、電阻率較高的電極材料,其故障電弧檢測(cè)特征提升比較大,因此可以通過(guò)材料的熔點(diǎn)及電阻率分析預(yù)測(cè)材料產(chǎn)生故障電弧檢測(cè)特征的有效性。

(3)相較于閾值比較算法及Adaboost算法,Catboost算法具有更好的魯棒性,Catboost算法對(duì)于不同電極材料下的故障電弧檢測(cè)具有較好的普適性,對(duì)實(shí)驗(yàn)條件下的直流電弧檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了100%,同時(shí)也避免了因系統(tǒng)暫態(tài)過(guò)程而出現(xiàn)的誤動(dòng)現(xiàn)象。

(4)不同電極材料會(huì)對(duì)故障電弧檢測(cè)算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率及檢測(cè)時(shí)間有影響。在所選實(shí)驗(yàn)電極的材料樣本中,石墨電極故障電弧檢測(cè)時(shí)間最短,純鋁電極故障電弧檢測(cè)時(shí)間最長(zhǎng)。