祝贺【扬州大学】电气与能源动力工程学院研究人员发表高水平论文
发布时间：
2025-04-01 16:46
来源：
学术报告摘要
扬州大学电气与能源动力工程学院的研究人员提出了一种基于时频复合递归图的光伏系统直流串联电弧故障检测方法。首先，采用变分模态分解将电流分解为不同的模态分量。随后，所提出的时频复合递归图将这些模态分量转换为二维矩阵，从而能够从时频域分析不同相位状态之间的复合相似度。最后，利用极限树融合从矩阵中提取的分数阶递归熵和奇异值，从而实现电弧故障检测。实验结果表明，所提出的方法实现了98.75%的检测准确率，并且能够在各种运行条件下准确检测电弧故障，表明了所提出方法的有效性。此外，所提出方法的检测时间满足标准 UL1699B 的要求。
特别致谢
扬州大学
电气与能源动力工程学院研究人员
论文题目：A Time–Frequency Composite Recurrence Plots-Based Series Arc Fault Detection Method for Photovoltaic Systems with Different Operating Conditions
作者：Zhendong Yin(尹振东), Hongxia Ouyang(欧阳虹霞), Junchi Lu(陆俊池), Li Wang(王莉), Shanshui Yang(杨善水)
期刊名称：Fractal and Fractional
影响因子：3.6 (JCR Q1)
引用格式：Yin Z, Ouyang H, Lu J, Wang L, Yang S. A Time–Frequency Composite Recurrence Plots-Based Series Arc Fault Detection Method for Photovoltaic Systems with Different Operating Conditions[J]. Fractal and Fractional, 2025, 9(1): 33.
论文链接：https://doi.org/10.3390/fractalfract9010033
尹振东
工学博士，讲师，工作于扬州大学电气与能源动力工程学院，研究方向为直流电弧故障检测、电缆绝缘缺陷定位。
背景
温室效应和资源枯竭问题日益严重，迫切需要找到化石燃料的可行替代品，以满足人类社会不断增长的电力需求。因此，各国都在优先发展可再生能源，并努力向低碳能源结构转型。光伏发电因其储量丰富、发展潜力巨大，其开发和利用越来越受到关注。
光伏系统由众多电缆和端子组成。随着时间的推移，高温、高湿和磨损等外部因素可能导致电缆绝缘损坏或端子连接松动，从而引发电弧故障。电弧故障现场温度可高达 3000°C，极易引燃附近的可燃物并引发火灾。
电弧故障可能会造成严重的财产损失，火灾排放的大量污染物还会污染空气。此外，由于电弧故障导致光伏发电系统停机，会减少可再生能源的供应。因此，电弧故障会对环境和经济产生严重的负面影响。
串联电弧故障是一种不稳定的等离子体状态，会导致线路电流下降，这使得使用传统保护装置难以检测，串联电弧故障对光伏系统的安全性和稳定性构成重大威胁。准确、快速地实现串联电弧故障检测仍然是一个极具挑战性的问题。
待解决问题
电弧故障的检测可以通过对声音信号、光信号、热信号以及电磁辐射信号的分析来实现。然而，这些检测方法依赖于电弧故障的外部物理特征，并且要求检测装置安装在故障位置附近。然而，在实际系统中电弧故障的位置具有高度不确定性。因此，基于电弧故障外部物理特征的检测方法仅适用于空间有限的系统。
基于电流信号的电弧故障检测方法越来越受到关注。一些学者基于电弧故障特征的阈值实现了电弧故障检测。然而，实际系统通常具有多种工作状态，导致在不同运行条件下提取的单一特征存在显著差异。因此，在实际系统中为单一特征确定一个能适应不同工作状态的适当阈值变得具有挑战性。目前，越来越多的学者正在探索基于机器学习的电弧故障检测方法，旨在提高检测方法对系统工作状态变化的适应性。
基于机器学习的电弧故障检测方法相较于基于单一特征阈值的方法能够更有效地增强适应性。然而，以往的研究主要集中在直接从一维电流信号中提取特征。而将这些一维信号转换为二维矩阵能够增强信号的结构信息，更易于提取细微的故障特征。将电弧电流转换为二维矩阵能够提升电弧故障检测的性能，但仍需探索更有效的矩阵转换方法以克服系统复杂瞬态工作状态的干扰。
递归图是一种有效的矩阵转换方法，基于递归图获得的矩阵包含许多其他方法难以提取的电弧电流特征。但递归图采用欧几里得距离作为单一的相似性评估指标，缺乏全面揭示相空间中不同状态之间相似性的能力。而且递归图只能从时域分析时间序列的动态特性，无法充分利用隐藏在频域中的关键电弧故障信息。
研究方法
1、利用变分模态分解将电弧电流分解为不同的模态分量，有效地减轻了后续特征提取过程中各频率成分之间潜在的相互干扰。
2、采用时频复合递归图对模态分量进行处理，将电弧电流转换为二维矩阵。这种转换有助于提取关键的时间-频率复合相关故障信息。
3、从矩阵中提取的分数阶递归熵和奇异值被输入到极限树分类器中，以获得准确的检测结果。
内容
结果与展望
本文介绍了一种基于时频复合递归图的光伏系统电弧故障检测方法，该方法能够适应光伏系统的复杂运行条件。本文的核心贡献在于引入了一种新型时频复合递归图技术。时频复合递归图在复合相似性指标中融合了欧几里得距离和余弦距离，克服了传统递归图在分析不同相空间状态之间方向相似性方面的局限性。此外，通过处理基于变分模态分解得到的模态分量，时频复合递归图有效地捕获了不同时间下频率能量状态之间的复合相似性信息，而传统的递归图无法提取频域内的故障信息。基于包含不同运行条件的实验数据，验证了所提方法的性能。其检测准确率为 98.75%，能够有效地识别电弧故障的发生，同时在瞬态条件下有效地减少了误报。实验结果表明所提方法具有工程应用价值。
未来将研究采用新型的时频分析方法，进一步提升检测算法的执行速度。
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