文档名：多时间尺度小波变换和LSTM自编码器电弧故障检测方法
摘要：在光伏发电系统中,电弧故障检测是维持系统安全运行的关键问题.以往的电弧故障检测方法大多基于单时间尺度的故障特征,然而单一时间尺度特征往往会受到环境变化的干扰,导致检测精度降低,针对这一问题,提出一种多时间尺度小波和长短时记忆(LSTM)自编码器电弧故障检测方法,该方法首先在机理分析的基础上找到电弧3个特性,即电弧初始阶段电流发生突变、燃弧阶段电流均值降低、燃弧阶段高频分量变大.再基于上述电弧特性进行小波变换提取对应多尺度特征,然后使用LSTM自编码器进行端到端的自动检测.与以往方法不同,该方法提取了电弧特性的多种时间尺度特征,增加了故障信号的检测依据,降低了受外界干扰时检测结果出现误报漏报的可能性.理论分析和实验结果表明,所提出的方法降低了故障电弧检测的误报率,提高了其准确率.
Abstract：Inthephotovoltaicpowergenerationsystem,arcfaultdetectionisthekeytomaintainthesafeoperationofthesystem.Mostofthepreviousarcfaultdetectionmethodsarebasedonthefaultfeaturesofsingletimescale.However,thesingletimescalefeaturesareoftendisturbedbyenvironmentalchanges,resultinginthereductionofdetectionaccuracy.Tosolvethisproblem,amultitimescalewaveletandlong-shortmemory(LSTM)autoencoderarcfaultdetectionmethodwasproposed.Firstly,onthebasisofmechanismanalysis,themethodfindsthreecharacteristicsofthearc,namely,thesuddenchangeofcur-rentintheinitialstageofthearc,theaveragevalueofcurrentinthearcingstagedecreasesandthehighfrequencycomponentinthearcingstageincreases;Basedontheabovearccharacteristics,wavelettrans-formwasperformedtoextractthecorrespondingmulti-scalefeatures,andthenLSTMself-encoderwasusedforend-to-endautomaticdetection.Unlikethepreviousmethods,thismethodextractsthemulti-timescalefeaturescorrespondingtothearccharacteristics,whichincreasesthedetectionbasisofthefaultsignalandreducesthepossibilityoffalsealarmandmissingalarminthedetectionresultwhenthefaultsignalisinterferedbytheoutside.Theoreticalanalysisandexperimentalresultsshowthattheproposedmethodreducesthefalsealarmrateoffaultarcdetectionandimprovesitsaccuracy.
作者：邱婷婷 曹文平 刘孝宇 漆星Author：QIUTingting CAOWenping LIUXiaoyu QIXing
作者单位：安徽大学电气工程与自动化学院,安徽合肥230001
刊名：电机与控制学报 ISTICEIPKU
Journal：ElectricMachinesandControl
年，卷(期)：2024, 28(4)
分类号：TM501
关键词：光伏发电 电弧故障 单类 小波变换 长短时记忆自编码器 多时间尺度特征
Keywords：photovoltaicpowergeneration arcfault one-class wavelettransform long-shortmemoryutoencoder multi-timescalefeatures
机标分类号：TP391TM615TN911.7
在线出版日期：2024年5月27日
基金项目：科技合作专项-国际科技合作项目多时间尺度小波变换和LSTM自编码器电弧故障检测方法[
期刊论文] 电机与控制学报--2024, 28(4)邱婷婷 曹文平 刘孝宇 漆星在光伏发电系统中,电弧故障检测是维持系统安全运行的关键问题.以往的电弧故障检测方法大多基于单时间尺度的故障特征,然而单一时间尺度特征往往会受到环境变化的干扰,导致检测精度降低,针对这一问题,提出一种多时间尺度...参考文献和引证文献
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多时间尺度小波变换和LSTM自编码器电弧故障检测方法 Multi time scale wavelet transform and LSTM autoencoder arc fault detection method
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