【摘 要】
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随着光伏发电、电动汽车、航空航天技术的发展,直流供电系统得到广泛关注。相较于交流供电系统,直流供电系统的能量损耗小、造价低,极大地提高了系统稳定性,但直流供电系统存在一个安全隐患,即电弧故障问题。直流电弧不存在过零点,较难熄灭,容易扩大故障范围,造成火灾。因此,对直流电弧故障的检测十分重要。论文以直流电弧为研究对象,对电阻、逆变器及开关电源三种负载进行实验研究,通过对实验数据进行分析,提取出能表征
【基金项目】
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国家自然科学青年基金资助项目（No.51607055）；
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随着光伏发电、电动汽车、航空航天技术的发展,直流供电系统得到广泛关注。相较于交流供电系统,直流供电系统的能量损耗小、造价低,极大地提高了系统稳定性,但直流供电系统存在一个安全隐患,即电弧故障问题。直流电弧不存在过零点,较难熄灭,容易扩大故障范围,造成火灾。因此,对直流电弧故障的检测十分重要。论文以直流电弧为研究对象,对电阻、逆变器及开关电源三种负载进行实验研究,通过对实验数据进行分析,提取出能表征是否发生电弧故障的特征量,进而实现对直流电弧故障的检测。论文的主要工作如下:首先,搭建直流电弧故障实验平台。依据UL1699B-2011标准将电弧发生器、负载和直流电源串接起来,其中电弧发生器通过步进电机将两个紧贴的铜棒电极进行分离,从而产生电弧。论文从不同负载和不同电流等级两方面分别进行直流电弧故障实验,收集实验数据。其次,分析和处理实验数据。从时域和频域两方面进行研究,提取出能表征故障状态的特征量。经分析,共提取出十维特征量来表征电弧故障的发生。由于所提取的特征量之间可能存在相关性,且维度较高,故采用主成分分析法对所选特征量进行降维处理,最终选择总贡献率超过85%的前五个主成分来代替原始的十维特征量,为后续电弧故障检测打下基础。然后,在特征量处理的基础上,提出了基于K折交叉验证的支持向量机检测方法和基于萤火虫算法优化的支持向量机（FA-SVM）检测方法,经对比,FA-SVM的电弧故障检测效果较好,检测准确率为91.667%。分别从特征量降维前后和不同实验样本数量两方面对FA-SVM进行适应性分析,结果表明,FA-SVM对于特征量降维后的数据检测准确率为95.833%,比降维前提高了4.167%;对小样本数据的检测准确率为96.667%,效果较好。FA-SVM更适用于低维、小样本数据下的直流电弧故障检测。最后,针对FA-SVM在高维、大样本数据下的检测效果较差的问题,提出了一种基于随机森林（RF）的电弧故障检测方法,在大样本数据下的检测准确率可达98.958%,比相同条件下FA-SVM的准确率提高了7.29%。分别从特征量降维前后和不同实验样本数量两方面对RF进行适应性分析,结果表明,特征量降维后的故障检测准确率为94.79%,比降维前降低了4.168%;对小数据样本的检测准确率为86.667%,比大数据样本准确率降低了12.29%,RF更适用于高维、大样本数据下的直流电弧故障检测。
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