【摘 要】
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随着国家对清洁能源的大力扶持,光伏发电技术得到了快速的发展,直流配电也随之变得广泛。在直流电力系统中,当系统中电子元器件出现绝缘老化、接触不良、器件故障等问题时,在电力系统中很容易产生直流故障电弧,故障电弧具有随机性和不稳定性,电弧燃烧时瞬间温升极高,轻则导致一些电子器件损坏,重则会引发火灾,危害电网的安全。当电路中产生直流串联故障电弧时,电路中不会出现过电流现象,电路电流会降低,保护装置无法对故
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随着国家对清洁能源的大力扶持,光伏发电技术得到了快速的发展,直流配电也随之变得广泛。在直流电力系统中,当系统中电子元器件出现绝缘老化、接触不良、器件故障等问题时,在电力系统中很容易产生直流故障电弧,故障电弧具有随机性和不稳定性,电弧燃烧时瞬间温升极高,轻则导致一些电子器件损坏,重则会引发火灾,危害电网的安全。当电路中产生直流串联故障电弧时,电路中不会出现过电流现象,电路电流会降低,保护装置无法对故障电弧检测和识别,不能起到有效的防护作用,因此直流串联故障电弧成为了引发直流电力系统电气火灾的一大隐患。在此背景下,直流串联故障电弧研究有广阔的发展潜力。本文以不同负载下的直流串联故障电弧作为研究对象,根据UL1699-2018AFCI标准制作直流串联故障电弧发生器并搭建实验平台。通过实验采集直流串联故障电弧信号,使用自适应噪声的完全集合经验模态分解（CEEMDAN）将采集信号分解成多个固有模态函数（IMF）,并对比IMF分量与原信号的相关系数,确定处理的目标信号为故障电弧的电压信号。对IMF分量降噪并提取其排列熵组成特征向量,最后使用麻雀搜索算法优化极限学习机对直流串联故障电弧进行检测识别研究。通过多组实验测试和模型比对得出:麻雀搜索算法优化极限学习机故障电弧识别模型可以准确快速的识别出直流故障电弧,适用于直流系统中对直流串联故障电弧的检测识别。
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