基于卷积神经网络的光伏系统直流串联电弧故障检测

基于卷积神经网络的光伏系统直流串联电弧故障检测

论文摘要

本文提出一种新颖的基于卷积神经网络的光伏系统直流串联电弧故障检测方法。首先采用短时傅里叶变换提取电流信号的时频信息,以能量谱密度作为电流的时频联合能量函数,构造电流的时频谱图,然后以时频谱图中各时频点的能量谱密度作为卷积神经网络的输入,设计卷积神经网络算法实现电弧故障检测。经实验验证,所提出方法可清晰区分电弧故障电流特征和正常工作电流特征;在实验室测试中,所提出方法可准确地检测出光伏系统直流串联电弧故障。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 实验数据库的建立
  • 3 时频谱分析
  •   3.1 短时傅里叶变换
  •   3.2 能量谱密度
  • 4 基于CNN的串联电弧故障检测方法
  •   4.1 CNN的构建
  •   4.2 CNN的训练
  •   4.3 实验结果
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 焦治杰,李腾,王莉娜,牟龙华,Alexandra Khalyasmaa

    关键词: 光伏系统,串联电弧,直流电弧,短时傅里叶变换,卷积神经网络

    来源: 电工电能新技术 2019年07期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 北京交通大学电气工程学院,北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,同济大学电子与信息工程学院,乌拉尔联邦大学电气系统自动化学院

    基金: 国家重点研发计划项目(2018YFB1500802)

    分类号: TM501.2

    页码: 29-34

    总页数: 6

    文件大小: 231K

    下载量: 341

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