光伏发电依靠其不消耗燃料、无污染等优点,为缓解全球气候变暖以及传统化石能源日益短缺等带来的压力做出重要贡献。光伏产业近年来快速增长,同时将面临部分设备老化等问题,极有可能导致在数量众多的连接点发生电弧故障,严重将导致火灾。考虑到光伏电池的输出特性以及气体形态的故障电弧受周围环境因素影响极大,造成电弧故障识别的难度增加,因此需要提取电弧故障的特征量,对其作出正确的判别。该文主要将光伏系统直流侧串联电弧故障作为研究对象。首先,根据UL1699B标准搭建了串联电弧故障实验平台,对光伏系统正常工作和三种不同状态下的串联电弧故障状态的工作电流进行数据采集,运用MATLAB等应用软件得到可处理的数据。再者,在时域上,对电流信号的均值和方差进行分析,本文认为光伏系统直流串联电弧故障,是两种平稳随机信号的过渡过程,进一步对其归一化处理,将光伏系统各种状态下的工作电流无量纲化,将电流信号的突变量作为故障判别依据,再通过一系列变换提高该方法的快速性;在频域上分析工作电流信号的频域分布,利用快速傅里叶变换确定故障电弧的信息熵,提取采集数据的信息量,并基于信息熵自适应求取下一阶段的时间窗长和阈值。最后采用时频域结合的故障识别方法,并设定5%的裕度来确保检测装置的可靠性。通过设计优化初步实现对光伏系统直流侧工作状态的判别,并且发现环境因素和系统自身均未对故障识别结果造成干扰,进而验证了该识别方法的可行性。该论文有图40幅,表4个,参考文献51篇。