【摘 要】
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在“双碳”目标和绿色经济转型的指引下,我国光伏发电行业迎来前所未有的发展机遇。随着光伏发电在低压配电系统的高比例渗透,用电安全风险也越来越大。在光伏发电系统直流侧,由于线路绝缘破损、接触不良等原因,极易引发持续燃烧的电弧故障,从而造成电气火灾事故。由于直流串联电弧故障与光伏逆变器串联,故障电弧电流容易受高频噪声的影响,传统时频域故障识别方法难以准确检测。基于机器学习的故障检测方法可以通过模型训练获
【基金项目】
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国家自然科学基金（51607055）; 省自然科学基金（E2020202204）
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在“双碳”目标和绿色经济转型的指引下,我国光伏发电行业迎来前所未有的发展机遇。随着光伏发电在低压配电系统的高比例渗透,用电安全风险也越来越大。在光伏发电系统直流侧,由于线路绝缘破损、接触不良等原因,极易引发持续燃烧的电弧故障,从而造成电气火灾事故。由于直流串联电弧故障与光伏逆变器串联,故障电弧电流容易受高频噪声的影响,传统时频域故障识别方法难以准确检测。基于机器学习的故障检测方法可以通过模型训练获得较好的识别准确率,但是现有网络模型就像一个“黑盒”,其内部运行规律不明确,难以进行模型优化。为了解决这一问题,论文提出一种基于VGG16的光伏直流串联电弧故障检测方法,并利用网络模型解释性分析方法对所建模型进行轻量化设计。（1）参照UL1699B标准,搭建光伏直流串联电弧故障试验平台,进行光伏系统不同运行工况下直流串联电弧故障测试与分析。考虑到光伏组件发电功率不断增大的发展趋势,在标准规定的试验电流基础上增加了25 A电流的拉弧试验。采用离散傅里叶变换对不同运行工况下的电弧电流特征进行分析,研究5 ms、10 ms和50ms不同时间窗口对电弧电流频域特性的影响。选取海明窗作为窗函数,并采用10毫秒时间窗口进行电弧电流数据预处理,建立电弧电流频谱数据库,为电弧检测算法研究奠定基础。（2）研究基于深度神经网络的光伏直流串联电弧故障检测方法。对比分析Goo-gle Net、Alex Net、VGG16等常用网络模型特点,选取结构相对简单、识别准确率相对较高的VGG16网络进行电弧故障检测算法设计,并利用电弧电流频谱数据进行电弧故障识别算法的训练和验证,结果表明所建模型的识别准确率均达到98%以上。（3）研究基于网络模型解释性分析的电弧故障检测模型优化方法。通过对比分析梯度解释、LIME（Local Interpretable Model-Agnostic Explanations,LIME）、GradCAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping,Grad-CAM）、SHAP（Shapley Additive Explanation,SHAP）等常用的模型解释性分析方法,选取Grad-CAM方法研究电弧电流频谱各频段信号的重要程度,确定网络模型对电弧电流的敏感频段。同时,利用SHAP方法研究不同卷积层在故障特征识别中的贡献,从而确定网络模型的最佳层数。结果表明,与原VGG16模型相比,优化后的模型对电弧故障的识别准确率超过99%,但模型参数量减小了73.5%,验证了所提网络模型优化方法的可行性。
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