公开(公告)号：CN115498956A

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202211160934.2

申请日：2022-09-22

Applicant: 福州大学

Inventor： 高伟 ,  金辉 ,  洪翠 ,  郭谋发

IPC: H02S50/00 ,  H02S50/10 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种光伏阵列串联电弧故障诊断方法，包括以下步骤；步骤S1、按预设采样率采集采集光伏阵列直流母线处电流信号，形成故障时序信号，并计算预设时长时间窗内电流信号X的裕度因子C；步骤S2、将一维故障时序信号编码为二维特征图像以放大电弧故障的内在特征，形成二维特征图像的数据集；步骤S3、以二维特征图像的数据集训练深度卷积生成对抗网络DCGAN；深度卷积生成对抗网络利用数据增强方法增扩电弧故障样本；步骤S4、以二维特征图像的数据集和增扩后的电弧故障样本训练卷积神经网络分类模型CNN，以卷积神经网络分类模型对获取的疑似电弧故障样本进行判定，以辨识是否存在电弧故障；本发明能在有限的故障样本条件下完成串联电弧故障的辨识。

公开(公告)号：CN115498956B

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202211160934.2

申请日：2022-09-22

Applicant: 福州大学

Inventor： 高伟 ,  金辉 ,  洪翠 ,  郭谋发

IPC: H02S50/00 ,  H02S50/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F18/241 ,  G06F18/15 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明提出一种光伏阵列串联电弧故障诊断方法，包括以下步骤；步骤S1、按预设采样率采集采集光伏阵列直流母线处电流信号，形成故障时序信号，并计算预设时长时间窗内电流信号X的裕度因子C；步骤S2、将一维故障时序信号编码为二维特征图像以放大电弧故障的内在特征，形成二维特征图像的数据集；步骤S3、以二维特征图像的数据集训练深度卷积生成对抗网络DCGAN；深度卷积生成对抗网络利用数据增强方法增扩电弧故障样本；步骤S4、以二维特征图像的数据集和增扩后的电弧故障样本训练卷积神经网络分类模型CNN，以卷积神经网络分类模型对获取的疑似电弧故障样本进行判定，以辨识是否存在电弧故障；本发明能在有限的故障样本条件下完成串联电弧故障的辨识。