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1. WO2020087752 - PHOTOVOLTAIC SYSTEM ARC FAULT DETECTION METHOD EMPLOYING ADAPTIVE KERNEL FUNCTION AND INSTANTANEOUS FREQUENCY ESTIMATION

Publication Number WO/2020/087752
Publication Date 07.05.2020
International Application No. PCT/CN2018/125440
International Filing Date 29.12.2018
IPC
H02S 50/00 2014.01
HELECTRICITY
02GENERATION, CONVERSION, OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
SGENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRA-RED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC MODULES
50Monitoring or testing of PV systems, e.g. load balancing or fault identification
CPC
H02S 50/00
HELECTRICITY
02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
SGENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRA-RED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
50Monitoring or testing of PV systems, e.g. load balancing or fault identification
Applicants
  • 西安交通大学 XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY [CN]/[CN]
Inventors
  • 李兴文 LI, Xingwen
  • 陈思磊 CHEN, Silei
  • 孟羽 MENG, Yu
Agents
  • 西安通大专利代理有限责任公司 XI'AN TONG DA PATENT AGENCY CO., LTD.
Priority Data
201811269779.129.10.2018CN
Publication Language Chinese (ZH)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) PHOTOVOLTAIC SYSTEM ARC FAULT DETECTION METHOD EMPLOYING ADAPTIVE KERNEL FUNCTION AND INSTANTANEOUS FREQUENCY ESTIMATION
(FR) PROCÉDÉ DE DÉTECTION DE DÉFAUT D'ARC DE SYSTÈME PHOTOVOLTAÏQUE METTANT EN ŒUVRE UNE FONCTION DE NOYAU ADAPTATIVE ET UNE ESTIMATION DE FRÉQUENCE INSTANTANÉE
(ZH) 基于自适应核函数和瞬时频率估计的光伏系统故障电弧检测方法
Abstract
(EN)
A photovoltaic system arc fault detection method employing an adaptive kernel function and instantaneous frequency estimation comprises: acquiring a signal xt in a time window having a length TNCT; performing non-linear frequency modulation wavelet transformation to acquire an iterative time-frequency graph of xt; performing feature quantity construction on the basis of a frequency component in the selected iterative time-frequency graph to determine a time point when spectral energy increases; upon detecting a sudden-change point at which energy increases, performing adaptive optimal kernel time-frequency distribution to acquire a matrix distribution form of xt in a time-frequency domain; calculating, in the time dimension, the sum of squares of the matrix to acquire a column vector; selecting multiple frequency bands, performing, in the frequency dimension, an integration operation on each frequency band to acquire multiple feature values, and inputting the feature values to a trained naive Bayes model; and determining a status of a photovoltaic system in a current time period. The method uses multiple effective time-frequency features to accurately identify an arc fault in a photovoltaic system, and prevents misoperation in a variety of working conditions resembling arc faults, enabling the photovoltaic system to operate safely and stably.
(FR)
La présente invention concerne un procédé de détection de défaut d'arc de système photovoltaïque mettant en œuvre une fonction de noyau adaptative et une estimation de fréquence instantanée consistant : à acquérir un signal xt dans une fenêtre temporelle ayant une longueur TNCT ; à effectuer une transformation en ondelettes de modulation de fréquence non linéaire pour acquérir un graphe temps-fréquence itératif de xt ; à réaliser une construction de quantité de caractéristiques sur la base d'une composante de fréquence dans le graphe temps-fréquence itératif sélectionné pour déterminer un instant où l'énergie spectrale augmente ; lors de la détection d'un point de changement brusque auquel l'énergie augmente, à réaliser une distribution temps-fréquence de noyau optimale adaptative pour acquérir une forme de distribution de matrice de xt dans un domaine temps-fréquence ; à calculer, dans la dimension temporelle, la somme des carrés de la matrice pour acquérir un vecteur de colonne ; à sélectionner de multiples bandes de fréquence, à réaliser, dans la dimension de fréquence, une opération d'intégration sur chaque bande de fréquences pour acquérir de multiples valeurs de caractéristiques, et à entrer les valeurs de caractéristiques dans un modèle naïf de Bayes entraîné ; et à déterminer un état d'un système photovoltaïque dans une période de temps actuelle. Le procédé fait appel à de multiples caractéristiques temps-fréquence efficaces pour identifier avec précision un défaut d'arc dans un système photovoltaïque, et empêche un mauvais fonctionnement dans une variété d'états de fonctionnement ressemblant à des défauts d'arc, ce qui permet au système photovoltaïque de fonctionner de manière sûre et stable.
(ZH)
一种基于自适应核函数和瞬时频率估计的光伏系统故障电弧检测方法:以T NCT长度的时间窗采集信号x t,经过非线性调频小波变换得到x t的迭代时频图,基于所选迭代时频图内的频率分量构造特征量,用以判断频谱能量增大的时刻;在发现存在能量增大的突变点后,经过自适应最优核时频分布得到x t在时频域内对应的矩阵分布形式,对该矩阵按时间维度求平方和得列向量,选定多个频段,对每个频段进行频率维度的积分运算,得到多个特征值输入至训练好的朴素贝叶斯模型,判断当前时段内的光伏系统状态。通过多个有效的时频特征准确辨识光伏系统内故障电弧的同时还能确保多种类弧工况下不误动,使光伏系统安全稳定运行。
Also published as
Latest bibliographic data on file with the International Bureau