【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于光伏电弧检测领域，尤其涉及一种数据驱动的光伏直流电弧边缘检测训练方法。
技术介绍
1、随着光伏发电系统的应用越来越广泛，光伏（pv）直流电弧的检测及防护也变得至关重要。由于直流电弧故障可能引发火灾，从而损坏财产或给人身造成危害，许多国家已经建立了直流电弧检测标准。
2、当前光伏直流电弧检测技术面临多重挑战，传统的如fft频域解析、时域阈值检测利用快速傅里叶变换（fft）分析pv电流或电压波形。采集信号被转换为频域，通过观察特定频率的幅值变化来检测电弧。虽有侧重，但普遍精度不足，抗干扰能力弱，受限于采样速率，难以覆盖关键高频信号，无法解决信号缺失问题。
3、其他方法包括采用频域与时域同时分析的方法，通过两种路径多重判据的方法来提高准确率。但判据需要根据光伏系统的具体配置参数、所在环境，如果频域仅使用统计方法无法覆盖高频信号，导致适用性受限。
4、还包括小波分析，可以通过伸缩、平移获得多尺度的信号细化，能够同时支持低频细分和高频时间分段。具有抗干扰性和自相关能力，在线检测具有很高的准确性。但...
【技术保护点】
1.一种数据驱动的光伏直流电弧边缘检测训练方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据驱动的光伏直流电弧边缘检测训练方法，其特征在于，S1中光伏电弧特征数据采集与生成系统的数据来源包括实时数据采集系统，还包括半实物仿真平台的数据，仿真平台的模拟不同电压等级、不同规格、不同环境噪声的光伏组串工况，仿真平台的硬件层包括光伏阵列及光伏阵列模拟器、可调节电弧发生器、霍尔电流传感器、信号调理链和工业网关；仿真平台的软件层包括AutoML平台，自动生成电弧稳定性预测模型。
3.根据权利要求2所述的数据驱动的光伏直流电弧边缘检测训练方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种数据驱动的光伏直流电弧边缘检测训练方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据驱动的光伏直流电弧边缘检测训练方法，其特征在于，s1中光伏电弧特征数据采集与生成系统的数据来源包括实时数据采集系统，还包括半实物仿真平台的数据，仿真平台的模拟不同电压等级、不同规格、不同环境噪声的光伏组串工况，仿真平台的硬件层包括光伏阵列及光伏阵列模拟器、可调节电弧发生器、霍尔电流传感器、信号调理链和工业网关；仿真平台的软件层包括automl平台，自动生成电弧稳定性预测模型。
3.根据权利要求2所述的数据驱动的光伏直流电弧边缘检测训练方法，其特征在于，信号调理链的处理方式包括原始信号经二阶带宽滤波器消除高频干扰后，依次经仪表放大器提升信噪比、八阶巴特沃斯滤波器提取电弧特征频段，再由adc进行模数转换。
4.根据权利要求1所述的数据驱动的光伏直流电弧边缘检测训练方法，其特征在于，s1中数据采集与生成带电弧发生标签的训练数据包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的数据驱动的光伏直流电弧边缘检测训练方法，其特征在于，s103通过至少三个采样路径生成带电弧发生标签的训练数据；
6.根据权利要求1所述的数据驱动的光伏直流电弧边缘检测训练方法，其特征在于，s3中...
【专利技术属性】
技术研发人员：张瑞祥，黄国江，吴留平，吴煜，
申请(专利权)人：江苏为恒智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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