基于1DCNN和D-S多信息融合的光伏系统直流母线串联电弧故障检测

《基于1DCNN和D-S多信息融合的光伏系统直流母线串联电弧故障检测》是一篇探讨如何利用深度学习与多传感器数据融合技术来提高光伏系统中直流母线串联电弧故障检测精度的研究论文。该研究针对当前光伏系统中存在的电弧故障问题，提出了一种结合一维卷积神经网络（1DCNN）和D-S证据理论的多信息融合方法，旨在提升故障识别的准确性和实时性。

随着可再生能源的快速发展，光伏发电系统在电力系统中的占比逐渐增加。然而，由于光伏系统的直流侧存在较高的电压和复杂的电气结构，容易发生串联电弧故障。这种故障不仅会导致系统效率下降，还可能引发火灾等安全事故。因此，对光伏系统中直流母线串联电弧故障进行快速、准确的检测具有重要意义。

传统的电弧故障检测方法主要依赖于电流或电压的特征分析，但这些方法在面对复杂工况时存在一定的局限性。例如，在光照强度变化或负载波动较大的情况下，传统方法可能会出现误报或漏报的情况。此外，单一传感器的数据往往无法全面反映系统的运行状态，导致检测效果受限。

为了克服上述问题，本文提出了一种基于1DCNN和D-S多信息融合的新型检测方法。首先，利用一维卷积神经网络对采集到的电流信号进行特征提取和分类，以实现对电弧故障的初步识别。1DCNN能够自动学习电流信号中的关键特征，从而提高检测的准确性。其次，通过D-S证据理论将来自不同传感器的信息进行融合，以增强系统的鲁棒性和可靠性。

D-S证据理论是一种用于处理不确定信息的数学工具，能够有效地整合多个来源的数据，并在不同证据之间建立信任关系。在本文中，D-S理论被应用于对来自不同传感器的检测结果进行综合判断，从而减少单一传感器误差带来的影响。这种方法不仅提高了检测的准确性，还增强了系统对噪声和干扰的抵抗能力。

实验部分采用了多种实际光伏系统的运行数据进行测试，包括正常运行状态和不同类型的电弧故障情况。实验结果表明，所提出的检测方法在检测速度和准确率方面均优于传统方法。特别是在复杂工况下，该方法表现出更强的适应能力和稳定性。

此外，论文还对所提出的方法进行了详细的对比分析，与现有的几种主流检测算法进行了比较。结果表明，基于1DCNN和D-S多信息融合的方法在多个评价指标上均取得了较好的成绩，尤其是在降低误报率和提高检测灵敏度方面表现突出。

综上所述，《基于1DCNN和D-S多信息融合的光伏系统直流母线串联电弧故障检测》为解决光伏系统中电弧故障检测难题提供了一个创新性的解决方案。该方法不仅提高了检测的准确性，还增强了系统的稳定性和可靠性，具有广泛的应用前景。未来，随着人工智能和多传感器技术的不断发展，这一研究方向有望进一步拓展，为光伏系统的安全运行提供更加坚实的保障。