基于EEMD-SVM的光伏阵列直流电弧故障检测

《基于EEMD-SVM的光伏阵列直流电弧故障检测》是一篇探讨如何利用先进信号处理与机器学习方法来检测光伏系统中直流电弧故障的学术论文。随着光伏发电技术的广泛应用，光伏系统的安全性和稳定性问题日益受到关注，而直流电弧故障是其中一种常见且危险的故障类型。该论文旨在通过结合改进的信号分解方法和高效的分类算法，提高对光伏阵列中直流电弧故障的识别能力。

在光伏系统中，直流电弧故障通常发生在电缆连接点、逆变器输入端或组件之间。这种故障可能引发火灾、设备损坏甚至人员伤亡，因此及时准确地检测直流电弧故障具有重要意义。传统的检测方法主要依赖于电压、电流的阈值判断，但在实际应用中容易受到环境变化、负载波动等因素的影响，导致误报率高、检测灵敏度低。

为了克服上述问题，该论文提出了一种基于改进的集合经验模态分解（EEMD）和支持向量机（SVM）的故障检测方法。EEMD是一种自适应的信号分解技术，能够将复杂的非线性信号分解为多个本征模态函数（IMF），从而提取出不同频率成分的特征信息。相比于传统的经验模态分解（EMD），EEMD通过引入白噪声有效避免了模态混叠现象，提高了分解结果的稳定性和准确性。

在信号处理阶段，作者首先对光伏阵列中的电流信号进行采集，并利用EEMD对其进行多尺度分解。随后，从各个IMF分量中提取出能量熵、均方根值等特征参数，作为后续分类模型的输入。这些特征参数能够反映电流信号在不同频率下的能量分布情况，有助于区分正常工况与电弧故障状态。

在分类阶段，论文采用支持向量机（SVM）作为核心分类器。SVM是一种基于统计学习理论的监督学习算法，能够在高维空间中找到最优的分类边界，具有较强的泛化能力和抗干扰能力。通过对训练样本进行优化，SVM能够有效识别出由电弧故障引起的信号特征变化，从而实现对故障的快速响应。

实验部分中，作者搭建了一个包含多个光伏组件的测试平台，并模拟了多种类型的直流电弧故障场景。通过对比传统方法与所提方法的检测性能，结果显示，基于EEMD-SVM的方法在检测准确率、误报率和响应时间等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鲁棒性和稳定性。

此外，论文还对不同参数设置对检测效果的影响进行了分析，包括EEMD的噪声幅值、SVM的核函数选择以及特征参数的组合方式等。研究结果表明，合理调整这些参数可以进一步提升检测系统的性能，为实际工程应用提供了参考依据。

综上所述，《基于EEMD-SVM的光伏阵列直流电弧故障检测》论文通过融合先进的信号处理技术和智能分类算法，提出了一种高效、准确的直流电弧故障检测方法。该方法不仅能够有效提升光伏系统的安全性，也为未来智能电网的发展提供了新的思路和技术支持。随着可再生能源的不断发展，此类研究将在保障能源系统安全方面发挥越来越重要的作用。