基于Chirplet稀疏表示的大电流光伏系统微弱故障电弧检测方法

A Weak Fault Arc Detection Method for High-Current Photovoltaic Systems Based on Chirplet Sparse Representation

武涵聪 · 陈思磊 · 孟羽 · 杨淇 等5人 · 中国电机工程学报 · 2025年3月 · Vol.45

针对大电流光伏直流系统中早期微弱故障电弧特征提取困难的问题，提出一种基于Chirplet稀疏表示的时频信息提取方法。通过构建多负载直流故障电弧实验平台，结合改进哈里斯鹰算法优化Chirplet原子字典，有效抑制逆变器噪声干扰，构建最优检测特征，并验证其在支路小电流与铝电极条件下的普适性。采用K-means无监督分类器实现电弧检测，实验结果表明，波形检出准确率达100%，平均检出时间0.31 s，较现有方法分别提升48.22%和缩短1.9 s，并在树莓派平台完成硬件部署。

解读: 该Chirplet稀疏表示电弧检测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和PowerTitan储能系统的安全防护具有重要价值。针对大电流直流系统（如1500V高压光伏串列、大型储能直流母线）的早期微弱电弧检测难题，该方法通过优化时频特征提取有效抑制逆变器开关噪声干扰，检测准确率达100%且响应时间仅0.3...