[发明专利]光伏发电系统安全运行方法及其中对人工神经网络的训练方法和实时检测方法及装置在审
| 申请号： | 201410558392.3 | 申请日： | 2014-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN104410360A | 公开（公告）日： | 2015-03-11 |
| 发明（设计）人： | 林方圆;苏建徽;徐海波;戴云霞;施永 | 申请（专利权）人： | 广东易事特电源股份有限公司 |
| 主分类号： | H02S50/00 | 分类号： | H02S50/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 东莞市华南专利商标事务所有限公司 44215 | 代理人： | 刘克宽 |
| 地址： | 523808 广东省东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 发电 系统安全 运行 方法 其中 人工 神经网络 训练 实时 检测 装置 | ||
1.为检测光伏发电系统直流故障电弧而对人工神经网络的训练方法，其特征是包括如下步骤：
P. 分别在发生直流故障电弧和不发生直流故障电弧的情况下，多次执行下述样本获取步骤，获得多组学习样本，每次样本获取步骤包括如下A、B、C：
——A. 在光伏发电系统中的预设位置采样直流电流；
——B. 把采样得到的直流电流转换至频域，计算其在设定频段内的谐波能量；
——C. 以计算所得的谐波能量值作为输入信号，采样时是否发生直流故障电弧作为输出信号，构成供人工神经网络进行模式识别训练的一组学习样本；
Q. 采用上述多组学习样本对人工神经网络进行模式识别训练，直至该人工神经网络具备根据直流电流的谐波能量值判断是否发生直流故障电弧的识别能力。
2.根据权利要求1所述的训练方法，A中的预设位置在汇流干路上。
3.根据权利要求1所述的训练方法，B中的转换采用FFT变换。
4.根据权利要求1所述的训练方法，B中的设定频段有多个。
5.根据权利要求1所述的训练方法，B中的谐波能量用各次谐波的幅值平方和来表示。
6.根据权利要求1所述的训练方法，步骤P在光伏发电系统的多种工作状态下分别执行。
7.根据权利要求6所述的训练方法，所述的光伏发电系统的多种工作状态包括逆变器的多种工作状态。
8.光伏发电系统直流故障电弧实时检测方法，其特征是包括如下步骤：
a. 在光伏发电系统中的预设位置实时采样直流电流；
b. 把采样得到的直流电流转换至频域，计算其在设定频段内的谐波能量；
q. 把计算所得的谐波能量值输入到已训练好的人工神经网络，由该人工神经网络据此判断是否发生了直流故障电弧。
9.根据权利要求8所述的实时检测方法，a中的预设位置在汇流干路上。
10.根据权利要求8所述的实时检测方法，b中的转换采用FFT变换。
11.根据权利要求8所述的实时检测方法，b中的设定频段有多个。
12.根据权利要求8所述的实时检测方法，b中的谐波能量用各次谐波的幅值平方和来表示。
13.光伏发电系统直流故障电弧实时检测装置，其特征是包括如下装置：
a. 在光伏发电系统中的预设位置实时采样直流电流；
b. 把采样得到的直流电流转换至频域，计算其在设定频段内的谐波能量；
q. 把计算所得的谐波能量值输入到已训练好的人工神经网络，由该人工神经网络据此判断是否发生了直流故障电弧。
14.根据权利要求13所述的实时检测装置，a中的预设位置在汇流干路上。
15.根据权利要求13所述的实时检测装置，b中的转换采用FFT变换。
16.根据权利要求13所述的实时检测装置，b中的设定频段有多个。
17.根据权利要求13所述的实时检测装置，b中的谐波能量用各次谐波的幅值平方和来表示。
18.光伏发电系统安全运行方法，其特征是包括权利要求1～7任一项所述的训练方法和权利要求8所述的实时检测方法，该训练方法和该实时检测方法两者预设位置相同，把直流电流转换至频域的转换方式相同，设定频段相同，对谐波能量的计算方式相同，该实时检测方法中的人工神经网络即为在执行该训练方法后得到的人工神经网络。
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