基于网格指纹匹配的光伏阵列电弧故障定位方法OA北大核心CSTPCD

考虑到传统的基于电磁辐射(electromagneticradiation,EMR)信号的光伏阵列电弧故障定位方法存在采样条件严苛、定位精度低等问题,提出一种基于网格指纹匹配的电弧故障定位新方法。首先,使用低采样率获取电弧EMR信号,并提取其均方根值作为代表EMR强度的特征指标。然后,利用BP神经网络(backpropagationneural network,BPNN)挖掘辐照度、信号接收距离与电弧EMR信号强度的内在联系,建立预测模型。接着,根据BPNN输出的双天线阵列与电弧间的预测距离,利用三角定位法初步求得电弧所在区域。最后,网格化划分电弧所在区域的光伏组件,生成网格指纹信息,并将预测距离与指纹信息最匹配的网格的中心坐标作为电弧发生位置的最终预测坐标。实验结果表明,所提算法具备良好的定位能力与适应性,对电弧故障定位的平均绝对误差为0.306m,在定位精度与经济性上均优于EMR衰减模型定位法。