[发明专利]电弧检测方法和系统

说明书

本发明实施例公开了一种电弧检测方法和系统。所述电弧检测方法包括：所述站端设备通过第一电弧检测模型检测电弧，并将电弧检测样本上传至所述模型训练设备，以对所述模型训练设备中的原始电弧检测样本进行更新；所述模型训练设备根据更新后的电弧检测样本重新训练第二电弧检测模型，得到更新后的第二电弧检测模型；所述模型训练设备根据更新后的所述第二电弧检测模型对所述第一电弧检测模型进行更新。与现有技术相比，本发明实施例实现了针对不同的应用场景分别训练模型，既能够满足电弧检测的容错率和普适性要求、又能够满足电弧检测的敏感性要求。

技术领域

本发明实施例涉及光伏技术领域，尤其涉及一种电弧检测方法和系统。

背景技术

电弧是一种气体放电现象，会产生高温、高亮度和辐射。当出现电弧现象时，若不及时灭弧处置，可能会导致线缆损坏、发电量损失，甚至是火灾。在光伏系统中，直流侧常见的电弧种类之一是串联电弧。为了在电弧出现时及时切断该支路，需要在光伏系统中增加电弧检测功能。

在现有技术中，电弧检测方式大多是采集直流电流的交流分量(简称电流信号)，并对信号进行时域和频域分析，提取特征参数后与预设的阈值对比，判断是否出现电弧。使用机器学习可以较好地融合时域和频域的多种参数，从多维度综合判断是否出现电弧，提高检测的准确性，因此，机器学习成为一种新兴的电弧检测方法。

然而，以光伏系统为例，受到光伏发电自身特性的影响，在不同应用场景下，逆变器型号、电网干扰信号不尽相同，在建立初始训练集时，很难囊括所有工况。此外，使用包含各种工况的样本数据训练模型，虽然提高了模型的容错率和普适性，却降低了模型的敏感性——模型无法针对某一特定工况进行最优化。

发明内容

本发明实施例提供一种电弧检测方法和系统，以针对不同的应用场景分别训练模型，既满足电弧检测的容错率和普适性要求、又满足电弧检测的敏感性要求。

第一方面，本发明实施例提供了一种电弧检测方法，由电弧检测系统执行，所述电弧检测系统包括站端设备和模型训练设备；所述站端设备配置有第一电弧检测模型；所述电弧检测方法包括：

所述站端设备通过所述第一电弧检测模型检测电弧，并将电弧检测样本上传至所述模型训练设备，以对所述模型训练设备中的原始电弧检测样本进行更新；

所述模型训练设备根据更新后的电弧检测样本重新训练第二电弧检测模型，得到更新后的第二电弧检测模型；

所述模型训练设备根据更新后的所述第二电弧检测模型对所述第一电弧检测模型进行更新。

可选地，所述站端设备通过所述第一电弧检测模型检测电弧，包括：

所述站端设备采集电流信号，并提取特征参数；

所述第一电弧检测模型根据所述特征参数判断是否出现电弧。

可选地，所述电弧检测样本中的参数包括：特征参数、电弧标志位、设备编号、样本的采样时间和样本序号；其中，所述特征参数为所述第一电弧检测模型检测电弧的依据；所述电弧标志位的不同的数值表示是否出现电弧。

可选地，在将电弧检测样本上传至所述模型训练设备之前，还包括：

对所述电弧检测样本进行人工校验，具体包括：人工现场确认所述第一电弧检测模型的判断结果是否正确，若不正确，则更改所述电弧标志位的值。

可选地，所述站端设备还配置有本地数据库；

在将电弧检测样本上传至所述模型训练设备之前，还包括：

将所述电弧检测样本保存至所述本地数据库；

所述本地数据库定时或定量将保存的所述电弧检测样本上传至所述模型训练设备。

可选地，所述模型训练设备更新电弧检测样本的规则包括：