基于改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的直流串聯(lián)電弧故障檢測

吳泳恩 王賓

文章編號：1671-3559（2024）01-0106-09DOI：10.13349/j.cnki.jdxbn.20221125.001

摘要：針對直流系統(tǒng)中存在強(qiáng)噪聲干擾時串聯(lián)電弧故障檢測準(zhǔn)確度較低的問題，提出一種基于改進(jìn)自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和模糊k均值聚類相結(jié)合的直流串聯(lián)電弧故障檢測方法；首先運(yùn)用改進(jìn)自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法分解回路電流信號，得到多個本征模態(tài)函數(shù)；然后計(jì)算各本征模態(tài)函數(shù)的Hurst指數(shù)值以區(qū)分噪聲分量和有用分量，將Hurst指數(shù)值大于0.5的有用分量進(jìn)行重構(gòu)；最后計(jì)算重構(gòu)信號的峰峰值特征量和模糊熵特征量以構(gòu)建特征向量作為模糊k均值聚類的輸入，通過聚類中心的不同位置識別正常與故障狀態(tài)。仿真與試驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法區(qū)分系統(tǒng)正常與故障狀態(tài)準(zhǔn)確度為100%，區(qū)分系統(tǒng)干擾與故障狀態(tài)準(zhǔn)確度為93%，能有效識別直流串聯(lián)電弧故障。

關(guān)鍵詞：串聯(lián)電??；故障檢測；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；Hurst指數(shù)；模糊k均值聚類

中圖分類號：TM93

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

開放科學(xué)識別碼（OSID碼）：

Direct Current Series Arc Fault Detection Based on

Improved Empirical Mode Decomposition

WU Yongen1， WANG Bin2

（1. School of Electrical and Electronic Engineering， Shandong University of Technology， Zibo 255049， Shandong， China;

2. State Key Laboratory of Power System and Generation Equipment， Tsinghua University， Beijing 100084， China）

Abstract： Aiming at the problem that accuracy of series arc fault detection was low when there was strong noise inter-ference in a direct current system， a direct current series arc fault detection method based on improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise and fuzzy k-means clustering was proposed. Firstly， the improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise method was used to decompose the loop current signal， and several intrinsic modal functions were obtained. Then， Hurst exponent value of each intrinsic modal function was calculated to distinguish the noise component from the useful component， and the useful components with Hurst exponent value greater than 0.5 were reconstructed. Finally， peak to peak value and fuzzy entropy of the reconstructed signal were calculated to construct the feature vector as the input of the fuzzy k-means clustering. Normal and fault states were recognized by using different locations of cluster centers. The simulation and test results show that the accuracy of the proposed method to distinguish the normal and fault states is 100%， and the accuracy to distinguish the interference and fault states is 93%， which can effectively identify direct current series arc faults.

Keywords： series arc; fault detection; empirical mode decomposition; Hurst exponent; fuzzy k-means clustering

收稿日期：2022-10-27????????? 網(wǎng)絡(luò)首發(fā)時間：2022-11-26T14：10：53

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（52077116）

第一作者簡介：吳泳恩（1994—），男，山東濱州人。碩士研究生，研究方向?yàn)橹绷麟娀」收蠙z測。E-mail： wuyongen@139.com。

通信作者簡介：王賓（1978—），男，山東煙臺人。副研究員，博士，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)繼電保護(hù)。E-mail： binw_ee@tsinghua.edu.cn。

網(wǎng)絡(luò)首發(fā)地址：https：//link.cnki.net/urlid/37.1378.N.20221125.1152.002

低壓直流供電系統(tǒng)在光伏發(fā)電、電動汽車、數(shù)據(jù)中心以及船舶等領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛［1-3］，但是，隨著系統(tǒng)運(yùn)行時間的增加，線路極易出現(xiàn)線纜絕緣老化損壞、導(dǎo)線斷裂、連接端子松動等問題，進(jìn)而在該處引發(fā)電弧故障［4］。直流電弧故障可分為并聯(lián)和串聯(lián)2種。并聯(lián)電弧故障類似短路故障，故障電流明顯增大，傳統(tǒng)保護(hù)裝置一般能檢測出該類故障的發(fā)生。串聯(lián)電弧故障電流一般小于回路正常電流，傳統(tǒng)保護(hù)裝置往往失效，故障若長時間存在容易引發(fā)火災(zāi)事故［5］，因此研究直流串聯(lián)電弧故障檢測方法對直流供電系統(tǒng)安全運(yùn)行具有重要意義。

國內(nèi)外學(xué)者針對低壓直流串聯(lián)電弧故障檢測問題從時域、頻域以及時頻域等角度提出了多種方法。Georgijevic等［6］通過計(jì)算光伏組件故障前、后電流熵的變化并設(shè)置閾值以實(shí)現(xiàn)對電弧故障的檢測，但是在利用時域單一特征量時，當(dāng)系統(tǒng)背景噪聲較大或故障信號不夠明顯時，就會使檢測準(zhǔn)確度下降。王堯等［7］利用離散傅里葉變換方法提取電弧故障電流信號多個特征頻率以識別串聯(lián)電弧故障，但是傅里葉變換方法同樣易受到變換器噪聲的影響。小波變換法［8］、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（empirical mode decomposition，EMD）算法［9］也被應(yīng)用到電弧故障檢測中，但是小波變換法受到小波基函數(shù)選取的影響，適應(yīng)性差，EMD算法存在模態(tài)混疊的問題。強(qiáng)噪聲干擾下準(zhǔn)確識別直流串聯(lián)電弧故障依然是目前的研究難點(diǎn)。為了解決EMD算法分解信號時存在的模態(tài)混疊問題，Colominas等［10］提出了改進(jìn)自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，ICEEMDAN）算法，該方法在信號分解的過程中添加經(jīng)過EMD算法分解處理后的噪聲并且通過信號局部均值提取各本征模態(tài)函數(shù)（intrinsic mode function，IMF）分量，在機(jī)械故障診斷中取得了較好的效果［11］。

本文中將ICEEMDAN算法應(yīng)用于直流串聯(lián)電弧電流信號的分解，獲得多個IMF分量后，采用Hurst指數(shù)作為各IMF分量的篩選標(biāo)準(zhǔn)，將篩選出的有用分量重構(gòu)后計(jì)算重構(gòu)信號的峰峰值特征量和模糊熵特征量，構(gòu)建二維特征向量，然后利用模糊k均值聚類算法有效識別串聯(lián)電弧故障。

1? 串聯(lián)電弧故障特征分析

當(dāng)導(dǎo)體因連接松動等原因分開時會在導(dǎo)體之間形成細(xì)小空氣間隙，此時若空氣間隙兩端電位差足夠大，空氣就會被擊穿，從而有電流通過并產(chǎn)生電弧。在電弧放電過程中，陰極斑點(diǎn)是陰極表面發(fā)射電子的有效區(qū)域。放電電流通過陰極斑點(diǎn)時會使斑點(diǎn)產(chǎn)熱爆裂進(jìn)而熄滅，新的陰極斑點(diǎn)會隨之產(chǎn)生并繼續(xù)承載放電電流，因此，在整個放電過程中，陰極表面的陰極斑點(diǎn)始終處于產(chǎn)生、熄滅的動態(tài)變化中，該動態(tài)變化過程導(dǎo)致了放電電流的高頻波動［12-13］。

圖1所示為直流串聯(lián)電弧故障前、后的電流波形及頻譜［14］。 從圖中可以看出， 串聯(lián)電弧故障發(fā)生后回路電流幅值下降且出現(xiàn)不規(guī)則波動， 在電流頻譜中引入了類似粉紅噪聲的高頻分量， 而回路電流在正常運(yùn)行時沒有粉紅噪聲高頻分量。 另外， 系統(tǒng)在正常運(yùn)行時產(chǎn)生的干擾噪聲信號與電弧故障電流信號都是寬頻信號， 兩者的頻譜重疊較多， 難以選取串聯(lián)電弧故障的特征頻帶， 傳統(tǒng)的帶通濾波方法也無法將兩者有效分離， 給識別串聯(lián)電弧故障帶來了困難。 系統(tǒng)正常運(yùn)行時產(chǎn)生的干擾噪聲類似高斯白噪聲， 而電弧故障的出現(xiàn)使得電流信號的時域波動特性和頻譜分布發(fā)生了獨(dú)特的變化， 因此可以利用該特性進(jìn)行信號去噪并提取有效的故障特征。

2? 故障信號處理及特征提取

2.1? ICEEMDAN算法原理及降噪重構(gòu)

2.1.1? ICEEMDAN算法原理

為了降低干擾噪聲信號對故障檢測的影響，在提取電弧電流信號故障特征之前，需要先進(jìn)行信號分解預(yù)處理，以便進(jìn)一步篩選提取信號的有效信息。

使用ICEEMDAN算法進(jìn)行信號分解的步驟［11］如下：

1）在原始信號中添加可控噪聲構(gòu)造Z個含噪信號

s（ζ）=s+α1E1［w（ζ）n］， ζ=1，2，…，Z ，（1）

式中：s（ζ）為構(gòu)造的第ζ個信號；s為原始信號；α1為第1次迭代加入白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差與輸入信號標(biāo)準(zhǔn)差的比值；w（ζ）n為添加的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)白噪聲；E1（·）為EMD算法分解的第1個模態(tài)分量。

2）計(jì)算第1個殘差

γ1=〈M［s（ζ）］〉 ，（2）

式中：γ1為第1個殘差；M（·）為局部均值函數(shù)；〈·〉表示平均值計(jì)算。

3）計(jì)算第1個本征模態(tài)分量

Fim1=s-γ1 ，（3）

式中Fim1為第1個本征模態(tài)分量。

4）繼續(xù)計(jì)算第q（q≥2）個本征模態(tài)分量

γq=〈M{γq-1+αqEq［w（ζ）n］}〉 ，（4）

Fimq=γq-1-γq ，（5）

式中：γq為第q個殘差；αq為第q次迭代加入白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差與輸入信號標(biāo)準(zhǔn)差的比值；Fimq為第q個本征模態(tài)分量。

5）重復(fù)步驟4），直至滿足迭代終止條件。

含有噪聲的電流信號經(jīng)過上述過程分解后會生成一系列IMF分量，采用合適的分量篩選準(zhǔn)則將有用分量與噪聲分量有效分離是信號降噪的關(guān)鍵。本文中采用Hurst指數(shù)作為分量篩選準(zhǔn)則。

2.1.2? Hurst指數(shù)篩選準(zhǔn)則

Hurst指數(shù)H通常用于分析時間序列的分形特征和長期記憶過程，其取值為0～1，具體有3種形式：0≤H<0.5，表示該信號具有反持續(xù)性；H=0.5，表示該信號不相關(guān)，即隨機(jī)序列；0.5

Hurst指數(shù)的幅值變化反映了時間序列的異常變化。電弧故障發(fā)生導(dǎo)致電流信號波動狀態(tài)發(fā)生變化，進(jìn)而電流信號的Hurst指數(shù)也會發(fā)生變化。原始電流信號經(jīng)ICEEMDAN算法分解后計(jì)算各IMF分量的Hurst指數(shù)值，將Hurst指數(shù)值大于0.5的分量保留，其余分量為噪聲分量，舍棄［16］，該閾值不受系統(tǒng)變化的影響。本文中使用重標(biāo)極差分析法（rescaled range analysis， R/S）計(jì)算信號的Hurst指數(shù)值［17］。

2.2? 故障特征提取

由串聯(lián)電弧故障特征分析可知，受陰極表面放電過程的影響，電弧故障發(fā)生后電流波形與正常狀態(tài)相比波動幅值和雜亂程度增大，因此提取電流信號的峰峰值特征與模糊熵特征可以有效反映故障變化特性。

2.2.1? 峰峰值

峰峰值Idif可以反映一個時間窗口內(nèi)時間序列的波動情況，計(jì)算公式為

Idif=Imax-Imin ，（6）

式中Imax、Imin分別為一個時間窗口中數(shù)據(jù)點(diǎn)的最大值和最小值。

2.2.2? 模糊熵

電弧故障發(fā)生后疊加的獨(dú)特的粉紅噪聲特性增加了電流信號的雜亂程度，信號的模糊熵值會增大。

模糊熵（fuzzy entropy）是在樣本熵基礎(chǔ)上的一種改進(jìn)，是一種信號復(fù)雜度的量化統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。模糊熵結(jié)合了模糊集理論，采用模糊隸屬度函數(shù)作為熵中的閾值判據(jù)，能更好地適應(yīng)非線性、非平穩(wěn)的故障信號，計(jì)算過程［18］如下：

1）利用含有N個數(shù)據(jù)點(diǎn)的時間序列（u1， u2，…，uN）組成w維向量ui，

ui=（ui，ui+1，…，ui+w-1）-u0ie ，（7）

u0i=1h=0ui+h ，（8）

式中： i=1，2，…，N-w+1；u0i為向量（ui1， ui+1，…，ui+w-1）中各元素的均值；e為w維單位向量。

2）定義2個向量之間的距離bij為2個向量對應(yīng)元素差值的最大值，即

bij=maxh=0，1，…，w-1

（ui+h-u0i）-（uj+h-u0j），（9）

式中i， j=1，2，…，N-w+1， i≠j。

3）通過模糊函數(shù)定義向量的相似度Dij，

Dij=μ（bij，l，r）=exp［-（bij/r）l］ ，（10）

式中：l為模糊函數(shù)的邊界梯度；r為相似容限。

4）定義向量ui維數(shù)為w時的函數(shù)為

w（l，r）=1N-w+1∑N-w+1N-w-1∑N-w+1j=1

j≠iDij。（11）

5）在向量ui維數(shù)為w+1的條件下重復(fù)步驟1）至步驟4）得

w+1（l，r）=1N-w∑N-wN-w∑N-wj=1j≠iDij。（12）

6）定義模糊熵為

Fe（w，l，r）=limN→∞［ln w（l，r）-ln w+1（l，r）］ 。（13）

當(dāng)N為有限值時，模糊熵的估計(jì)值為

Fe（w，l，r，N）=ln w（l，r）-ln w+1（l，r） 。（14）

2.3? 模糊k均值聚類算法

電弧故障特征具有一定的隨機(jī)性，難以選取合適的檢測閾值進(jìn)行故障識別。通過聚類算法識別故障狀態(tài)可以避免依靠經(jīng)驗(yàn)選取故障檢測閾值的問題。模糊k均值聚類算法是一種應(yīng)用廣泛的模糊聚類方法，可以計(jì)算每個樣本點(diǎn)的隸屬度，根據(jù)隸屬度大小判斷該樣本屬于哪一個聚類［19］。

設(shè)樣本數(shù)據(jù)集為X={xy， y=1，2，…，n}，模糊k均值算法的目標(biāo)函數(shù)為

min J=min ∑ky=1amzyd2zy ，（15）

dzy=xy-cz ，（16）

約束條件為

∑kz=1azy=1， azy∈［0，1］，y=1，2，…，n ，（17）

式中：k為聚類的個數(shù)；n為樣本個數(shù)；m為權(quán)重指數(shù)；azy為第y個樣本屬于第z個聚類的隸屬度，z=1，2，…，k; dzy為樣本點(diǎn)xy到聚類中心cz的歐氏距離。

利用拉格朗日乘數(shù)法并對所有輸入?yún)?shù)求導(dǎo)，得到聚類中心和隸屬度矩陣元素的迭代公式為

cz=∑ny=1amzyxy/∑ny=1amzy ，（18）

azy=1/∑kp=1dzydpy2/（m-1） ，（19）

式中dpy為樣本xy到聚類中心cp的歐氏距離， p=1，2，…，k。

根據(jù)以上2個迭代公式不斷調(diào)整聚類中心和隸屬度矩陣，直到收斂。

3? 故障檢測算法

本文中提出的直流串聯(lián)電弧故障檢測方法流程如圖2所示。具體步驟如下：

1）獲取回路電流信號，濾除直流分量后利用ICEEMDAN算法分解電流信號得到多個IMF分量。

2）計(jì)算各IMF分量的Hurst指數(shù)值，篩選有用分量進(jìn)行重構(gòu)。

3）計(jì)算重構(gòu)信號的峰峰值和模糊熵特征量構(gòu)建故障特征向量。

4）將特征向量輸入到模糊k均值聚類算法中進(jìn)行聚類分析，根據(jù)聚類中心位置判斷是否發(fā)生故障。

4? 電弧故障仿真及結(jié)果分析

4.1? 電弧故障仿真信號

根據(jù)圖1中電弧故障發(fā)生后電流信號出現(xiàn)下降突變以及持續(xù)波動的特征，直流串聯(lián)電弧故障電流計(jì)算公式［20］為

I（t）=I0（t），??????? t

I1（t）-D（Ip）+aP（t），t≥t0 ，（20）

I1（t0）=I0（t0） ，（21）

D（Ip）=d1I2p+d2Ip+d3 ，（22）

I1（t）=f1t2+f2t+f3 ，（23）

式中：t為采樣時間；t0為電弧故障發(fā)生時刻；I（t）為采樣電流；I0（t）為故障前采樣電流；Ip為故障前回路電流幅值；D（Ip）為故障后電流下降幅值；I1（t）為電弧電流伏安特性曲線；P（t）為粉紅噪聲信號；a為噪聲振動的增益；d1、d2、d3、f1、f2、f3為與回路電流和電極間隙長度相關(guān)的系數(shù)。

搭建電弧故障仿真模型獲取故障電流信號，在電流信號中添加白噪聲以模擬實(shí)際的干擾噪聲。圖3所示為負(fù)載電流為4 A、電極間隙長度為1.1 mm條件下仿真所得故障電流波形及頻譜。由圖可以看出，仿真波形符合實(shí)際故障電流的特征，由于添加了干擾噪聲，故障前后電流頻譜重疊較多，因此故障特征不明顯。

4.2? 仿真檢測分析

濾除直流分量后電弧故障前、后的電流波形如圖4所示。由圖可以進(jìn)一步看出，故障特征在干擾噪聲掩蓋下不明顯。

通過ICEEMDAN算法分解電流信號， 然后利用Hurst指數(shù)篩選IMF分量并進(jìn)行重構(gòu)， 結(jié)果如圖5所示。 由圖可知， 干擾噪聲被有效去除， 故障特征明顯。

設(shè)置不同電流幅值和電極間隙長度，獲取仿真電流波形，選取正常運(yùn)行狀態(tài)和電弧故障狀態(tài)下回路電流信號各15組，分別進(jìn)行去噪處理，然后計(jì)算模糊熵與峰峰值特征量構(gòu)建特征向量，將其輸入到模糊k均值聚類算法中，結(jié)果如圖6所示， 由圖可以看出， 2種狀態(tài)區(qū)分明顯，故障識別準(zhǔn)確率為100%。同時提取未經(jīng)去噪的信號特征同樣構(gòu)建特征向量，聚類結(jié)果如圖7所示。由圖可以看出，在噪聲干擾下2種狀態(tài)無明顯分界，無法完全準(zhǔn)確識別故障。

5? 電弧故障試驗(yàn)及結(jié)果分析

5.1? 電弧故障試驗(yàn)平臺

圖8所示為搭建的直流串聯(lián)電弧故障試驗(yàn)平臺電路， 試驗(yàn)電路的主要器件包括直流電源、電弧故障發(fā)生器、負(fù)載以及示波器。 將電弧故障發(fā)生器串聯(lián)到回路中獲取故障試驗(yàn)數(shù)據(jù)。 電弧電流數(shù)據(jù)由電流探頭采集并通過示波器存儲， 示波器的采樣頻率設(shè)置為250 kHz。試驗(yàn)電壓選取3個等級，分別為100、200、300 V，回路電流選取4個等級，分別為4、8、10、12 A，負(fù)載選用電阻負(fù)載和直流/直流（DC/DC）轉(zhuǎn)換器。

電弧故障發(fā)生器主要組成部分有電極、絕緣支架、絲桿滑臺和步進(jìn)電機(jī)及其驅(qū)動裝置，如圖9所示。使用直徑為6 mm的銅棒作為電極，通過控制步進(jìn)電機(jī)轉(zhuǎn)動帶動滑臺移動，使移動電極與固定電極分離，通過拉弧的方式產(chǎn)生電弧，與實(shí)際線路中串聯(lián)電弧產(chǎn)生的機(jī)制相同，能夠模擬實(shí)際線路中連接線松脫等原因而引發(fā)的串聯(lián)電弧故障。

5.2? 電流信號去噪及特征提取

5.2.1? 信號去噪

對試驗(yàn)獲取的電弧故障電流信號進(jìn)行處理，首先對電弧電流原始信號濾除直流分量，電流波形結(jié)果如圖10所示。由圖可以看出，在系統(tǒng)噪聲干擾下，電弧故障前、后的電流波形變化不明顯，給故障檢測帶來了很大的困難。

然后，利用ICEEMDAN算法對電弧電流信號進(jìn)行分解得到多個IMF分量，結(jié)果如圖11所示。

對分解得到的各IMF分量分別計(jì)算Hurst指數(shù)，結(jié)果如圖12所示。選取Hurst指數(shù)大于0.5的IMF分量進(jìn)行重構(gòu)，得到電弧電流重構(gòu)信號，如圖13所示。由圖可以看出，重構(gòu)后故障前后信號變化明顯，干擾噪聲被有效去除。

5.2.2? 故障特征提取

分別選取電阻負(fù)載和DC/DC轉(zhuǎn)換器負(fù)載條件下獲取的正常電流信號與故障電流信號， 信號時間窗口長度為10 ms， 計(jì)算信號去噪前、后的峰峰值和模糊熵特征量， 模糊熵計(jì)算過程中需要設(shè)置嵌入維數(shù)w和相似容限r(nóng)， 經(jīng)過比較，本文中w取為2， r取為0.1σstd（σstd為信號的標(biāo)準(zhǔn)差）， 計(jì)算結(jié)果見表1、2。 由表1、2可以看出， 電流信號去噪后的特征量在故障前、后差異程度增大。

5.3? 檢測結(jié)果

選取正常運(yùn)行狀態(tài)和電弧故障狀態(tài)下回路電流信號各15組，分別進(jìn)行去噪處理，然后計(jì)算信號模糊熵與峰峰值特征量構(gòu)建特征向量，將其輸入到模糊k均值聚類算法中，結(jié)果如圖14所示。由圖可以看出，經(jīng)處理后正常運(yùn)行狀態(tài)與電弧故障狀態(tài)被有效分為2類，故障識別準(zhǔn)確度為100%。未去噪的信號聚類結(jié)果如圖15所示。由圖可以看出，正常狀態(tài)與故障狀態(tài)的信號沒有明顯區(qū)分開，未能完全正確識別故障。

5.4? 干擾分析

直流系統(tǒng)中的負(fù)載突變以及變換器啟動、調(diào)整都會引起回路電流的變化，可能會對電弧故障檢測產(chǎn)生干擾影響。選取系統(tǒng)擾動狀態(tài)下的電流信號與電弧故障電流信號進(jìn)行干擾驗(yàn)證，結(jié)果如圖16所示。由圖可以看出，在干擾工況下錯誤識別2個樣本點(diǎn)，狀態(tài)識別準(zhǔn)確率為93%，故障狀態(tài)識別可靠性較高。

6? 結(jié)語

針對直流供電系統(tǒng)中的噪聲干擾導(dǎo)致串聯(lián)電弧故障檢測準(zhǔn)確度不高的問題， 本文中建立了基于ICEEMDAN算法的串聯(lián)電弧故障檢測方法，利用ICEEMDAN算法的較好的分解精度特性，將獲取到的故障電流信號分解為多個IMF分量，利用Hurst指數(shù)篩選有用分量進(jìn)行重構(gòu)，避免了依靠經(jīng)驗(yàn)篩選

分量的問題。 計(jì)算重構(gòu)信號的峰峰值和模糊熵特征量， 構(gòu)建特征向量輸入到模糊k均值聚類算法中， 通過聚類中心的位置進(jìn)行故障識別， 有效避免了系統(tǒng)中的噪聲干擾， 并且不需要依賴經(jīng)驗(yàn)選取故障特征頻帶和設(shè)置檢測閾值。 通過仿真與試驗(yàn)數(shù)據(jù)計(jì)算得到系統(tǒng)正常與故障狀態(tài)識別準(zhǔn)確率為100%， 系統(tǒng)干擾與故障狀態(tài)識別準(zhǔn)確率為93%， 驗(yàn)證了本文方法的可靠性。

參考文獻(xiàn)：

［1］李景麗， 時永凱， 張琳娟， 等. 考慮電動汽車有序充電的光儲充電站儲能容量優(yōu)化策略［J］. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制， 2021， 49（7）： 94.

［2］張勤進(jìn)， 張博， 劉彥呈， 等. 基于低頻電流注入的船舶直流微電網(wǎng)線路阻抗檢測［J］. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制， 2020， 48（8）： 134.

［3］CHEN J W， WANG C J， CHEN J. Investigation on the selection of electric power system architecture for future more electric aircraft［J］. IEEE Transactions on Transportation Electrification， 2018， 4（2）： 563.

［4］劉源， 汲勝昌， 祝令瑜， 等. 直流電源系統(tǒng)中直流電弧特性及其檢測方法研究［J］. 高壓電器， 2015， 51（2）： 24.

［5］祝令瑜， 由志勛， 劉源， 等. 低壓串聯(lián)直流電弧檢測方法的研究現(xiàn)狀及發(fā)展［J］. 絕緣材料， 2015， 48（5）： 1.

［6］GEORGIJEVIC N L， JANKOVICM V， SRDIC S， et al. The detection of series arc fault in photovoltaic systems based on the arc current entropy［J］. IEEE Transactions on Power Electronics， 2015， 31（8）： 5917.

［7］王堯， 李陽， 葛磊蛟， 等. 基于滑動離散傅里葉變換的串聯(lián)直流電弧故障識別［J］. 電工技術(shù)學(xué)報(bào)， 2017， 32（19）： 118.

［8］XIA K， LIU B Z， FU X L， et al. Wavelet entropy analysis and machine learning classification model of DC serial arc fault in electric vehicle power system［J］. IET Power Electronics， 2019， 12（15）： 3998.

［9］吳春華， 徐文新， 李智華， 等. 光伏系統(tǒng)直流電弧故障檢測方法及其抗干擾研究［J］. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)， 2018， 38（12）： 3546.

［10］COLOMINAS M A， SCHLOTTHAUER G， TORRES M E. Improved complete ensemble EMD： a suitable tool for biomedical signal processing［J］. Biomedical Signal Processing and Control， 2014， 14： 19.

［11］顧云青， 蘇玉香， 沈曉群， 等. 基于改進(jìn)的CEEMDAN排列熵和GWO-SVM的滾動軸承故障診斷［J］. 組合機(jī)床與自動化加工技術(shù)， 2022（8）： 62.

［12］MESYATS G A. Ecton mechanism of the cathode spot phenomena in a vacuum arc［J］. IEEE Transactions on Plasma Science， 2013， 41（4）： 676.

［13］WENDL M， WEISS M， BERGER F. HF characterization of low current DC arcs at alterable conditions［C］//International Con-ference on Electrical Contacts， June 22-26， 2014， Dresden， Germany. New York： IEEE， 2014： 1.

［14］MIAO W C， WANG Z F， WANG F， et al. Multi-characteristics arc model and autocorrelation-algorithm based arc fault detector for DC microgrid［J］. IEEE Transactions on Industrial Electro-nics， 2023， 70（5）：4878.

［15］龔云， 信杰， 南守琎. 一種引入Hurst指數(shù)的MEMS陀螺儀去噪模型［J］. 大地測量與地球動力學(xué)， 2022， 42（5）： 457.

［16］ZHANG Z J， XIE H， TONG X H， et al. Denoising for satellite laser altimetry full-waveform data based on EMD-Hurst analysis［J］. International Journal of Digital Earth， 2020， 13（11）： 1216.

［17］潘雅婧， 王仰麟， 彭建， 等. 基于小波與R/S方法的漢江中下游流域降水量時間序列分析［J］. 地理研究， 2012， 31（5）： 813.

［18］鄭近德， 陳敏均， 程軍圣， 等. 多尺度模糊熵及其在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用［J］. 振動工程學(xué)報(bào)， 2014， 27（1）： 146-147.

［19］吳春華， 俞薛穎， 李智華， 等. 基于FCM與高斯隸屬度的光伏組件健康狀態(tài)診斷［J］. 電網(wǎng)技術(shù)， 2022， 46（5）： 1889-1890.

［20］WANG F， WANG Z F， MIAO W C. Characteristic study and non-invasive detection of DC arc-fault in microgrid［C］//Inter-national Conference on Power and Renewable Energy， September 17-20， 2021， Shanghai， China. New York： IEEE， 2021： 241.

（責(zé)任編輯：劉建亭）