【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电弧故障检测，特别涉及一种直流电弧静态模型及其参数辨识方法。
技术介绍
1、直流系统相较于交流系统具有功率密度高、传输损耗小等优势，在光伏发电、电动汽车、数据中心以及全电飞机等领域得到了广泛的应用。但直流系统长期运行过程中，电缆绝缘的老化、磨损极易导致系统中发生电弧故障。直流电弧故障没有过零点，相比于交流电弧故障，直流电弧故障更容易产生持续稳定的燃弧现象。直流电弧故障产生的高温很容易点燃附近的可燃物质，从而导致直流系统的火灾。因此，如何有效地检测出系统中的直流电弧故障具有重要的意义。
2、通常基于实验的电弧故障检测方法研究具有一定的危险性，而且在实际直流系统中模拟产生电弧故障具有成本高的问题。直流电弧模型为电弧故障检测方法的研究提供了一种更灵活、成本更低的途径。基于模型的电弧故障检测方法研究是当前电弧故障领域的一种重要研究方向。静态特性是直流电弧故障的本质特性，主要描述不同电流情况下的电弧电压。直流电弧静态模型将直流电弧视为电路中的一个元件，通过大量数据挖掘来发现电弧电压与电弧电流之间的规律。早期的静态模型包括anton模型、nottingham 模型和warrington 模型。其中，nottingham 模型和warrington模型是anton模型在小电流和大电流条件下的改进版本。该模型将电弧电压与电弧电流之间的关系从一阶扩展到n阶（n是模型中的参数），从而增强了模型拟合电弧静态特性曲线的能力。最早的交流电弧模型是卡西在19世纪30年代末期提出的电弧能量平衡理论，以及柯西在19世纪30年代末期提出
3、准确地辨识出直流电弧静态模型的参数对模型的性能具有重要影响。有研究者基于解析法、网格搜索法、最小二乘法来辨识直流电弧静态模型的参数。启发式算法将电弧参数的辨识视为一个优化过程，无需考虑待优化问题的梯度信息，是当前优化领域的重要研究方向。与网格搜索法法相比，启发式算法在辨识电弧参数方面具有收敛速度快、收敛精度高的优点。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的不足，本专利技术提供了一种傅里叶warrington直流电弧静态模型及其参数辨识方法，并基于单正弦优化算法实现模型参数辨识，解决了直流电弧故障建模及其参数辨识过程中存在的问题。
2、本专利技术的目的是这样实现的：一种傅里叶warrington直流电弧静态模型及其参数辨识方法，包括以下步骤：
3、步骤1）利用电流传感器采集直流电弧的电流信号，利用电压传感器采集直流电弧的电压信号；
4、步骤2）在对直流电弧的静态伏安特性分析的基础上，构建傅里叶warrington直流电弧静态模型，傅里叶warrington直流电弧静态模型如公式（1）所示；
5、 （1）
6、其中，和分别为电弧的电压和电流；参数、、、、、和n是可调电弧模型参数；
7、步骤3）构建用于模型参数辨识的目标函数；
8、步骤4）利用单正弦优化算法辨识傅里叶warrington直流电弧静态模型参数。
9、进一步的，步骤3）中目标函数的构建公式为：
10、 （2）
11、其中，为误差方程，为数据点的个数，t为整数，误差方程定义为如公式（3）所示：
12、（3）
13、其中，第t个电弧电流数据点，为和第t个电弧电压数据点。
14、进一步的，步骤4）具体包括：
15、步骤4-1）设置迭代次数t，设置优化算法中的种群数量，随机生成种群中的个体的位置；
16、步骤4-2）根据目标函数计算优化算法中种群中每个个体的适应度值；
17、步骤4-3）利用单正弦优化算法更新种群中每个个体的位置，群中每个个体的位置更新方法如公式（4）所示：
18、 （4）
19、其中，为第k+1次迭代时种群中第j个个体的位置，为第k次迭代时种群中第j个个体的位置，为当前种群最佳个体位置，为正弦算子，、和为位于[0,1]区间内的随机数，如果的适应度值优于，则利用取代，否则保持不变；
20、步骤4-4）计算当前迭代次数，若当前迭代次数大于最大迭代次数，转至步骤4-6），否则转至步骤4-5）；
21、步骤4-5）迭代次数加1，转至步骤4-2）；
22、步骤4-6）傅里叶warrington直流电弧静态模型参数辨识的结果为优化算法的种群中最优个体的位置向量。
23、与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：
24、1、本专利技术提出了一种傅里叶warrington直流电弧静态模型，该模型利用傅里叶函数改进传统warrington直流电弧静态模型中的常数项。随着电弧电流值的增加，傅里叶函数使电弧电压值按傅里叶规律变化，克服了传统warrington直流电弧静态模型无法反应大电流区间和小电流区间电弧静态电压变化趋势不一致的现象。傅里叶机制能够使傅里叶warrington直流电弧静态模型有效适应不同放电阶段电弧电压、电弧电流的复杂非线性。
25、2、本专利技术构建了用于傅里叶warrington直流电弧静态模型参数辨识的误差方程。并利用单正弦优化算法辨识傅里叶warrington直流电弧静态模型的参数。单正弦优化算法在参数辨识过程中能够使种群依据单正弦规律实现自适应搜索并精确收敛至全局最优值，相比于最小二乘方法、网格搜索法等传统参数辨识方法，单正弦优化算法能够有效提升傅里叶warrington直流电弧静态模型参数辨识的准确度。
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1.一种傅里叶Warrington直流电弧静态模型及其参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的傅里叶Warrington直流电弧静态模型及其参数辨识方法，其特征在于，步骤3）中目标函数的构建公式为：
3.根据权利要求2所述的傅里叶Warrington直流电弧静态模型及其参数辨识方法，其特征在于，步骤4）具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种傅里叶warrington直流电弧静态模型及其参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的傅里叶warrington直流电弧静态模型及其参数...
【专利技术属性】
技术研发人员：尹振东，陆俊池，廖骏，欧阳虹霞，张继勇，邱先群，王莉，
申请(专利权)人：扬州大学，
类型：发明
国别省市：
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