【摘 要】
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光伏直流系统中串联电弧无法被保护装置检测并切断，电弧将持续燃烧并产生高温，对光伏系统安全运行造成极大危害。针对此研究Cassie电弧模型，将电极间距变量引入该模型，分析电极间距与电弧稳定燃烧关系。搭建光伏串联电弧仿真模型，采集稳定燃烧时不同位置下的电流数据，通过分析电弧故障特性，确定电弧故障特征向量，搭建概率神经网络故障识别模型，引入BP神经网络作为对照，将串联电弧类别与区域对应，实现串联电弧故障
【基金项目】
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山东省自然科学基金项目（ZR2021ME057）； 山东省研究生教育质量提升计划项目（SDYKC19103）；
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光伏直流系统中串联电弧无法被保护装置检测并切断，电弧将持续燃烧并产生高温，对光伏系统安全运行造成极大危害。针对此研究Cassie电弧模型，将电极间距变量引入该模型，分析电极间距与电弧稳定燃烧关系。搭建光伏串联电弧仿真模型，采集稳定燃烧时不同位置下的电流数据，通过分析电弧故障特性，确定电弧故障特征向量，搭建概率神经网络故障识别模型，引入BP神经网络作为对照，将串联电弧类别与区域对应，实现串联电弧故障区域识别。结果表明：改进型Cassie电弧模型能够表征不同电极间距下的动态过程与稳定燃烧状态；在相同数据下，概率神经网络模型识别率高于BP神经网络，能够准确定位串联电弧故障区域。
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