2022年1月31日，陈孝琪同学的论文“A novel series arc fault detection method for photovoltaic system based on multi-input neural network”被《International Journal of Electrical Power and Energy Systems》录用，指导老师：高伟副教授。

主要内容：光伏并网系统在运行中存在串联电弧故障的问题。因此，本文主要研究了一种快速检测电弧故障的方法。针对不同工况下串联电弧故障的检测问题，提出了一种基于SE-Inception的多输入卷积神经网络(MICNN)的检测方法。首先采用归一化和Hankel-SVD分解算法对电流进行降噪，然后将滤波后的时域信号和傅里叶变换后的频域信号输入到一维卷积神经网络模型中进行训练和测试。该模型的特点是将传统的CNN转化为MICNN，并引入SE-Inception网络结构进一步改善模型性能。图1是本研究所进行实验的示意图，图2是所提方法的框架图。

图1实验场所示意图

图2所提方法流程图

图3 电流信号去噪前后频谱图

结论：通过大量的实验验证了该方法的有效性，检测准确率达到97.48%。并且所提方法不仅能检测出发生在不同位置的电弧故障，而且能抵抗动态遮挡、最大功率点跟踪(MPPT)、强风等干扰。此外，该模型在长线路故障、单串故障和阵列老化三种情况下都取得了满意的结果。以上结果见表1和表2。

表 1. 各种干扰下的诊断结果

《International Journal of Electrical Power and Energy Systems》是SCI二区期刊，该期刊是一本传播电力和能源系统领域最新技术和理论研究的国际期刊，旨在激发学术界和工业界的跨学科研究，并为现代社会的繁荣做贡献。 

福州大学配电网及其自动化研究中心

组稿：何文秀