CN107976614A

CN107976614A - 在电力系统中检测电弧事件的方法和包括电弧检测器的电力系统

Info

Publication number: CN107976614A
Application number: CN201710984830.6A
Authority: CN
Inventors: M·莫纳恩
Original assignee: Analog Devices Technology
Current assignee: Analog Devices Global ULC; Analog Devices International ULC
Priority date: 2016-10-21
Filing date: 2017-10-20
Publication date: 2018-05-01
Anticipated expiration: 2037-10-20
Also published as: US10374409B2; GB201617809D0; US20180115144A1; CN107976614B

Abstract

本公开涉及在电力系统中检测电弧事件的方法和包括电弧检测器的电力系统。具有DC分量的电力系统，例如光伏(太阳能)面板因为电缆中较小中断而出现电弧故障的问题。本公开描述了电弧故障检测系统，其捕获以段为单位数据，检查频谱以消除“假弧”特征和来自电力系统的功率转换器的干扰，然后检查电弧事件的清除的频谱。

Description

在电力系统中检测电弧事件的方法和包括电弧检测器的电力系统

技术领域

本公开涉及一种在电力系统(例如DC光伏电力系统)中检测电弧事件的方法、以及包括这种电弧检测器的电力系统。本文教导可以应用于具有直流电源的系统。

背景技术

已知电弧故障可能导致配电系统(如光伏(PV)发电系统和其他直流系统如微电网)的系统故障、电击危险和火灾。

电弧故障可能源自电缆的断线或中断，例如由于光伏阵列中的风损或热循环。光伏阵列直流侧的电弧是特别有问题的，因为光伏阵列将连续供电，因此保持电弧。因此，非常希望能够检测电弧故障并采取适当的措施，例如在光伏阵列中打开开关或连接到阵列的装置，以阻止电流流动。

光伏阵列通常与开关模式逆变器或其他开关模式电源相关联，因此，由于开关转换器产生的噪声，来自PV阵列的电流流动可能会迅速改变。这使得电弧故障检测成为一项艰巨的任务。

发明内容

根据本公开的第一方面提供一种在电源中检测电弧误差事件的方法。该方法包括下列步骤：分析电源中的电流流动，以形成在第一时间段内出现的电流流动的频域表示。然后分析频域表示以从表示中除去切换杂散(如果有的话)。窄带杂散也被识别并且它们的影响被除去或减少。然后检查处理的频域表示用于电弧事件。

除去切换杂散的影响可涉及以切换杂散为中心应用一个或多个陷波滤波器，以便在频域分析中减弱它们的影响。滤波器可以被提供为梳状滤波器。另外或可选择地，可以围绕切换杂项应用曲线拟合，以便估计切换杂散的理想化形状，然后可以使用该理想化形状来减去或至少衰减切换杂散在频域表示中的影响。

该方法还可包括在随后或并发处理步骤中在频域表示内识别相对狭窄杂散。相对狭窄杂散可来自开关模式转换器的负载变化，或与PV阵列相关联的功率控制器的操作，以便修改开关模式转换器的操作以尝试并保持PV阵列的效率，例如当阵列的一部分被云遮蔽时。频域内的这些相对狭窄杂散的位置和数量是未知的。这可以与基于功率转换器的已知开关频率的切换杂散的位置和数量形成对比。在频域表示步骤中确定了相对狭窄杂散的位置之后，执行除去它们对频域表示的影响。这样的步骤可以包括对狭窄杂散的形状进行建模，以便消除它们对频域表示的影响，或者屏蔽频域表示的部分以指示其中存在狭窄杂散，使得该区域内的数据是在后续处理步骤中被忽略，或者通过默认值替换数据，或者通过除数值以减小其影响。通过换档操作可以非常快速地执行两个功能的分配。

一旦频域表示已被处理以去除或至少减弱相对狭窄杂散和其中的切换杂项的影响，然后可以将频域表示作为整体或多个段进行检查，以确定电弧故障状况是否可能。可以通过对表示频率范围的窗口内的频域表示的值或从窗口内的平均值求和来进行电弧故障状态的判断步骤，然后将该采样与阈值进行比较。在转换器的非开关周期期间，阈值可以是系统噪声的函数。可选择地，可以将噪声值平均化或假设，并且可以在将和或平均值与电弧检测阈值进行比较之前从窗口上的和或平均值中去除该值。

有利地，来自PV阵列的电流通过电流互感器或Rogowski线圈来监测，以便在执行电弧检测的部件和光伏阵列的输出之间提供电隔离。此外，使用电流互感器或Rogowski线圈具有从换能器输出中去除DC电流流动的作用。这可以简化后续模拟信号处理电路的设计，例如通过消除在较大动态范围上处理输入信号的需要。还可以使用诸如霍尔效应传感器或磁电阻器的其它传感器。此外，可以使用光磁场传感器(例如使用法拉第效应)。

由于逆变器或DC到DC的操作导致的杂散在配电系统中的开关模式转换器相对较宽，并且可以通过扫描频域表示来定位峰值站在噪声基底之上，其中峰值大于切换杂散阈值，并且具有大于切换杂散宽度值的宽度。可以通过定位频域表示的窄区域来识别相对狭窄杂散，其中给定频率处或周围的值超过狭窄杂散阈值，并且峰值的宽度小于狭窄杂散频率范围值。

根据本公开的第二方面，提供了一种用于电力供应或配电系统的电弧检测器，电弧检测器包括布置进行下列步骤的数据处理器：

通过分析电源或分配系统中的电流流动来执行电弧检测，以形成电流流动的频域表示；

在频域表示中识别切换杂散，并从频域表示中除去它们的影响；

在频域表示中识别相对狭窄杂散，并从频域表示中除去它们的影响；和

针对频域表示的窗口形成频域表示的样本值的和或平均或其他函数，并且如果和或平均值超过电弧检测阈值或其他函数落在电弧检测范围内，则确定电弧的存在。

根据本公开的另一方面，提供了一种电源或配电系统，包括根据本公开的第二方面的电弧检测器。

附图说明

现在将仅通过参考附图的非限制性示例来公开根据本公开的教导的方法和装置的实施例的示例，其中：

图1示意性描述光伏阵列与相关联的配电系统的组件；

图2示意性描述构成本公开的实施方案的电弧检测系统；

图3示意性描述用于诱发电弧故障的测试电路，用于开发和测试本文所述的电弧误差检测器的性能；

图4是显示图1的系统中来自光伏面板的电流流动的AC分量的噪声功率与频率的功率谱密度图；

图5是光伏阵列的功率转换器不工作时所采用的系统噪声基底的谱密度的曲线；

图6是为了清楚起见已经除去切换电弧的频谱功率密度的曲线，但假弧保持如相对狭窄频率杂散所示；

图7是除去切换杂散和假杂散后的功率谱密度的图；

图8是示出与噪声基底的示例相比的清除的频率数据的示例的图；

图9是设置本文所述方法中使用的步骤的一个示例的流程图；和

图10是显示FFT仓的窗口内的功率分布的图。

具体实施方式

图1示意性描述光伏阵列。阵列可以包括多个太阳能电池板组。在图1中，示出了两组面板，总体上标示为10a和10b。每个组包括串联布置的多个太阳能电池板。堤坝10a包括面板12a、14a和16a。尽管仅显示了三个太阳能电池板，但是应当理解，银行通常将包括三个以上的面板。类似地，第二组10b包括多个太阳能面板，其中示出了面板12b、14b和16b。例如，在12个面板串联连接的情况下，面板串的最大开路直流输出电压可能在600伏的数量级。当电流从面板抽出时，面板阵列上的电压可能减小，并且功率转换器20通常用于控制电流，以便将面板移向面板最有效的最大功率点(该功能由最大功率点跟踪器MPPT提供)。功率转换器也可以实现一些系统保护功能。在图1所示的例子中，通常用20表示的功率转换器，由图1中的点划线定义，包括可操作以隔离面板10a和10b的每一组的保险丝或断路器22a和22b。功率控制器还包括与面板10a和10b中的相应组的相关联的电弧检测器24a和24b，以便检测相关联的面板组内的电弧故障。面板10a和10b的组的当前输出被组合并提供给共享逆变器30。这种布置从现有技术中已知，例如从2011年9月发布的并且在http:\\content.vudu.com\A1tv5eCIESept2011\resources\26.htm可获得的文章“检测危险电弧故障”。

图2示出了构成本公开的实施例的电弧误差检测器。电弧误差检测器包括感应电流传感器，例如Rogowski线圈40，其监测电力电缆42中的电流流动。Rogowski线圈40的输出被提供给包括输入放大器46的模拟信号预处理块，输入放大器46向Rogowski线圈40的输出提供初始增益。然后将放大器46的输出提供给限制由信号预处理块输出的信号的频谱的带通滤波器48。在该例子中，带通滤波器去除低于2KHz的直流分量和分量，并用于滤除高于200KHz的分量。然而，应当注意，系统设计者能够在不脱离本公开的教导的情况下为滤波器选择其它带通范围。来自模拟信号预处理块的输出被提供给模数转换器50，其数字输出被提供给循环缓冲器(也称为缓冲器52)。使用循环缓冲器意味着模数转换器50可以保持以其指定的采样率提供样本，以确保当数据被截断为数字处理的块时，不会丢失任何样本，以便检测电弧故障秒。数字处理由数字处理块执行，稍后将更详细地描述。

虽然在这个例子中已经讨论过Rogowski线圈，但也可以使用其它电流传感器。还可以使用非接触(在它们不接触导线42的铜的意义上)传感器，例如电流互感器、霍尔传感器、磁阻和磁光学传感器。

另外还可以使用分流式传感器。例如，可以使用跨越低电阻分流器或跨过电流断续器(例如保险丝或断路器)的电压降作为电弧检测器的输入。

为了可靠地引导和测试电弧故障的性质，采用了图3所示的测试方案。长度为100至200米的电缆在能够以10安培提供高达600伏的电源70和代表光伏面板的电源70之间运行，并且在图1中所示的布置中可以找到逆变器30。电弧生成单元72包括在其间具有间隙的第一和第二导体，其中间隙宽度可以被严格控制。电弧发生器单元72与旁路开关74并联，并且开关和发电机单元组合可以放置在电源70和逆变器30之间的电缆行程内的任何点。打开开关74具有将电弧单元72与电缆串联放置的效果，从而模拟电弧故障。这符合UL1998标准。

返回到图2，通过电缆42的电流流动由Rogowski线圈检测，被放大和滤波，并且该信号被提供给模转换器50。转换器50是能够实现每秒超过500千个样本的转换速率的高速高精度转换器，优选地以与至少14位的噪声基底相比有效分辨率超过1M个样本的速率，并且优选地是16位或更多转换器。为了在单个单元中提供模数转换和数字处理的目的，使用了Analog Devices CM4O3混合信号处理器。该部分包括两个具有380ns转换时间的高精度16位模数转换器，操作提供多个通道，每个通道每2ms提供1024个采样。将样本写入集成循环缓冲器中，一次提取一个1024个样本块，由CM403芯片内提供的高精度浮点运算核进行处理。Analog Devices系列芯片中已知其他混合信号转换和数据处理组件。CM403中的每个模数转换器都有自己的多路复用器，每个可以访问16个通道中的一个，并且可以以3μs的速度在存储器中传送16通道的ADC数据。在正在评估的单位中，1024个样本的连续块，每个表示连续的2ms时间帧的实时处理。每个数据块被提供给FFT引擎/函数，其导出所关注的频率范围上的频谱密度图。在该示例中，FFT可操作以提供跨越0至200KHz范围的1024个FFT仓。因此，每个仓具有约197Hz的宽度。

图4显示了以KHz表示的FFT输出和任意功率刻度。可以看出，在功率谱密度图中有几个大的杂散。最重要的杂散，指定为100，发生在22KHz附近，这表示由逆变器30的切换频率引入的干扰。因此，可以看出，逆变器内的晶体管，例如在负载控制器内或初级DC至DC级以大约22KHz的切换速率运行。假设晶体管以突然的方式接通和断开，则可能预期谐波分量发生在第三、第五、七谐波等等。因此，可以看出，指定为102的重要谐波分量发生在大约100KHz处，并且指定为104的另一个有意义的分量出现在大约166KHz。另外，这些谐波分量之间的互调失真和混合产生了通常设计的其他有效的切换频率杂散106。

返回到图2，在处理单元62执行第一数字处理步骤，以便去除切换杂散。这些可以根据晶体管切换频率的知识来估计，或者峰值检测算法可以扫描FFT仓，以便识别切换杂散。切换杂散是相对易于识别的，因为它们倾向于较大并且它们倾向于相对宽，具有如此处所示的几KHz的宽度，其显示出自身为峰，其生长然后下降到几个，例如20个以上，FFT仓。

一旦确定了切换杂散的位置，则可以处理它们中的每一个以消除其影响。因此，陷波滤波器可以以每个切换杂散的估计中心频率被数字地应用。凹口的深度和凹口的宽度可以被数字控制，并且这些值中的每一个可以由操作者在设置期间被预先确定或选择。作为另一替代方案，可以对每个杂散施加曲线拟合算法，以便提供每个切换杂散的拟合，然后可以使用该算法来产生理想化的曲线响应，然后从各个箱中的数据中减去，以消除切换杂散的影响。通过切换杂散清除的光谱数据在图4中由线120表示。

在下一步骤中，如图2的框64所示，进一步扫描数据以识别“假弧”，这些是在功率谱密度图内的窄频率音调，其显着高于噪声基底，其频率内容可以分布在少量FFT仓库中。如前所述，这些窄频率音调通常只有几个100Hz宽，因此具有通常小于开关音的宽度的10％的宽度，并且通常小于开关音宽度的5％可以由负载噪声通过逆变器传播回来，或者由功率控制器的操作导致，从而改变逆变器晶体管的开关周期内的开关时间，以便在合理可能的情况下尽可能高地保持光伏电池的效率。这些窄音或假弧可以如前所述来识别，因为它们在功率谱密度图中具有窄的功率频率范围，显着超过噪声基底。一种方法，实际上是最受欢迎的一种方法是通过在逆变器不运行时收集样品来表征系统的噪声基底，因此不应该从太阳能电池板吸取电流。因此，实际上，可以确定与放大器46、滤波器48、模数转换器50的操作相关的功率谱密度加上任何局部噪声的影响。然后可以在此期间收集的数据进行Fourier变换以产生参考功率谱密度，如图5所示，其表示作为频率的函数的噪声。在图5中，已经将噪声分配给FFT的每个频率仓。可以看出，该水平通常在图中所示的等级为35至40任意单位。

另外或可选择地，噪声基底可以从逆变器运行时收集的功率谱密度数据估计或重新估计，因此可能从太阳能电池板吸取电流。因此，实际上可以确定与放大器46、滤波器48、模数转换器50的操作相关的频谱加上任何局部噪声的影响。然后可以在此期间收集的数据进行Fourier变换。噪声基底可以通过识别没有杂散的功率谱区域，并在这些杂散自由区域中对FFT仓进行平均来估计。

图6示出了已知存在“假弧”的频谱，因为测试设备允许发明人确保没有实际的电弧存在。该频谱中的假弧被指定为120，并且位于FFT仓894处，其对应于频率在这个例子中，假弧仅位于一个槽中，但其频率含量接近一个槽边界，则假弧可以显示在两个FFT仓中。然而，它不会出现在任何其他FFT仓库中，因此将其自身呈现为具有明显高于周围箱体的FFT值的一个箱体或两个箱体。这些事件对于经适当编程的数据处理器来说相对容易。一旦假弧已经被识别，那么可以为该存储槽或一对箱设置一个掩码，使得它或它们不能用于进一步处理，或者可以用“0”覆盖该存储区中的值或者在噪声基底分析阶段确定的噪声基底的数字代表，如图5所示。

该系统提供诸如GUI的接口，其允许系统设计者或用户改变用于指示假弧的存在的阈值。一旦音调超过阈值，可以使用可以被认为是音调消除变量的另外的变量来设置从数据中抑制音调的程度。音调消除可以被认为是围绕每个音调应用陷波滤波器，例如系统识别的切换音或假音调。过滤器的深度和宽度可由用户控制。

图7表示在步骤64应用电弧检测和消除步骤之后的图4的数据，并且在图2的步骤62已经去除了杂散。可以看出，假弧的光谱(通常表示为150)可以被处理成通常被指示为160的光谱水平，其中假弧分量已被去除。现在可以检查这个干净的光谱160以识别实际(实际)电弧事件的存在。实际的电弧事件往往在频谱的宽范围内具有频率分量。因此，频率范围，即一个区间范围可以将它们的值相加或平均，然后可以将该值与阈值进行比较，以确定电弧是否可能。该阈值可以基于系统噪声基底的知识设置。因此，噪声系统倾向于比通常安静的系统具有更高的阈值。可以在FFT仓库的整个范围内进行平均和阈值处理，最多1024个在该例子中，但忽略被掩蔽的任何FFT仓库。然后将平均值与阈值进行比较。然而，由于电弧可能具有位于相对较窄范围内的峰值功率，因此，电弧算法可能更容易将频谱细分为多个窗口，每个窗口可以跨越数十或数百个FFT的范围仓库，并生成每个窗口的和或平均值，然后将平均值与每个窗口的阈值进行比较。这具有的优点是，如果电弧功率被限制在相对较小的频带内，那么在一个窗口内它仍将显得很显着，而当在整个频率范围内涂抹时，电弧功率可能看起来不那么显着。

图8示出了清洁的频域数据160的示例，以及来自在发明人的测试和评估期间使用的系统的噪声基底数据162的图。

为了完整起见，图9列出了描述上文已经提到的处理步骤的流程图。该处理从步骤200开始，其中一组数据从循环缓冲器中移除。在数据跨越的时间范围和系统的响应性之间已经取得了折中。在较长时间内获取数据将降低噪声基底并增加FFT分辨率，但可能意味着电弧故障在检测到之前存在不可接受的长时间段。因此，在本实施方式中，数据跨越与2ms的周期对应的范围。然而，可以使用更短的范围，特别是对于较高速度的ADC。然而，怀疑人们希望在超过10毫秒左右的时间段内平均数据。从步骤200，在步骤202对数据进行Fourier变换。然后在步骤204识别切换杂散，其涉及寻找相对宽的显着峰值。一旦发现了杂散位置，梳状滤波器可以以切换杂散中的每一个为中心的陷波应用于数据，以便衰减它。施加到杂散中的每一个的凹口的深度和宽度可以由用户设置。在步骤206中切换杂散被衰减之后，通过数据进行第二遍，以识别狭窄杂散，如在其中具有显着高于周围箱或噪声基底的值的单个箱或相邻的箱的一对箱。一旦在步骤208已经识别出狭窄杂散，则杂散可以在步骤210被衰减。这种衰减通常可以以零或具有先前记录的该垃圾箱的噪声值的方式覆盖箱体数据。控制然后转到步骤212，其中FFT仓分为组，每组对应于频率测试窗口范围。从这里，对于每个窗口，在步骤214在窗口上形成平均值，然后控制可以可选地被传递到步骤216，其中可以减去噪声基底，然后来自步骤214的数据(或者如果执行了步骤216)与步骤218的检测阈值进行比较，并且设置为指示电弧的存在的标志，或者没有找到电弧。从步骤218，将控制传递到步骤220，在步骤220中进行测试以查看是否还有进一步的分析测试窗口范围。如果存在另外的窗口，则将控制传递到步骤222，步骤222选择下一个窗口进行分析，然后将控制返回到步骤214。然而，如果步骤220确定已经分析了所有窗口，则对该批次数据进行数据处理完成并且控制返回到步骤200，使得可以从循环缓冲器52中移除下一个数据块。

下面将参照图10更详细地讨论上述用于步骤210的步骤。

来自循环缓冲器的采样数据由三角形符号250表示。每个符号表示与本文所示的FFT仓的个体相关联的数据，其中在该示例中示出了框800至871。

假设已经为由符号260指定的箱807、808、823、844和845识别了假弧。这些值已被标记，使得在该示例中它们对数据集的贡献将被忽略。

在步骤212中，定义了多个测试窗口，其中一个测试窗口在图10中示出，其中一个从仓800延伸到849，其中随后的窗口272将跨越箱体850至899的范围。应该注意的是，窗口大小不需要为50个小箱，可以选择其他窗口大小。

然后，步骤214形成信号幅度的平均值。在窗口270中，平均值包括800至806、809至822、824至843和846至849的仓，即箱807、808、823、844和845从平均值的计算中排除，因为它们被认为包含假弧信号。

将窗口中的平均信号大小的值与窗口中的平均噪声基底值进行比较，通过对逆变器未运行时的平均值280进行平均化，然后比较平均值，将差值或比例(如适当)用于确定电弧的存在或不存在。

可以通过跟踪一些切换杂散的运动并使用它来估计其他切换杂散的位置来进行一些计算节省。然而，这可能在随后的杂散位置估计和电弧事件分析之间无意中携带错误。

在本公开的实施例中，每个捕获和分析不参考前面的描述来执行，从而确保在每次数据捕获时重新更新切换杂散位置。

在测试中，由于其在功率谱密度表示中检测和去除相对较窄的色调的能力，本文所述的系统对现有技术系统进行了显着的改进。相对窄的音调是指具有小于转换器切换杂散宽度的10％的带宽或具有小于400Hz的频谱，并且通常具有小于200Hz的宽度的那些音调。

提供实时处理数据以分析大约200KHz宽度的频谱与大约200Hz的分辨率的能力提供了与现有技术方法相比增强的电弧检测性能。实际上，诸如美国专利2014/0067291中描述的现有技术方法教导了远离使用电流监视的方法，而是提出使用波变换的电压监视，因为电压波形包括比当前波形更多的信息，如那个文件第36段所述。

如果权利要求以单依赖格式呈现(适用于在美国专利商标局提交的情况)，则应当理解，每个权利要求可以依赖于相同类型的任何前述权利要求(即，装置或方法)，除非这种依赖性在技术上显然不可行。

Claims

1.一种在其中具有开关模式转换器的系统中检测电弧事件的方法，该方法包括：

分析所述系统中的电流流动以形成所述电流流动的频域表示；

识别所述在频域表示中的一个或多个切换杂散，并从所述频域表示中除去它们的影响；

识别所述在频域表示中的一个或多个相对狭窄杂散，并从所述频域表示中除去它们的影响；和

针对所述频域内的窗口处理所得样本值，并且如果处理结果落在指示所述电弧存在的值的范围内，则确定所述电弧的存在。

2.权利要求1所述的方法，其中通过导体的电流流动在时域中被采样以形成一个或多个样本集。

3.权利要求1所述的方法，其中所述电流流动由电感耦合电流采样装置来采样，以便从采样的信号中除去DC分量。

4.权利要求1所述的方法，其中分析电流流动的步骤包括执行时域到频域转换。

5.权利要求1所述的方法，其中在电流流动的频域表示中识别一个或多个切换杂散的步骤包括通过识别宽度超过切换杂散识别阈值的一个或多个峰值来寻找切换杂散。

6.权利要求1所述的方法，其中在电流流动的频域表示中识别一个或多个切换杂散的步骤包括在所述开关模式转换器内接收表示至少一个晶体管开关的开关频率数据，并且使用所述开关频率数据来掩盖或除去所述频域表示中的多个区域的数据，所述多个区域的数据以多个干扰频率为中心，所述干扰频率处于所述至少一个开关频率的对应的多个预定倍数。

7.权利要求1所述的方法，其中识别一个或多个相对狭窄杂散的步骤包括识别宽度小于切换杂散宽度的10％的一个或多个频率分量，并且基本上从所述频域表示中除去所述狭窄杂散的贡献。

8.权利要求1所述的方法，其中识别一个或多个相对狭窄杂散的步骤包括识别宽度小于400Hz的一个或多个频率分量，并且基本上从所述频域表示中除去所述狭窄杂散的贡献。

9.权利要求7所述的方法，其中除去一个或多个狭窄杂散的贡献的步骤包括下列中的一种或多种：

a)拟合曲线到杂散以估计作为相对狭窄杂散结果的各种频率的噪声功率，并从频域分析中噪声功率的相应估计中减去这些值；

b)将所述相对狭窄杂散覆盖的频率掩盖用于进一步的分析步骤；

c)以预定值重写杂散区域中的数据，或者处理所述数据以减小其值。

10.权利要求1所述的方法，其中处理样本值的步骤包括针对所述频域内的窗口形成样本值的和或平均值。

11.权利要求1所述的方法，其中处理样本值的步骤还包括下列步骤：基于窗口内的平均噪声功率的估计来应用补偿，或者基于所述平均噪声功率的知识来设置阈值。

12.一种电力系统中检测电弧事件的方法，该方法包括：进行频域分析以识别调查频率范围内的系统运行组件，分析在调查频率范围内的频率功率分布，其中分布被修改以除去系统运行组件的影响，从而形成功率分布平均值，并且将所述功率分布平均值与阈值进行比较以指示是否存在电弧事件。

13.一种用于配电系统的电弧检测器，所述电弧检测器包括布置为通过以下步骤执行电弧检测的数据处理器：

分析所述电力系统中的电流流动以形成所述电流流动的频域表示；

识别所述在频域表示中的一个或多个相对狭窄杂散，并从所述频域表示中除去它们的影响；

针对所述频域内的窗口形成所得样本值的和或平均值，并且如果和或平均值超过阈值则确定所述电弧的存在。

14.配电系统，包括权利要求13所述的电弧检测器。

15.权利要求14所述的配电系统，其中所述配电系统包括多个光伏面板和开关模式功率转换器，所述开关模式功率转换器用于将来自至少一个光伏面板的输出转换成调节的DC电压、链路电压或调节的AC电压。

16.权利要求14所述的配电系统，还包括电流互感器、Rogowski线圈，霍尔效应传感器或用于测量电流流动的磁阻元件中的一种或多种。

17.权利要求13所述的电弧检测器，其中所述电弧检测器还包括模数转换器，所述模数转换器具有与系统噪声底线相比具有的14位或更高有效分辨率、以及每秒至少500,000个样本的采样率。

18.权利要求17所述的电弧检测器，其中所述模数转换器具有下列的一种或多种：

a.16位或更高分辨率；和

b.在单个通道中每秒采样率为100万或更多个样本。

19.权利要求17所述的电弧检测器，其中

所述样本读入缓冲区，并且样本块从缓冲器中除去以进行分析，其中所述块包括至少1000个样本，并且跨度小于3ms的时间段。

20.权利要求17所述的电弧检测器，被布置为使得用于处理的由ADC呈现的数据包括一串样本值，而不在块之间丢失样本。

21.权利要求17所述的电弧检测器，其中所述电弧检测器实时操作，其中处理延迟小于4ms。

22.计算机程序产品，布置成指示数据处理器执行权利要求1所述的方法。