CN115036890A - 基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统和保护方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统和保护方法，该系统包括温度采集单元、低压光伏智能开关和上位机；温度采集单元用于监测母线温度；低压光伏智能开关用于将获取的母线温度输入至预设的ARIMA模型中对未来母线温度变化进行预测；采集母线时间序列数据以及对母线时间序列数据和预测后母线温度进行拟合，当拟合后的数据出现异常时，上报至上位机；上位机根据获取的异常数据控制光伏网络中的分合闸跳闸或者对异常数据进行二次检测。基于该系统，还提出了温度感知保护方法；本发明通过远程通信检测与本地主被动相结合、主判据与辅助判据相结合，解决了单一检测方法有盲区、动作不可靠的问题，提高了微电网系统的安全性。

Description

基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统和保护方法

技术领域

本发明属于光伏微电网系统技术领域，特别涉及基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统和保护方法。

背景技术

目前，光伏发电具有清洁、可再生等特点，是新能源的主要形式之一。未来微电网系统中的小型光伏发电储能系统将越来越多，一个生产基地的楼顶或者居民的房顶都会变成一个光伏发电储能系统，如何保障这些小型光伏发电系统的稳定运行成为一个突出的问题。

近年来光伏发电技术快速发展，并出现“小容量、密布点、分散式”的特点，电网运行的复杂程度进一步加剧。原有的保护装置操作繁琐且动作可靠性低，容易出现“不可控”的现象。因此配电网的稳定运行和检修人员的安全都得不到保障。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出了基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统和保护方法，通过远程通信检测与本地主被动相结合、主判据与辅助判据相结合等方法解决了单一检测方法有检测盲区、动作不可靠的问题，极大的提高了微电网系统的安全性。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统，包括：温度采集单元、低压光伏智能开关和上位机；

所述温度采集单元用于监测母线温度并发送至低压光伏智能开关；

所述低压光伏智能开关用于将获取的母线温度输入至预设的ARIMA模型中对未来母线温度变化进行预测；采集母线时间序列数据以及对所述母线时间序列数据和预测后的母线温度进行拟合，当拟合后的数据出现异常时，上报至上位机；

所述上位机用于根据获取的异常数据控制光伏网络中的分合闸跳闸或者对所述异常数据进行二次检测。

进一步的，所述低压光伏智能开关包括数据采集模块、处理模块和分合闸模块；

所述数据采集模块用于采集母线时间序列数据并发送至处理模块；

所述处理模块通过预设的ARIMA模型中对未来母线温度变化进行预测；对母线时间序列数据和预测后的母线温度进行拟合，当拟合后的数据出现异常时，上报至上位机；

所述分合闸模块用于在上位机发出分合闸指令后执行相对应的分合闸操作；所述上位机发出分合闸指令之后通过处理模块转发至分合闸模块。

进一步的，所述母线时间序列数据包括母线侧三相电压、母线侧三相电流、瞬时有功功率、瞬时无功功率、总功率因数、三相电压波形失真度和三相电流波形失真度。

进一步的，所述低压光伏智能开关将获取的母线温度输入至ARIMA模型之前，首先绘制出母线温度自相关图和偏相关图；然后输入至ARIMA模型中。

进一步的，采用预设的ARIMA模型中对未来母线温度变化进行预测的过程为：

根据母线温度自相关图和偏相关图，判断母线温度是否平衡；当平衡时，对ARIMA模型进行定阶，即确定p和q的值，其中p是自回归模型阶数，q是移动平均模型阶数；如果不平衡，则确定差分次数d，进行差分处理；

然后通过定阶后的ARIMA模型对ARIMA模型的未知参数进行极大似然估计得到最终预测模型；在最终预测模型通过白噪声验证以及输入的为白噪声时，应用最终预测模型对未来母线温度变化进行预测。

进一步的，所述上位机用于根据获取的异常数据控制光伏网络中的分合闸模块跳闸或者对所述异常数据进行二次检测的过程为：

以电气量数据为主判据，非电气量数据为辅判据，当主判据与辅判据均异常时，上位机控制光伏网络中的分合闸模块跳闸；当主判据与辅判据不同时异常时，上位机控制低压光伏智能开关继续监测。

进一步的，所述电气量的测量包括：

当电流信号为正弦波时，根据电流的峰值和均值，计算电流有效值；

当电流信号信号包括谐波成分时，采用傅里叶变换的方法计算谐波成分的有效值。

进一步的，所述以电气量数据为主判据，非电气量数据为辅判据时，采用模糊PID控制器算法提高低压光伏智能开关的可靠性；所述模糊PID算法为：以偏差值额e(k)和偏差变化率

作为是低压光伏智能开关的输入变量；以参数调节量

、

和

为输出变量；所述

为偏差的比例；

为偏差的积分和

为偏差的微分。

进一步的，所述低压光伏智能开关还包括故障指示模块，用于显示故障信息；所述故障信息包括三相短路、两相短路、接地故障、过流，失压故障和保护事件检测与上报。

本发明还提出了基于低压光伏智能开关的温度感知保护方法，是基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统实现的，包括以下步骤：

通过温度采集单元获取母线温度；

通过低压光伏智能开关将获取的母线温度输入至预设的ARIMA模型中对未来母线温度变化进行预测；采集母线时间序列数据以及对所述母线时间序列数据和预测后母线温度进行拟合，当拟合后的数据出现异常时，上报至上位机；

通过上位机根据获取的异常数据控制光伏网络中的分合闸模块跳闸或者对所述异常数据进行二次检测。

发明内容中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：

本发明提出了基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统和保护方法，该系统包括温度采集单元、低压光伏智能开关和上位机；温度采集单元用于监测母线温度并发送至低压光伏智能开关；低压光伏智能开关用于将获取的母线温度输入至预设的ARIMA模型中对未来母线温度变化进行预测；采集母线时间序列数据以及对所述母线时间序列数据和预测后的母线温度进行拟合，当拟合后的数据出现异常时，上报至上位机；上位机用于根据获取的异常数据控制光伏网络中的分合闸跳闸或者对异常数据进行二次检测。基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统，还提出了基于低压光伏智能开关的温度感知保护方法，本发明通过远程通信检测与本地主被动相结合、主判据与辅助判据相结合等方法解决了单一检测方法有检测盲区、动作不可靠的问题，极大的提高了微电网系统的安全性。

本发明通过拟合母线时间序列数据和母线温度确定异常数据，并上报至上位机，上位机再通过低压光伏智能开关控制分合闸跳闸或者对异常数据进行二次检测，实现台区内光伏电网的防护。

附图说明

如图1为本发明实施例1基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统连接示意图；

如图2为本发明实施例1低压光伏智能开关的模块连接示意图；

如图3为本发明实施例1中ARIMA建模流程；

如图4为本发明实施例2基于低压光伏智能开关的温度感知保护方法流程图。

具体实施方式

为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。

实施例1

本发明实施例1提出了基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统，通过远程通信检测与本地主被动相结合、主判据与辅助判据相结合等方法解决了单一检测方法有检测盲区、动作不可靠的问题，极大的提高了微电网系统的安全性。

该系统包括：温度采集单元、低压光伏智能开关和上位机；

温度采集单元用于监测母线温度并发送至低压光伏智能开关；

低压光伏智能开关用于将获取的母线温度输入至预设的ARIMA模型中对未来母线温度变化进行预测；采集母线时间序列数据以及对所述母线时间序列数据和预测后的母线温度进行拟合，当拟合后的数据出现异常时，上报至上位机；

上位机用于根据获取的异常数据控制光伏网络中的分合闸跳闸或者对异常数据进行二次检测。

如图1为本发明实施例1基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统连接示意图；该系统中包括多个温度传感器，多个低压光伏智能开关和至少一个上位机。

温度传感器的数量与低压光伏智能开关的数量相同，温度传感器用于采集母线温度，并将采集的母线温度发送给低压光伏智能开关中的控制模块；

如图2为本发明实施例1低压光伏智能开关的模块连接示意图；低压光伏智能开关包括数据采集模块、处理模块和分合闸模块；

数据采集模块用于采集母线时间序列数据并发送至处理模块；母线时间序列数据包括母线侧三相电压、母线侧三相电流、瞬时有功功率、瞬时无功功率、总功率因数、三相电压波形失真度和三相电流波形失真度。

处理模块通过预设的ARIMA模型中对未来母线温度变化进行预测；对母线时间序列数据进行拟合，以及当拟合后的数据出现异常时，上报至上位机；本申请中控制模块采用单片机。

分合闸模块用于通过处理模块接收上位机发出的跳闸指令执行操作。分合闸模块支持本地手动分合闸、本地电动分合闸、远程控制分合闸、分合闸状态上报。

如图3为本发明实施例1中ARIMA建模流程；首先绘制出母线温度自相关图和偏相关图；然后输入至ARIMA模型中。

采用预设的ARIMA模型中对未来母线温度变化进行预测的过程为：

根据母线温度自相关图和偏相关图，判断母线温度是否平衡；当平衡时，对ARIMA模型进行定阶，即确定p和q的值，其中p是自回归模型阶数，q是移动平均模型阶数；如果不平衡，则确定差分次数d，进行差分处理；

然后通过定阶后的ARIMA模型对ARIMA模型的未知参数进行极大似然估计得到最终预测模型；在最终预测模型通过白噪声验证以及输入的为白噪声时，应用最终预测模型对未来母线温度变化进行预测。

光伏低压智能开关利用统计、观察等方法获取母线温度、三相电压/电流、瞬时有功功率、瞬时无功功率、总功率因数、三相电压/电流波形失真度等数据的时间序列数值。再根据采集到数据做时序图、分析并求母线温度自相关函数，然后对时间序列样本数值进行拟合。

当出现异常参数时，异常数据上报至上位机；上位机根据收到的异常数据的情况控制出现异常数据的光伏低压智能开关进行跳闸或者针对异常数据做出二次检测；

上位机根据上报异常数据的数量控制各个光伏低压并网开关进行跳闸动作或者进行二次检测，上位机根据各个低压光伏智能开关实时检测的母线温度和三相电压/电流、瞬时有功功率、瞬时无功功率、总功率因数、三相电压/电流波形失真度等数据和谐波含量，考虑各个参数的异常情况，以电气量数据为主判据，非电气量数据为辅判据，当主判据与辅判据均异常时，上位机向上报异常数据的低压光伏智能开关发送跳闸动作指令；当主判据与辅判据不同时异常时，上位机向上报异常数据的低压光伏智能开关发送继续监测指令。

电气量的测量包括：

当电流信号为正弦波时，根据电流的峰值和均值，计算电流有效值；

当电流信号信号包括谐波成分时，采用傅里叶变换的方法计算谐波成分的有效值。时域中的均匀采样N点序列x[n]的离散傅里叶变换定义为：

，

式中，

是第k个DFT系数。假设采样频率为

，

则

,则

代表序列x[n]在频率f处的DFT系数，

通常是复数，考虑到频率的混叠现象,频率f的最大值为采样频率的1/2；i是虚部单位；x（n）代表周期为N得周期序列。

用离散傅里叶变换实质上是序列x[n]与n*n矩阵相乘，运算量较大，需要进行

次乘法和加法运算，在数值信号处理领域用较多的是快速傅里叶变换算法。用快速傅里叶变换算法虽然可以减少运算量、但是在一个周期内采样点数为2的指数。

上位机向故障上报的低压光伏智能开关发送指令，让低压光伏开关进行二次检测。具体包括：

上位机向低压光伏开关发送二次检测指令后，低压光伏开关进行所有测量量的二次检测，根据各个电气量的测量值与整定值进行对比，判断主判据是否异常，将温度传感器测量的实时母线实时温度与ARIMA模型预测的母线温度进行对比，判断辅助判据是否异常。如果主判据与辅判据均异常，则低压光伏开关将异常数据再次发送给上位机，上位机再次接收到异常数据后，给低压光伏开关发送跳闸指令并显示故障信号，当低压光伏开关接收到跳闸指令后跳闸；如果主判据与辅判据不同时异常，则低压光伏开关将异常数据再次发送给上位机，上位机接收到异常数据后显示故障预警信号；如果主判据与辅判据均为正常数据，则低压光伏开关正常工作。

上位机向故障上报的低压光伏智能开关发送指令，让低压光伏开关进行跳闸。具体包括：

低压光伏智能开关的温度感知保护方法以电气量数据为主判据，非电气量数据为辅判据，引入模糊PID控制器以提升开关动作的可靠性。可以有效地防止开关发生误动作。模糊PID算法就是控制系统:以偏差值额e(k)和偏差变化率

作为是低压光伏智能开关的输入变量；以参数调节量

、

和

为输出变量；所述

为偏差的比例；

为偏差的积分和

为偏差的微分。

当主判据与辅判据均异常时，上位机向上报异常数据的低压光伏智能开关发送跳闸动作指令，并显示故障信号，低压光伏开关接收到跳闸指令后跳闸。

本申请提出的基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统，可以实现过载保护、孤岛保护、短路保护等功能。如果配电网开关分闸时，配电网负荷与光伏发电系统供电量基本持平，此时电网电压与频率的波动难以被检测，就会导致孤岛现象的产生。对于过载保护、短路保护，无论是光伏发电侧还是低压电网侧出线短路，过载时断路器切断并网连接，起到保护系统稳定的作用

低压光伏智能开关还包括数据存储模块、故障检测和指示模块。

数据存储模块具备冻结数据（冻结周期5分钟）、上报事件、事件记录等数据项存储功能，数据存储周期不少于7天。冻结数据包括冻结时间、三相电压/电流、瞬时有功功率、瞬时无功功率、总功率因数、三相电压/电流波形失真度、开关状态等。上报事件包括缺相、欠压、过压、停复电等。

故障检测和指示模块具备故障检测功能，并支持通过指示灯或液晶屏指示功能，主要包括三相短路，两相短路，接地，过流，失压故障、保护事件检测与上报功能。

在低压光伏开关保护系统中有N个光伏低压智能开关，光伏低压智能开关位于光伏储能侧。当光伏低压智能开关闭合时，主电网与光伏储能系统共同向台区内的负荷供电。当主电网系统断电或者母线开关断开时，而并网开关1个或N个闭合时，就会形成光伏储能系统向台区内负荷供电的情况，形成一个不受控制的孤岛系统，若长时间运行，孤岛系统内的供电电压和频率都会产生严重的偏离，对台区内的储能设备和负荷用电设备造成严重的损坏。上位机与光伏低压智能开关通过ZigBee互联互通，ZigBee是一种新的无线网络通信技术;可用于自动控制、传感网络、监控和远程控制等领域。这种设计可以突破电力线载波（PLC）、微波继电器等传统限制。同时，凭借其低功耗特性，可以解决输电线路温度在线监测系统中供电不足的问题。

本发明实施例1提出的基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统，通过ZigBee无线通讯技术实现低压光伏智能开关与上位机、温度传感器之间的信息传输，与其他无线通信技术相比实现了实时性能、可靠性和低功耗。

本发明实施例1提出的基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统通过远程通信检测与本地主被动相结合、主判据与辅助判据相结合等方法解决了单一检测方法有检测盲区、动作不可靠的问题，极大的提高了微电网系统的安全性。

本发明实施例1提出的基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统通过拟合母线时间序列数据和母线温度确定异常数据，并上报至上位机，上位机再通过低压光伏智能开关控制分合闸跳闸或者对异常数据进行二次检测，实现台区内光伏电网的防护。

实施例2

基于本发明实施例1提出的基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统，本发明实施例2还提出了基于低压光伏智能开关的温度感知保护方法，如图4为本发明实施例2提出的基于低压光伏智能开关的温度感知保护方法流程图；

在步骤S400中，通过温度采集单元获取母线温度；

在步骤S410中，通过低压光伏智能开关将获取的母线温度输入至预设的ARIMA模型中对未来母线温度变化进行预测；采集母线时间序列数据以及对所述母线时间序列数据和预测后母线温度进行拟合，当拟合后的数据出现异常时，上报至上位机；

母线时间序列数据包括母线侧三相电压、母线侧三相电流、瞬时有功功率、瞬时无功功率、总功率因数、三相电压波形失真度和三相电流波形失真度。

低压光伏智能开关将获取的母线温度输入至ARIMA模型之前，首先绘制出母线温度自相关图和偏相关图；然后输入至ARIMA模型中。

采用预设的ARIMA模型中对未来母线温度变化进行预测的过程为：

根据母线温度自相关图和偏相关图，判断母线温度是否平衡；当平衡时，对ARIMA模型进行定阶，即确定p和q的值，其中p是自回归模型阶数，q是移动平均模型阶数；如果不平衡，则确定差分次数d，进行差分处理；

然后通过定阶后的ARIMA模型对ARIMA模型的未知参数进行极大似然估计得到最终预测模型；在最终预测模型通过白噪声验证以及输入的为白噪声时，应用最终预测模型对未来母线温度变化进行预测。

在步骤S420中，通过上位机根据获取的异常数据控制光伏网络中的分合闸跳闸或者对所述异常数据进行二次检测。

具体过程包括：以电气量数据为主判据，非电气量数据为辅判据，当主判据与辅判据均异常时，上位机控制光伏网络中的分合闸跳闸；当主判据与辅判据不同时异常时，上位机控制低压光伏智能开关继续监测。

所述电气量的测量包括：当电流信号为正弦波时，根据电流的峰值和均值，计算电流有效值；当电流信号信号包括谐波成分时，采用傅里叶变换的方法计算谐波成分的有效值。

所述以电气量数据为主判据，非电气量数据为辅判据时，采用模糊PID控制器算法提高低压光伏智能开关的可靠性；所述模糊PID算法为：以偏差值额e(k)和偏差变化率

作为是低压光伏智能开关的输入变量；以参数调节量

、

和

为输出变量；所述

为偏差的比例；

为偏差的积分和

为偏差的微分。

本发明还具有故障指示功能，用于在通过显示模块显示故障信息；故障信息包括三相短路，两相短路，接地故障，过流，失压故障和保护事件检测与上报。

本发明实施例2提出的基于低压光伏智能开关的温度感知保护方法，是在基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统上实现的，具体方法实现的过程可参照实施例1中列举出的详细过程。

本发明实施例2同样具有本发明实施例1的详细功能。

本发明实施例2提出的基于低压光伏智能开关的温度感知保护方法，通过ZigBee无线通讯技术实现低压光伏智能开关与上位机、温度传感器之间的信息传输，与其他无线通信技术相比实现了实时性能、可靠性和低功耗。

本发明实施例2提出的基于低压光伏智能开关的温度感知保护方法，通过远程通信检测与本地主被动相结合、主判据与辅助判据相结合等方法解决了单一检测方法有检测盲区、动作不可靠的问题，极大的提高了微电网系统的安全性。

本发明实施例2提出的基于低压光伏智能开关的温度感知保护方法，通过拟合母线时间序列数据和母线温度确定异常数据，并上报至上位机，上位机再通过低压光伏智能开关控制分合闸跳闸或者对异常数据进行二次检测，实现台区内光伏电网的防护。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。另外，本申请实施例提供的上述技术方案中与现有技术中对应技术方案实现原理一致的部分并未详细说明，以免过多赘述。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制。对于所属领域的技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的修改或变形。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统，其特征在于，包括：温度采集单元、低压光伏智能开关和上位机；

所述温度采集单元用于监测母线温度并发送至低压光伏智能开关；

所述低压光伏智能开关用于将获取的母线温度输入至预设的ARIMA模型中对未来母线温度变化进行预测；采集母线时间序列数据以及对所述母线时间序列数据和预测后的母线温度进行拟合，当拟合后的数据出现异常时，上报至上位机；

所述上位机用于根据获取的异常数据控制光伏网络中的分合闸跳闸或者对所述异常数据进行二次检测。

2.根据权利要求1所述的基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统，其特征在于，所述低压光伏智能开关包括数据采集模块、处理模块和分合闸模块；

所述数据采集模块用于采集母线时间序列数据并发送至处理模块；

所述处理模块通过预设的ARIMA模型中对未来母线温度变化进行预测；对母线时间序列数据和预测后的母线温度进行拟合，当拟合后的数据出现异常时，上报至上位机；

所述分合闸模块用于在上位机发出分合闸指令后执行相对应的分合闸操作；所述上位机发出分合闸指令之后通过处理模块转发至分合闸模块。

3.根据权利要求2所述的基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统，其特征在于，所述母线时间序列数据包括母线侧三相电压、母线侧三相电流、瞬时有功功率、瞬时无功功率、总功率因数、三相电压波形失真度和三相电流波形失真度。

4.根据权利要求1所述的基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统，其特征在于，所述低压光伏智能开关将获取的母线温度输入至ARIMA模型之前，首先绘制出母线温度自相关图和偏相关图；然后输入至ARIMA模型中。

5.根据权利要求4所述的基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统，其特征在于，采用预设的ARIMA模型中对未来母线温度变化进行预测的过程为：

根据母线温度自相关图和偏相关图，判断母线温度是否平衡；当平衡时，对ARIMA模型进行定阶，即确定p和q的值，其中p是自回归模型阶数，q是移动平均模型阶数；如果不平衡，则确定差分次数d，进行差分处理；

然后通过定阶后的ARIMA模型对ARIMA模型的未知参数进行极大似然估计得到最终预测模型；在最终预测模型通过白噪声验证以及输入的为白噪声时，应用最终预测模型对未来母线温度变化进行预测。

6.根据权利要求1所述的基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统，其特征在于，所述上位机用于根据获取的异常数据控制光伏网络中的分合闸模块跳闸或者对所述异常数据进行二次检测的过程为：

以电气量数据为主判据，非电气量数据为辅判据，当主判据与辅判据均异常时，上位机控制光伏网络中的分合闸模块跳闸；当主判据与辅判据不同时异常时，上位机控制低压光伏智能开关继续监测。

7.根据权利要求6所述的基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统，其特征在于，所述电气量的测量包括：

当电流信号为正弦波时，根据电流的峰值和均值，计算电流有效值；

当电流信号信号包括谐波成分时，采用傅里叶变换的方法计算谐波成分的有效值。

8.根据权利要求6所述的基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统，其特征在于，所述以电气量数据为主判据，非电气量数据为辅判据时，采用模糊PID控制器算法提高低压光伏智能开关的可靠性；所述模糊PID算法为：以偏差值额e(k)和偏差变化率

作为是低压光伏智能开关的输入变量；以参数调节量

、

和

为输出变量；所述

为偏差的比例；

为偏差的积分和

为偏差的微分。

9.根据权利要求2所述的基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统，其特征在于，所述低压光伏智能开关还包括故障指示模块，用于显示故障信息；所述故障信息包括三相短路、两相短路、接地故障、过流，失压故障和保护事件检测与上报。

10.基于低压光伏智能开关的温度感知保护方法，是基于权利要求1至9任意一项所述的基于低压光伏智能开关的温度感知保护系统实现的，其特征在于，包括以下步骤：

通过温度采集单元获取母线温度；

通过低压光伏智能开关将获取的母线温度输入至预设的ARIMA模型中对未来母线温度变化进行预测；采集母线时间序列数据以及对所述母线时间序列数据和预测后母线温度进行拟合，当拟合后的数据出现异常时，上报至上位机；

通过上位机根据获取的异常数据控制光伏网络中的分合闸模块跳闸或者对所述异常数据进行二次检测。

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