本报告旨在向中文读者介绍一篇发表于2022年《IEEE Transactions on Industry Applications》期刊上的原创研究论文。该论文由西班牙马德里理工大学的研究团队完成，标题为“A Ground Fault Location Method for DC Systems Through Multiple Grounding Connections”。

一、 研究作者、单位及发表信息 本项研究的主要作者包括 Jose Manuel Guerrero, Daniel Serrano-Jimenez, Kumar Mahtani 以及通讯作者 Carlos A. Platero（IEEE 高级会员）。所有作者均来自西班牙马德里理工大学，分别在矿业与能源工程学院以及工业工程学院的电气与电子工程系任职。该研究成果正式发表于《IEEE Transactions on Industry Applications》第58卷第6期，出版时间为2022年11/12月。论文于2022年3月21日收到，历经修改后于同年8月4日被接受，最终于8月17日在线发表。

二、 学术背景与研究目的 本研究的科学领域属于电气工程，具体聚焦于直流（DC, Direct Current）电力系统的故障诊断与保护技术。随着可再生能源的广泛集成，直流系统在光伏（PV, Photovoltaic）电站和电池储能系统中的重要性日益凸显。这些系统通常由大量串并联的电池或光伏电池板组成，并且常采用不接地设计。这种拓扑结构使得其故障诊断，尤其是接地故障的诊断，变得极具挑战性。

接地故障是电力系统中最常见的故障类型之一，通常由绝缘老化、过热或过流事件引发。在一个不接地系统中，单次接地故障可能不会立即造成损害，因为没有电流回路。然而，若首次故障未被消除，再次发生接地故障将形成短路回路，导致灾难性后果。因此，在第二次故障发生前快速、准确地定位和清除首次接地故障至关重要。现有的接地故障检测与定位方法，如基于人工智能、差分保护、绝缘电阻测量、行波法等方法，存在采样时间长、需要大量训练数据、成本较高或在故障电阻增大时精度下降等局限性。特别是对于多串并联电池组成的直流电源，如何在一个分支内精确定位故障单元（故障位置）并估计故障严重程度（故障电阻），同时还能辨别出哪个并联分支发生故障，是现有技术需要改进的难题。

本研究旨在提出并验证一种新颖的直流系统接地故障定位方法。其核心目标是：1) 无需复杂人工智能算法或外部信号注入，仅通过基本电气量测量，即可在线估算接地故障在多串并联直流电源内部的具体位置（以百分比k表示，例如，在某个电池支路内的第几个单元）；2) 估算故障电阻（Fault Resistance， R_f）以评估故障严重程度；3) 在存在多个并联分支的系统中，识别出发生故障的具体分支。该方法是作者团队前期工作的改进与扩展，旨在克服先前方法无法检测直流中点（Midpoint）故障以及无法区分故障位置与故障电阻效应的缺点。

三、 详细研究流程与方法 本研究采用了理论推导、计算机仿真和实验测试相结合的综合验证流程，具体步骤如下：

第一流程：理论基础与方法构建 此流程无需具体研究对象或样本，核心是建立数学模型。 * 处理方式：基于电路理论进行分析。研究提出了一种基于多点接地的故障定位原理。如图1所示，在被保护的直流系统（如电池组）中，引入一个接地电阻（R_gnd）。该电阻通过三个独立的开关，可以依次连接到直流系统的正极端子、中点（Midpoint）和负极端子。 * 实验/方法：理论推导。当系统发生接地故障时，通过测量接地电阻在上述三个连接位置时两端的电压（分别记为 U_gnd+, U_gndm, U_gnd-），可以建立方程组。这些电压值与直流总电压（U_dc）、故障位置k（0为负端，1为正端）、接地电阻R_gnd以及故障电阻R_f有关。作者推导出了关键公式： * 故障位置k的计算公式：k = (1/2 - U_gndm / (U_gnd+ - U_gnd-))。这个公式的巧妙之处在于，它消除了故障电阻R_f的影响，仅通过三个电压测量值的相对关系即可确定故障在直流母线（或单个支路）上的相对位置。 * 故障电阻R_f的计算公式：在得到k值后，可以选择合适的公式（式5-7）来估算R_f。例如，当k不等于0.5（即故障不在精确中点）时，可使用公式 R_f = R_gnd * [ - (k-1/2) * U_dc / U_gndm - 1]。 * 故障分支辨别方法：对于具有多个并联分支的系统（如图3），方法还需要测量每个分支的输出电流。其原理是：发生接地故障的分支，由于一部分电流流向故障点，其输出到负载的电流会小于健康分支；而那个通过开关连接到接地电阻的分支（在本研究中是用于测量的“接地分支”），则会因为故障电流的回流而输出更大的电流。通过比较各分支电流在特定开关连接状态下的变化，可以辨别故障分支。作者特别指出，为了提高辨别能力，应在离故障点最远的端子连接状态下（例如，故障在正极侧时使用负极开关连接）观察电流，此时电流差异最明显。 * 数据/结果分析：此阶段的分析是纯数学的，证明了通过三个开关位置的电压测量，可以唯一解算k和R_f这两个未知数，从而在原理上解决了先前方法存在的“双变量问题”。

第二流程：计算机仿真验证 此流程在软件环境中构建模型，对理论方法进行大规模、多场景的验证。 * 研究对象与样本量：仿真模型基于MATLAB-Simulink搭建，模拟了一个由镍镉电池供电的直流/交流电力系统。主要研究对象包括： * 电池系统：额定直流电压484V，由6个并联分支构成，每个分支由372个电池单元串联而成。每个电池单元采用等效电路模型（包含欧姆电阻、极化电阻和电容等）。 * 负载与变流器：电池组通过一个六脉冲逆变器连接到一个三相RL负载。 * 故障设置：在模型中设置了可访问的故障点，可以模拟在不同百分比位置（k=0%, 10%, …, 100%）、不同故障电阻（R_f = 0Ω, 2.3kΩ, 4.7kΩ, 10kΩ）以及不同分支（1至6支路）发生的接地故障。 * 测量系统：在第一支路安装接地电阻（R_gnd=4.7kΩ）和三位置开关，测量U_gnd。同时测量所有六个分支的输出电流。 * 处理与测试方式：进行了多组仿真测试。 1. 健康状态测试：验证无故障时，U_gnd接近为零，各分支电流平衡。 2. 变k定R_f测试：固定R_f=0Ω，改变故障位置k（从0%到100%），观察U_gnd的变化规律。如图8(a)(b)所示，结果证实：故障在负侧（k<50%）时，中点电压U_gndm为正；在正侧时U_gndm为负；且U_gnd+和U_gnd-的幅值大小与故障点距离有关，但差值(U_gnd+ - U_gnd-)保持恒定。 3. 变R_f定k测试：固定故障位置k（如70%和30%），改变故障电阻R_f。如图8©(d)所示，结果证实：R_f增大时，所有开关位置测得的U_gnd幅值等比例衰减，但根据公式(4)计算出的k值不受影响。 4. 故障分支辨别测试：模拟在不同分支发生故障（k=70%， R_f=0Ω），观察各分支输出电流。如图9和图10所示，仿真结果清晰显示，故障分支的输出电流最小，而包含接地电阻的分支（本模型中为分支1）输出电流最大。 * 数据分析：仿真结果被整理成表格（如表IV）和曲线图。数据用于验证公式计算的准确性。例如，通过测量到的U_gnd值代入公式计算k和R_f，与仿真中预设的故障参数进行对比，误差极小，证明了理论方法的正确性。仿真成功验证了方法在单支路内定位k和R_f的优异性能，以及在多支路环境下辨别故障分支的潜力。

第三流程：实验测试验证 此流程在真实的物理实验平台上对方法进行验证，检验其在实际条件下的可行性。 * 研究对象与样本量：搭建了实验平台（如图11）。 * 电池系统：一个由4个并联分支组成的电池组，每支路由24节1.5V电池串联，总电压36VDC。 * 负载：100Ω电阻负载。 * 接地与测量系统：在分支1接入接地电阻R_gnd=1.1kΩ，由微控制器控制的三开关系统实现正、中、负端子切换（每位置50ms，死区时间10ms）。使用电压传感器测量U_gnd，电流传感器测量分支1、2、4的电流。 * 故障设置：通过连接可调故障电阻（R_f = 0Ω, 600Ω, 1200Ω）在可访问的故障点（每4节电池一个接入点，对应k=0%, 16.7%, …, 100%）制造接地故障，并可在不同分支实施。 * 处理与测试方式：进行与仿真类似的测试序列。 1. 健康状态测试：确认U_gnd为零，各支路电流平衡（图12，13）。 2. 变k定R_f测试：R_f=0Ω，改变k值。实验结果（图14(a)(b)）与仿真趋势一致，U_gndm的极性指示故障侧，U_gnd+和U_gnd-的幅值变化符合理论预期。 3. 变R_f定k测试：固定k（66.7%和33.3%），改变R_f。实验结果（图14©(d)）显示U_gnd幅值随R_f增大而衰减，同样验证了k计算的独立性。 4. 故障分支辨别测试：在分支1和分支4设置故障。实验结果显示（图15，16），通过观察在远离故障点的开关连接状态下（如正极故障时看负极连接）的电流，可以识别出输出电流最小的分支即为故障分支。 * 数据分析：实验数据被记录并整理（如表V）。计算得到的k值估计误差最大为0.6%，R_f估计误差在R_f=1.2kΩ时约为±190Ω，证明了方法具有良好的定位和电阻估计精度。然而，实验也发现，在直流中点连接状态下，由于各分支电池电压可能存在轻微不平衡，导致电流差异不明显，分支辨别不如仿真中理想。作者据此提出改进建议：应在计算得到k值后，选择在“离故障点最远的端子”连接状态下进行分支电流分析，以放大电流差异，提高辨别可靠性。

四、 主要研究结果及其逻辑关系 本研究通过理论、仿真、实验三个递进的流程，获得了一系列相互印证和支持的结果： 1. 理论推导结果：成功建立了基于三点式开关接地电阻的直流系统接地故障参数解算模型。核心成果是推导出了故障位置k的计算公式(4)，该公式不依赖于故障电阻R_f，从原理上解决了定位问题。这是后续仿真和实验验证的基石。 2. 仿真验证结果： * 定位与电阻估计：在各种k和R_f组合的仿真中，利用测量的U_gnd值通过公式计算出的k和R_f，与预设值高度吻合，误差可忽略不计。这强有力地证明了理论方法的正确性和计算流程的有效性。 * 分支辨别：仿真清晰地展示了故障分支输出电流减小、接地分支电流增大的规律，验证了通过电流测量辨别故障分支的原理是可行的。 * 逻辑关系：仿真结果不仅验证了理论公式，还为实验设计提供了参考依据（如参数选择、测试场景），并展示了理想条件下方法能达到的最佳性能。 3. 实验验证结果： * 定位与电阻估计：在真实的小规模电池组上，方法同样表现出色。k的估计精度高（最大误差0.6%），即使在故障电阻高达1.2kΩ（与R_gnd同数量级）时，仍能有效定位和估算R_f。这证明了方法对高阻故障的敏感性，是一项重要优势。 * 分支辨别：实验部分证实了分支辨别的原理，但也暴露了在实际不平衡系统中，仅依赖中点连接电流可能存在选择性不足的问题。这一发现促使作者提出了优化的分支辨别策略（使用最远端开关连接），使方法更具工程实用性。 * 逻辑关系：实验结果是对仿真结果的实物验证，证明了方法不仅存在于理论仿真中，也能在真实硬件上实现。实验中发现的问题（分支辨别选择性）是对方法的重要补充和完善，体现了从理论到实践的研究闭环。

图17、18、19综合展示了理论曲线、仿真数据点和实验数据点的高度一致性，直观地证明了该方法在不同故障位置和故障电阻下的可靠性能。这些结果共同支撑了研究的最终结论：所提出的方法是一种有效的直流系统接地故障定位方案。

五、 研究结论与价值 本研究提出并验证了一种用于多串并联直流电源系统（如光伏阵列、电池组）的接地故障定位新方法。结论是：该方法仅通过一个接地电阻在三位置切换时的电压测量，结合各分支电流测量，即可在线、准确地估计故障在一个分支内的具体位置（k）、故障电阻（R_f），并能有效识别发生故障的并联分支。计算机仿真和实验测试均证实了该方法的优良性能。

本研究的价值体现在： * 科学价值：提出了一种创新的故障定位原理，通过增加测量维度（三个开关位置）巧妙地解耦了故障位置和故障电阻这两个关键参数，解决了先前方法的局限性。该方法无需依赖人工智能或外部信号注入，为直流系统故障诊断领域提供了一种新的、基于基本电路理论的解决方案。 * 应用价值：该方法可直接应用于光伏电站、电池储能系统、电动汽车动力电池包等关键直流基础设施的保护系统中。它能够实现早期、精确的接地故障预警和定位，有助于运维人员快速排查故障，防止因第二次接地故障引发的严重短路事故，从而提高系统的安全性、可靠性和可用性。论文中已为该技术申请了西班牙专利，预示着其具有良好的产业化前景。

六、 研究亮点 1. 方法新颖性：核心创新在于采用了“三点式开关接地”架构。与传统的单点接地方法相比，该方法通过主动切换测量点，获得了更丰富的系统状态信息，从而能够唯一确定故障位置和电阻，并且对全范围（包括直流中点）的故障都敏感。 2. 性能优势： * 高精度定位：在串联单元内部定位误差小（<0.6%），优于文中引用的部分其他方法。 * 对高阻故障敏感：能够有效检测和估计高达数千欧姆的故障电阻，适用于早期绝缘劣化诊断。 * 在线与非侵入式：无需断开系统或注入外部信号，可实现持续在线监测。 3. 实用性：方法所需硬件简单（电阻、开关、传感器、控制器），算法计算量小，易于集成到现有的电池管理系统（BMS）或光伏电站监控系统中。 4. 研究完整性：工作涵盖了从理论推导、仿真建模到实验验证的全流程，论证充分，并对实践中发现的问题（分支辨别优化）给出了解决方案，体现了严谨的科学研究态度。

七、 其他有价值内容 论文在引言和第二章“现状”中对光伏系统和电池储能系统的接地故障诊断技术进行了全面的综述和比较（如表I），这为读者了解该领域的技术发展脉络和本研究的创新定位提供了清晰的背景。此外，作者坦诚指出了方法的局限性：需要额外的开关和微控制器，并且开关之间需要电气互锁以防止短路。同时，他们也明确了未来研究方向：寻找更优的分支辨别替代方法，以及在真实大型设施中进行测试。这种对方法边界和未来工作的清晰阐述，增加了研究的可信度和深度。