基于神经网络和D-S证据理论的故障电弧检测

基于电弧电流特征的故障电弧检测方法存在信息源单一的不足,容易引起保护误动作和拒动作。针对该问题,文中以电弧辐射的电场和磁场信号以及电弧电流作为检测信号,提出一种基于神经网络和D-S证据理论的故障电弧检测方法。首先,采用模极大值方法提取不同负载下电弧电磁辐射信号特征量,并用波形相似法提取电弧电流信号特征量;其次,利用BP神经网络构建各个特征量与电弧故障之间的映射关系,得到单个特征量的故障电弧识别率;最后,以该识别率作为D-S证据理论的输入,实现决策级多特征信息融合。在典型负载情况下的试验结果表明,该方法能有效提高故障电弧检测的准确率。     

基于电弧电流高频分量的串联交流电弧故障检测方法

通过分析典型负载下电弧电流高频分量在时域与频域表现出的不同特征,提出一种串联交流电弧故障检测方法。该方法利用电弧电流变化率与其有效值的比值以及6~12k Hz频段电流幅值这2个特征参量进行串联交流电弧故障识别;并利用负载启动电流持续时间远远小于电弧电流持续时间的特点,设定电弧故障检测时间阈值,降低负载启动过程对串联交流电弧故障检测的影响。试验结果表明,所提方法能够实现串联交流电弧故障的快速检测,对硬件要求相对较低,简便易行。     

故障电弧断路器核心实验及电弧波形

故障电弧断路器的市场表现不尽理想,主要原因在于研发单位没有完全按照UL 1699标准对产品进行测试,导致产品出现误脱扣问题和电弧检测性能差等情况。本文根据UL1699搭建实验设备,通过示波器抓取各实验中的负载电流,最后分析并终结出正常负载电流波形、正常操作电弧电流波形和故障电弧电流波形的具体特征。实验结果显示,故障电弧电流波形夹杂高频成分,而且高频成分随机大量重复出现。可以根据该特征设计故障电弧检测算法,生产出性能可靠的故障电弧断路器。     

基于变分模态分解能量熵混合时域特征和随机森林的故障电弧检测方法

在家庭生活用电器中,非线性负载电器逐渐增多。这一趋势使基于电弧“零休”特性的传统故障电流检测方法无法准确识别故障现象,因此本文提出一种基于信号时域特征结合变分模态分解固有模态能量熵的随机森林故障电弧识别方法。以线路电流为分析对象,先提取其时频特征量,再采用变分模态分解算法对故障电弧电流进行分解得到模态分量并计算其能量熵。以时域、能量熵特征构成多维特征向量,输入随机森林模型中对信号类型进行分类决策,进而识别故障电弧。实验发现,相比于其他方法,本文所提方法的故障电弧识别准确率可达99%,且适用于多种典型负载和非线性负载工作的低压配电故障电弧识别。     

基于小波包变换和高阶累积量的电弧故障识别方法

当低压配电系统接入混合负载或在支路中出现电弧故障时,电弧故障识别难度大幅提升。针对此类电弧故障,提出一种基于小波包变换与高阶累积量相结合的电弧故障识别方法。首先采集不同负载、支路电弧故障下的电压、电流数据,建立电弧故障波形数据库;然后利用小波包变换对电弧电流信号进行分析,通过对多种试验数据进行分析,确定了通用电弧特征频带,对电弧电流波形进行重构作为电弧特征信号;通过分析故障电弧特征信号的4阶累积量值,提出了一种能够在时域中识别电弧故障的判据。该判据可以准确、快速地识别单一负载、混合负载以及支路电弧等情况下的电弧故障,且能够较为准确地检测电弧故障发生的时刻,为复杂电弧故障识别及起弧时刻的研究提供参考。     

基于相关系数和偏态指标的航空串联电弧故障检测

针对航空串联电弧故障的检测与识别问题,提出一种基于相关系数和偏态指标的航空电弧故障检测方法。通过提取不同负载电流信号的相关系数和偏态指标,构建二维特征量,分析对比了隐含层节点数对极限学习机性能的影响,引入灰狼优化的极限学习机进行分类识别。对阻性、阻感性、阻容性和非线性负载的大量实验结果表明,所提方法能够有效提取不同负载电弧故障特征,串联电弧故障诊断率高达98%,可为开发新型的航空电弧故障断路器提供可靠参考。     

基于小波能量矩的航空交流串联电弧故障识别算法研究

针对现有串联电弧故障识别方法会受到线路中串联的非线性负载、电感性负载影响导致工作状态误判的问题,提出了一种基于小波能量矩的串联电弧故障特征提取方法。对串联电弧故障发生试验采集到的电流数据进行多分辨率小波分解,将分解得到的小波能量矩作为回路电流信号的特征量,找出工作状态区分明显的特征向量。利用参数寻优后的K最近邻算法进行特征分类,进而识别出线路中发生的电弧故障。分类验证结果显示,该方法提取的回路电流特征明显,分类算法简单,对电弧故障的识别率较高。     

基于形态学滤波和OTSU的串联故障电弧识别方法

为有效识别不同负载串联故障电弧,针对不同类型的纯阻性负载,变频机-电机负载,工控机负载等进行故障电弧实验。对采集到的正常工作状态和电弧故障状态下的电流信号使用db4小波基对电流的一阶前向差分信号进行了5层分解,得到电流信号在32个频段的分解波形,作为故障电弧的辨识特征。通过计算同一时刻各个频段的方差,将分解的频段信号重新构成新的信号。利用形态学算法对此重构信号进行滤波,突显出故障情况下的电流特征。通过最大类间方差(OTSU)方法提取波形阈值,并统计阈值与滤波后波形的交点个数。研究结果表明,正常状态和故障电弧状态下滤波后波形与波形阈值的交点个数有明显的区别,可以作为故障电弧的识别特征。     

低压系统串联故障电弧在线检测方法

故障电弧是引发电气火灾的主要原因,有效可靠地检测出故障电弧是预防电气火灾的迫切要求。本文首先基于居民用电系统搭建了模拟串联故障电弧的实验平台,而后设计了以常见家用电器为负载的实验方案并采集到不同条件下的故障电弧信号。基于电弧电流的特性分析,提出了一种故障电弧在线检测方法。该方法在线路电流相邻周期相减的基础上进行小波阈值去噪和归一化,利用周期幅值作为电弧的特征量,将特征量与参考值进行比较来判断故障电弧的发生。通过对单一负载、组合负载、启动过程、正常工作以及不同电压下串联故障电弧实验数据进行分析,得到了不同负载下电弧特征量的公共阈值。与其他方法的比较结果表明所提方法能够有效检测故障电弧的发生。     

基于邻波电流差与随机性的交流串联电弧故障识别

低压电力线路的交流串联电弧故障易引发电气火灾,造成人身财产损失。根据故障的电流突变量幅值与电流变化量的电弧随机性特征,提出了基于电流邻波绝对差与随机性的电弧识别方法。该方法基于故障前后的电流突变量变化规律,以突变幅度作为故障启动判据。然后根据故障周期间电流变化量在不同负载种类、气隙间距下的电弧随机特征时域分布,构建了电弧故障存在性判据。最后通过一维卷积神经网络综合识别电弧故障。当故障支路负载功率占比20%时,所提方法使用未训练干路数据的平均检测准确率为90.97%,可有效检测串联电弧故障,具有较好的适应性。     

基于多特征融合的光伏系统串联直流电弧故障识别方法

针对目前光伏系统中存在的串联直流电弧故障特征量少、识别定位困难等问题,提出一种基于多特征融合的光伏系统串联直流电弧故障识别方法。首先搭建实验平台,采集正常和串联直流电弧故障下的电流信号并利用小波变换进行降噪;其次,对降噪后信号提取时域上的电流均值变化率和电流周期最值差特征量,并提取频域上的各频带能量及能量比,利用集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition, EEMD）得到各阶信号本征模态函数（intrinsic mode function,IMF）,计算各阶IMF故障信号与正常信号余弦相似度,并提取相似度较低电弧的IMF能量熵特征;然后,以时域、频域、能量熵特征构成多维特征向量,构建故障电弧特征空间,通过实验确定故障空间边界参数,得到特征判据,根据多维特征判据实现直流电弧故障检测;最后,通过实验分析验证所提方法的准确性。     

基于电压特征能量的低压交流串联电弧故障检测方法

串联电弧故障电流波形受负荷类型影响较大,利用电流特征构建通用故障判据难度较大。为识别故障点电弧电压,提出了一种基于电压特征能量的串联电弧故障检测方法。首先,通过分析故障点电弧电压及监测点故障电压特征规律,对故障信息的特征频带选择进行了论证。然后,以不同负荷下的电弧电压波形特征归类为依据,提出了基于电压特征频带全域能量幅值和敏感相位域能量相位信息的故障检测方法。最后,利用全域总能量幅值和敏感域能量相位映射统计比实现了综合故障检测策略的构建。试验结果表明,所提方法在不同线路参数和测试负荷下的故障检测准确率超过了98%且无误检发生,验证了其有效性。     

基于自组织特征映射网络的电弧故障检测方法

一般利用故障电弧产生时的电流波形特性进行电弧故障检测。随着线路负载种类的日益增多,故障电弧产生时的电流波形与某些负载无弧情况下的电流波形十分相似,难以通过简单的电流时频域特征进行电弧故障检测,影响电弧故障检测的准确性。针对该问题,提出一种自组织特征映射网络与滑窗法相结合的电弧故障检测方法,在自组织特征映射网络自主挖掘电流数据内在特征的基础上,利用相邻周期电流样本之间的关联性与连续性,对电流信号进行连续检测,提高电弧故障检测准确率。所提方法能有效实现电弧故障检测,电弧故障检测准确率可达99 %。     

基于多维度特征提取的电弧故障检测方法

针对当前含多种电气故障的复杂电路电弧故障识别率低、训练速度慢的问题,提出一种窗口划分结合小波分解与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)分别从时域、频域及时间尺度等多个维度提取电流特征量,利用机器学习分类模型进行电弧故障识别的方法.首先,利用搭建的电气故障实验平台采集故障及正常电流数据,并将电流数据进行窗口分段,然后分别使用小波变换与EMD方法对电流信号进行分解并计算不同维度上的特征量,将该特征信息作为分类算法的输入进行电弧故障诊断.经实验验证,该特征提取方法在梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)上的电弧故障检测准确率高达98％,相比电流不分段的方式分类准确率提升了1.87％,能有效获取电弧故障特征,实现对电弧故障高效率与高准确率检测.     

光伏系统直流串联电弧故障检测研究

搭建了光伏系统电弧故障实验平台,采集系统运行时的电流作为电弧检测的依据,利用时频域分析相结合的方法对电弧故障进行检测.分析发现系统正常运行和发生电弧故障时的电流信号在时域上的平均值变化特征明显,而在频域上利用小波对电弧电流及正常电流做5层分解,利用d5频段能量可有效对正常、阴影遮挡及故障运行状态进行区分.最后,采用将时...     

串联故障电弧检测方法的研究

提出了一种基于小波包能量熵的故障电弧检测方法,该方首先计算电流信号的小波包能量熵对故障电弧电流信号的能量分布进行定量描述,然后,提取故障电弧电流与正常工作电流的能量熵比值,并将其作为故障发生的判据。结果表明,该方法能有效提取串联故障电弧电流的时频特征,为串联故障电弧的诊断和检测提供了一种新途径。     

电压电流能量信息融合的低压交流电弧故障检测

针对串联电弧故障检测判据选择难、阈值设置难的问题,本文在传统基于电流检测方法的基础上融合使用电压信息,提出了一种电压电流能量信息融合的交流电弧故障检测方法。以分析开关电源和非开关电源类负荷下的各自故障特征为基础,提出了利用电压半波总能量的开关电源类电弧故障直接判定方法,并融合使用电压电流特征能量波形相关性实现故障线路的选择;提出了基于敏感域电压电流最大瞬时特征能量相位匹配的适用于非开关电源类负荷下的故障检测方法,以特征能量相位信息构建判据,克服了传统检测方法的阈值设定困难问题。本文检测方法判据虽利用了负荷分类思想,但由于开关电源类负荷下的故障检测可利用电压半波总能量幅值实现故障直接判定,因此实际应用中无需辨识负荷类型。相较传统利用电流特征的检测方法,本文方法具有判据简单、易于阈值设定的优势。试验结果表明,本文方法可有效用于多种类型负荷的电弧故障检测,检测时间满足相关标准规定。     

融合 CEEMDAN 分解与敏感 IMF 精选的 串联电弧故障检测

针对串联电弧故障检测困难,以及基于分解策略的检测方法难以捕获敏感判别分量的问题,提出一种融合自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)和敏感本征模态函数(IMF)精选的串联电弧故障检测方法。本方法采用CEEMDAN算法对故障电弧电流进行完备分解;并定义了电弧电流的12个特征指标,以敏感性较强的峭度指标和能量特征作为判定依据,从而实现了IMF分量的频段划分;在此基础上,提出了基于时间窗的特征计算方法,通过获取各高频IMF分量的时间维度局部特征,并通过比较方差、均方根值等特征指标实现敏感IMF分量的准确选取。最后,针对电流特征集,采用主成分分析实现二次降维,并基于支持向量机(SVM)实现串联电弧故障检测。实验证明了所提方法的可行性和电弧故障检测的有效性。