基于改进CEEMDAN分解与时空特征的低压供电线路串联故障电弧检测

针对低压线路中的串联故障电弧检测难题,提出基于改进CEEMDAN分解与时空特征的串联故障电弧检测方法。首先,采用CEEMDAN算法实现电流信号的完备分解,并以各IMF分量的峭度指标、裕度指标、能量特征和能量熵特征为判定依据,实现高频段信号粗选。然后,提出空间尺度和时间尺度相融合的特征构建方法,捕获各粗选高频IMF分量的局部特征,增强电流特征对比度和判别力。最后,采用子空间变换算法实现电流时空特征集合的二次降维,并基于SVM实现串联故障电弧检测。实际试验证明,所提算法的平均故障电弧检测准确率达88.33%,能够实现高效的串联故障电弧检测。     

基于小波近似熵的串联电弧故障识别方法

根据UL1699标准搭建了串联电弧故障发生装置,并针对不同类型负载进行实验,获得了供电线路正常工作状态和发生电弧故障状态时的电流信号实验数据。应用小波变换对电流信号进行分解重构,通过近似熵(Ap En)算法对分解重构后各频段信号的不规则程度进行量化,得到电流信号的特征向量,并将其输入到支持向量机(SVM)。通过SVM对电流信号特征向量进行分类,完成电弧故障的检测识别。结果表明,通过小波近似熵算法得到的电弧故障特征向量能够作为诊断识别电弧故障的有效依据。     

基于Levene检验的航空交流串联电弧故障检测

航空电弧故障直接影响着航空飞行的安全,这一问题越来越受到重视,其中,交流串联电弧故障更隐蔽,造成的危害更大.该文基于航空115V/400Hz交流系统开展串联电弧故障模拟实验,并对检测方法进行了研究,鉴于目前统计学方法的局限性,提出用Levene检验对实验电流信号进行分析并提取特征量.Levene检验是分析两组及以上数据...     

基于小波变换和奇异值分解的串联电弧故障检测方法

根据线路中电流信号的变化来检测电弧故障,小波变换是一种常用的检测方法,但是单纯利用小波变换对于正常情况和电弧故障的区分并不明显,而且其结果存在很大的冗余。针对这一问题,提出了采用一种基于小波变换和奇异值分解的串联电弧故障检测的方法。利用电弧模拟发生装置产生串联故障电弧,采集在多种负载下线路正常工作和发生串联电弧故障时的电流。首先对采集的电流信号进行离散小波变换,得到离散小波系数序列,构造特征矩阵;然后对特征矩阵进行奇异值分解,并定义电流信号的特征参数,利用特征参数作为串联电弧故障检测的依据。试验结果表明:正常情况和电弧故障下的特征参数区分明显且没有交叉,易于确定阈值,利用该方法进行串联电弧故障检测的准确率较高,且大大压缩了小波变换结果的冗余性。     

基于小波包去噪与EMD的故障电弧检测算法研究

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)方法是一种被广泛应用于故障诊断领域的信号处理方法,但是分解的结果容易受到高频噪声的干扰。因此本文提出利用小波包去除噪声,同时利用EMD分解进行故障电弧信号处理的研究方法。首先根据国标GB/T 31143-2014搭建故障电弧实验平台,采集故障电弧信号,利用小波包去除信号中的噪声,然后利用EMD方法对正常电弧和故障电弧进行分解得到一系列本征模态分量,通过计算求出这些分量的能量熵并进行归一化处理得到特征向量,最后进行支持向量机(SVM)训练,进而诊断得出故障电弧的故障类型。实验结果表明该方法可以有效准确地对故障电弧进行判断。     

基于CEEMDAN与量子粒子支持向量机的电力负荷组合预测

为更精确地对电力系统负荷进行预测,提出一种基于添加自适应白噪声的完全集合经验模态分解与量子粒子支持向量机的组合预测方法。首先针对原始经验模态分解办法中存在的模态混叠及集合经验模态分解方法引入白噪声造成信号失真等问题,提出添加自适应白噪声的完全集合经验模态分解方法,并用其将原始信号分解到不同时间尺度。利用支持向量机方法分解结果分别进行预测,并采用量子粒子方法对支持向量机中的不敏感损失系数、惩罚系数及核宽度系数进行寻优,从而得到最好的预测结果。最后,通过对青海某区域的电力系统负荷预测,并引入不同方法进行对比,证实了该方法的有效性与实用性。     

支持向量机的低压故障电弧识别方法

故障电弧是引发电气火灾事故的主要原因之一。该文将支持向量机引入故障电弧研究领域,进行不同负荷情况下故障电弧识别检测。首先参照美国UL1699标准进行实验采集电流数据,然后利用支持向量机实现故障电弧训练、检测识别,并对训练、识别结果进行分析,实验证明本文的检测方法具备一定的泛化能力。     

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...     

基于WPD-SVD的串联故障电弧检测方法

为了研究电力系统中串联故障电弧检测问题,以三相交流电机为例,设计了一种基于小波包-奇异值分解的串联故障电弧检测方法。首先,进行了串联故障电弧实验,获得了电机A相电流数据;其次,对电流数据进行小波包分解及进一步的奇异值分解,并成功提取特征值;最终,进行6个组别各50次重复实验并将重复实验结果平均处理,再对同组前4个特征值进行加权平均处理,获得WPD-SVD判别标准特征值。在进行正常与故障状态特征值对比后,证明特征值间距及稳定性都较为理想,足够作为串联故障电弧检测判据。     

电动汽车串联型电弧故障检测方法

电弧故障是引发电气火灾的主要原因之一。在电动汽车电气系统中,直流串联电弧故障通常发生在接触点松动或线路连接损坏处,会引起火灾、爆炸等严重事故。为快速、准确地检测电动汽车串联型电弧故障,搭建了电动汽车故障电弧实验平台,采集不同工况下干路电流时间序列并建立了样本库。通过轻量化卷积神经网络,建立了基于改进Mobilenet网络的串联故障电弧检测模型。通过对比分析学习率、网络层数、样本长度,对模型进行了优化。该优化模型通过干路电流可实现电动汽车串联型故障电弧的检测和故障选线,检测准确率达到96.39%,论文为电动汽车电气系统电弧故障检测提供了一种可行性方案。     

基于改进暂态相关分析和支持向量机的电弧故障选线研究

提出了一种综合电弧模型。并针对电弧接地情况复杂的特点,提出了一种暂态零序电流和两相电流差特征和支持向量机(SVM)相结合的配电网单相电弧故障时的选线方法。研究暂态零序电流和故障相与非故障相两相电流差的关系,将其用小波分析方法变换到特征频带(625~1 250 Hz)内进行相关分析。将得到的各馈线的相关系数作为特征输入量,结合支持向量机(SVM)分类算法,建立了针对配电网单相接地电弧故障的选线流程。在EMTP中仿真,并经Matlab中进行数据处理后。结果表明,该方法对于不同中性点接地方式、不同距离、不同故障时刻发生的电弧故障,均能正确地选出故障线路。     

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...     

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 %。     

电弧故障保护电器动作特性测试分析系统

针对电弧故障保护电器动作特性测试项目多、操作复杂、试验效率低等问题,研究了一种电弧故障保护电器动作特性测试分析系统。利用电磁开关设计综合试验电路,以开关的状态作为控制和观测量,实现综合试验电路的自动化控制及其状态监测;采用基于电压和机械位移量的机电耦合反馈控制策略,改善电弧故障模拟装置的运行性能,提高电弧故障模拟的成功率;同时,上位机平台对下位机硬件设备的运行状态进行控制和监测,并实时采集电弧电压和电流波形。测试系统不仅能够实现对电弧故障保护电器动作特性的自动测试,还具有波形采集与存储、测试报告自动生成等功能,大幅度提高试验的自动化水平和试验效率,减少测试过程中人为因素的干扰,为进一步研究故障电弧的形成机理与故障电弧检测技术奠定基础。     

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。     

基于谐波小波的风力发电并网电压故障信号特征检测

针对风力发电并网对电网电能质量产生影响的问题，深入分析风力发电并网特点及故障特征，提出一种采用谐波小波降噪与时频联合分析相结合的风力发电并网电压故障信号特征提取方法，该方法解决了采用传统的傅里叶变换无法对非平稳电压故障测试信号进行分析处理的问题，充分利用谐波小波降噪技术对强噪声背景下的非平稳电压故障测试信号进行提纯降噪处理，再对降噪后的纯净信号进行时频联合分析，利用时频联合分析结果对风力发电并网电压故障进行精确定位，从而为故障穿越提供必要的参考决策，最后通过仿真和实验验证了该方法的有效性。     

基于改进CEEMD和RF的低压串联故障电弧识别方法

了解决完整集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)得到的固有模态函数分量数目及其频段不固定,以及故障电弧特征难以准确提取导致故障识别准确率低的不足,引入T检验和方差贡献率形成了一种改进CEEMD方法,进一步提出一种基于改进CEEMD和随机森林(random forest, RF)的串联故障电弧识别方法。首先,依托串联电弧故障试验平台,采集不同负载的电流信号。然后,采用改进CEEMD对信号进行分析并提取故障特征量,以TreeBagger函数进行特征降维,形成特征向量样本集。最后,结合RF构建故障电弧诊断模型,对样本集进行分类识别。结果表明：改进CEEMD能有效地提取不同负载电流的故障特征,所提故障电弧识别方法的识别准确率达到97.50%。通过进行不同特征提取方法和不同分类模型对诊断结果影响的消融实验,进一步证明了所提方法的可行性。