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基于深度学习的串联故障电弧检测

基于深度学习的串联故障电弧检测

作者：周新城温州大学

学位级别：硕士

故障电弧检测在保障电气设备安全运行方面具有重要作用,它是防止建筑电气火灾发生的有效手段。近年来由于电气火灾造成的人身安全及财产损失不容忽视,而配电线路上的故障电弧是引起电气火灾的重要原因之一。市面上比较成熟的低压保护电... 详细信息

故障电弧检测在保障电气设备安全运行方面具有重要作用,它是防止建筑电气火灾发生的有效手段。近年来由于电气火灾造成的人身安全及财产损失不容忽视,而配电线路上的故障电弧是引起电气火灾的重要原因之一。市面上比较成熟的低压保护电器产品都以防止发生过电流和漏电流为主,但这些产品无法检测单相配电线路上的串联故障电弧。因此,故障电弧检测技术的研究对电气火灾的减少有重要意义。在交流电源系统中以串联故障电弧检测难度最大,其检测算法的难点主要有两点:首先,是需要保证故障电弧检测的精确度。串联故障电弧电流信号复杂,与连接的负载密切相关,如何准确的判断出线路状态,在目前依然是一个难题;其次,需要保证检测的实时性。即故障电弧发生时电弧故障保护装置（Arc Fault Detect Device,AFDD）能立即动作或者报警。如果不能在要求时间内检测出故障电弧的发生,那么该算法也是失败的,不能起到防范电气火灾的作用。为达到上述要求,本文研究了目前传统的故障电弧检测方法,在总结传统方法的不足上,设计了基于深度学习中的卷积神经网络的故障电弧检测方法。因为故障电弧检测是基于大量的电流数据,并且故障电弧的电流波形与正常状态下的电流波形存在区别,所以故障电弧检测问题可转化为深度学习中的分类问题进行处理。本文依据AFDD国家标准搭建实验电路,设计电流数据采集装置采集了部分线性负载和非线性负载的电流波形作为卷积神经网络训练测试的数据库,包括白炽灯、日光灯、吸尘器和空压机正常情况下和发生故障电弧情况下的电流波形数据。在传统的故障电弧检测方面,研究了电流在时域、频域方面的特征并基于这些特征设计合适的算法对故障电弧进行检测。在基于卷积神经网络的故障电弧检测方面,设计了适合检测故障电弧的神经网络,确定了网络的层的结构、评价指标、以及优化算法的选择。完成网络的设计后,将采集的数据分为训练集和测试集。训练集用于在服务器上对神经网络进行训练,确定模型的参数。测试集用于检测模型的效果,最终模型在测试集上有优秀的表现,串联故障电弧检测的准确率达到100%,最后将模型保存处理后导入嵌入式设备中进行测试,检测的准确率也达到了99.75%。该检测方法既提高了检测的准确性,又保证了检测的及时性。

关键词：故障电弧检测深度学习卷积神经网络

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基于卷积神经网络的故障电弧检测算法研究

基于卷积神经网络的故障电弧检测算法研究

作者：胡恩瑞浙江大学

学位级别：硕士

可靠有效的故障电弧检测技术是防止电气火灾的关键,但在交流电气系统中,故障电弧的随机性、多样性和复杂性给故障电弧检测带来了巨大挑战,现有的故障电弧检测技术都存在着或多或少的缺点,对故障电弧检测技术的推广造成了巨大影响。本文... 详细信息

可靠有效的故障电弧检测技术是防止电气火灾的关键,但在交流电气系统中,故障电弧的随机性、多样性和复杂性给故障电弧检测带来了巨大挑战,现有的故障电弧检测技术都存在着或多或少的缺点,对故障电弧检测技术的推广造成了巨大影响。本文在现有技术的基础上,进行了以下几方面的创新性研究:1.目前主流的故障电弧检测技术是人工提取电弧电流特征并通过模型进行分类,但人工提取的电流特征具有主观性和局限性,在一定程度上存在数据集之间可移植性差、泛化能力不佳等问题。针对这些问题,本文设计了一个直接以电流信号为输入的用于故障电弧检测的卷积神经网络模型,并采用空洞卷积等技术进行了一系列优化,通过在自建的实验数据集上与人工提取特征的方法进行比较,说明了卷积神经网络在故障电弧检测中的有效性和优越性。2.将注意力机制引入故障电弧检测技术。在卷积神经网络模型中加入卷积注意力模块,提出一种融合了通道注意力和空间注意力的卷积神经网络模型,并将该模型用于故障电弧检测。通过实验对比,证明了注意力机制有助于模型进行故障电弧检测。此外,还通过对模型学得的通道注意力和空间注意力进行可视化分析,说明了注意力机制在故障电弧检测中的可解释性。3.通过研究电弧电流特性与产生电弧的负载种类的相关性,提出了一种用于故障负载检测的多任务联合学习网络模型,该模型不仅能判断线路中是否发生故障电弧,还能识别产生故障电弧的具体负载种类,通过实验证明该模型在两个任务上的性能均高于单任务模型。此外,通过对负载种类重新划分和修改损失函数,提出了一种基于多任务学习的具有普遍适用性的故障电弧检测模型,该模型在本文研究中实现了最好的故障电弧检测性能,充分说明了故障负载识别任务的引入有助于提高模型的故障电弧检测性能。

关键词：故障电弧检测卷积神经网络注意力机制多任务学习

基于量测数据分析的低压故障电弧检测技术研究

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基于量测数据分析的低压故障电弧检测技术研究

作者：张俊湖南大学

学位级别：硕士

电气火灾在各类火灾中的占比一直居高不下,其中造成电气火灾很重要的因素是故障电弧。故障电弧特性复杂,可以在电流较小的情形下发生,避开了传统电气保护装置的保护范围,给低压配电线路埋下了火灾隐患。因此,为了降低电气火灾发生,减少... 详细信息

电气火灾在各类火灾中的占比一直居高不下,其中造成电气火灾很重要的因素是故障电弧。故障电弧特性复杂,可以在电流较小的情形下发生,避开了传统电气保护装置的保护范围,给低压配电线路埋下了火灾隐患。因此,为了降低电气火灾发生,减少经济财产损失及防控重大安全风险,研究故障电弧检测技术十分有必要。本文以在电弧物理实验平台上收集的电压电流录波数据为基础,根据电弧故障保护产品的功能定位和保护范围,对单负载电路结构和多负载电路结构下的故障电弧检测方法分别进行研究。全文主要研究工作如下:(1)考虑电路中接入的负载数量、负载种类及电弧发生位置设计了实验方案,在平台上进行拉弧实验,收集量测数据构成了实验数据集。对比分析各种场景下的电流信号,并结合电弧特性提取时域、频域和图像特征构建故障电弧特征集。其中,时域特征有零休时间等,频域特征有电流谐波幅值,图像特征包括V-I二值图像。对特征统计结果分析表明,负载种类、电弧发生位置和电路结构均会对特征值产生不同影响。(2)在单负载电路结构下提出了一种基于谐波特征和随机森林的故障电弧检测及负荷识别方法,并就方法在实际中的应用简化进行了讨论。将故障电弧检测视为分类问题,结合机器学习中的经典分类算法,训练检测模型来判断量测数据对应的场景中是否含有故障电弧。选用K近邻等4种分类算法结合提取的多个特征进行同一数据集上性能对比评估。测试结果对比表明所提检测模型的有效性,通过合理的标签设置,故障检测的同时可实现负荷识别。(3)在多负载电路结构下提出了一种基于复合特征和深度学习的故障电弧检测及故障定位方法,并讨论了电路结构对检测正确率的影响。选取单一特征正确率较高的谐波特征和V-I二值图像特征作为基础特征量,分别使用全连接神经网络与卷积神经网络进行训练,然后提取2个网络隐藏层的输出拼合成一个特征向量,形成复合特征。接着再以复合特征为输入训练新的神经网络构建故障电弧辨识模型。检测结果对比表明,复合特征充分利用了谐波特征和图像特征的互补性,相比于单个特征,故障检测正确率得到提升,合理的标签设置实现了故障检测的同时给出故障位置的参考信息。

关键词：故障电弧检测特征分析复合特征深度学习负荷识别故障定位

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基于电流分解的非侵入式故障电弧检测与辨识

基于电流分解的非侵入式故障电弧检测与辨识

作者：林建利天津大学

学位级别：硕士

近年来,故障电弧引起的电气火灾不断增长,严重影响了人民的生命财产安全,因此有效的故障电弧检测与消除成为了一个亟需解决的问题。一方面,由于串联故障电弧电流幅值接近甚至小于正常运行电流,传统的过电流保护装置难以实现串联故障电... 详细信息

近年来,故障电弧引起的电气火灾不断增长,严重影响了人民的生命财产安全,因此有效的故障电弧检测与消除成为了一个亟需解决的问题。一方面,由于串联故障电弧电流幅值接近甚至小于正常运行电流,传统的过电流保护装置难以实现串联故障电弧检测。另一方面,多数现有方法只能判断简单负荷场景下串联故障电弧是否存在,且无法识别故障电弧类型,若需要定位故障,故障电弧检测功能往往贴近用电设备并部署在电器插座上,很少有方法能够直接在用户供电入口处实现故障电弧检测、辨识与定位。因此,考虑到故障电弧电流特征与串联运行电器的类型密切相关,本文提出了基于电流分解的非侵入式故障电弧检测与辨识方法,主要工作如下:(1)基于UL 1699标准搭建电弧模拟发生装置,根据典型住宅电气线路拓扑,模拟低压用户故障电弧场景,采集多种常见电器类型在正常工作和故障电弧场景下的大量电压、电流波形样本,构建支持故障电弧检测与辨识算法设计和有效性验证的波形样本数据库。(2)提出了一种针对低压用户(如家庭住宅和商业店铺等)的串联故障电弧检测方法,通过实时监测和分析用户总负荷电流信号来判断户内是否存在故障电弧。具体地,针对多种电弧电流特征,基于实验测试结果采用启发式优化选取适用目标用户的特征组合及检测阈值,实现非侵入式故障电弧检测与告警。(3)提出了基于电流分解的非侵入式电弧串联电器辨识方法,实现与故障电弧串联连接的运行电器辨识和故障电弧定位。在检测到故障电弧的情况下,依据由非侵入式负荷监测技术得到的用户实时运行电器构成,通过总电流分解得到处于故障电弧运行状态的电器,实现电弧串联电器辨识;再结合用户电气线路拓扑,进一步推断故障所在位置。(4)为了验证本文方法的有效性,开展了包括常见电器的多种组合运行情况和多种可能的故障电弧位置在内的大量实验,结果表明,在用户电器构成识别准确的前提下,所提方法的电弧检测与辨识准确率平均在90%以上。证实了本文方法能够在低压用户供电入口处,有效实现电器组合运行场景下的故障电弧检测与电弧串联电器辨识,有助于避免故障电弧引起的意外损失。

关键词：故障电弧检测串联电弧非侵入式负荷监测电流分解故障电弧辨识与定位

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楼宇电气火灾预警系统中故障电弧检测的研究

楼宇电气火灾预警系统中故障电弧检测的研究

作者：杨艺河南理工大学

学位级别：硕士

故障电弧是引起电气火灾的重要原因之一。但是当供电线路产生电弧时由于其电压值和电流值均处于正常值的附近,所以现有的保护设备无法检测到故障电弧。为此,本文首先对故障电弧特性进行了一系列的实验研究,得到了故障电弧的电流电压波... 详细信息

故障电弧是引起电气火灾的重要原因之一。但是当供电线路产生电弧时由于其电压值和电流值均处于正常值的附近,所以现有的保护设备无法检测到故障电弧。为此,本文首先对故障电弧特性进行了一系列的实验研究,得到了故障电弧的电流电压波形及其特性,在此基础上设计了故障电弧在线检测系统。本系统作为电气火灾预警系统的一个重要组成部分,能够实时检测供电线路的电流参数,一旦发生故障电弧能及时的报警能切实起到预防电气火灾的作用。本系统能采集判断6路电流信号,系统由上位机和下位机构成。下位机由检测从机和数据接收主机(主机1)和数据发送主机(主机2)构成。检测从机主要用于检测电流信号,与电流传感器和A/D转换电路组成电流信号采集电路。电流传感器将检测的电流信号传送给A/D转换电路进行模数转换。输出的数字信号传送给检测从机,检测从机通过串行口将数据传送给主机1,检测从机和主机1之间的数据传输协议是RS-485串行数据传输协议。在主机1中数据被重置,随后通过并行口被传送给主机2。主机2通过串行口将数据传输给上位机。上位机与主机2之间的数据传输协议是RS-232串行数据传输协议。上位机检测平台是利用LabWindows/CVI开发的“故障电弧检测系统”。该系统以小波分析为工具,通过检测电流信号中是否具有周期性奇异性点来判断是否发生故障电弧。系统选用并构建了正交二次样条小波作为小波函数,采用多孔算法实现二进小波变换的快速算法。在判断电流信号奇异点时,本文通过逐步减小阈值的方法来最终确定小波变换系数的模极大值。为了进一步消除供电线路噪声的影响,系统通过计算奇异点间的距离,来判断奇异性点是不是具有周期性,从而判断故障电弧是否真正燃烧及燃烧的半周期数。一旦故障电弧燃烧时间超过5个半周期即可报警。通过实验,本系统完全能有效地对故障电弧实现实时在线检测。

关键词：电气火灾故障电弧检测二进小波奇异性检测模极大值

基于Hilbert-Huang变换与支持向量机的故障电弧检测研究

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电气工程学报 2017年第7期12卷 26-32页

作者：张湛杨光张峰中国电力工程顾问集团中南电力设计院武汉430071 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

随着国内用电设备增多,电气火灾的发生率也有所升高,故障电弧检测的研究成为当今热点。本文提出一种Hilbert-Huang变换与支持向量机相结合的方法,其中采用Hilbert-Huang变换对不同负载电流波形进行时域分解,从而提取各模态分量的特征值... 详细信息

随着国内用电设备增多,电气火灾的发生率也有所升高,故障电弧检测的研究成为当今热点。本文提出一种Hilbert-Huang变换与支持向量机相结合的方法,其中采用Hilbert-Huang变换对不同负载电流波形进行时域分解,从而提取各模态分量的特征值。然后采用支持向量机的自适应分类方法,通过学习不同负载下Hilbert-Huang变换得到的特征值,自适应地区分正常运行状态与故障电弧运行状态。本文以调光灯、电吹风高档、电吹风低档、电风扇和电水壶等5种类型的常用负载作为研究对象,验证算法的正确性。

关键词：故障电弧检测故障电弧断路器 Hilbert-Huang变换支持向量机

一种建筑物低压供配电线路故障电弧检测新方法

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微计算机信息 2011年第3期27卷 159-161页

作者：窦甜华段培永段晨旭石嘉川山东建筑大学信息与电气工程学院山东济南250101 智能建筑技术重点实验室山东省250101

故障电弧电流值小,不足以使传统断路器动作切断电源,成为电气火灾的主要原因之一。本文通过对建筑物低压供配电线路中的故障电弧建模,分析故障电弧特征。采用小波分析方法对采集的数据降噪和特征提取,与傅里叶变换方法相比较,并分析了... 详细信息

故障电弧电流值小,不足以使传统断路器动作切断电源,成为电气火灾的主要原因之一。本文通过对建筑物低压供配电线路中的故障电弧建模,分析故障电弧特征。采用小波分析方法对采集的数据降噪和特征提取,与傅里叶变换方法相比较,并分析了电路中负载改变时的情况,仿真结果表明该方法可有效检测故障电弧的奇异点,准确辨识故障电弧。

关键词：建筑物低压供配电线路故障电弧检测小波分析傅里叶变换

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基于周期均值变化率的直流故障电弧检测

电气工程学报 2016年第9期11卷 44-47,54页

作者：张冠英李长伟赵远刘伯颖李玲玲河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建国家重点实验室培育基地天津300130

直流供电系统中,接头松动、绝缘老化等原因是引起直流串联电弧故障的主要因素,且串联直流电弧不易检测,具有很大的安全隐患,因此提出一种有效的直流电弧故障检测方法具有重大的意义。本文搭建了串联直流电弧试验平台,利用串联直流电弧... 详细信息

直流供电系统中,接头松动、绝缘老化等原因是引起直流串联电弧故障的主要因素,且串联直流电弧不易检测,具有很大的安全隐患,因此提出一种有效的直流电弧故障检测方法具有重大的意义。本文搭建了串联直流电弧试验平台,利用串联直流电弧发生器模拟直流电路中接头松动、绝缘损坏的直流串联电弧故障。通过研究直流电弧电压电流的基本特性,以及国内外的研究现状,研究分析电弧电流波形在一定时间窗内周期均值的变化,提出了一种基于电弧电流周期均值变化率的检测方法。结果表明,发生电弧前后电弧电流周期均值变化率具有明显区别,验证了用电弧电流周期均值变化率识别直流电弧故障的可行性。

关键词：直流串联电弧电弧电流周期均值故障电弧检测周期均值变化率

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基于STM32故障电弧检测装置的设计

计算机测量与控制 2018年第5期26卷 9-13页

作者：于坤吴桂初吴自然王盼盼温州大学物理与电子信息工程学院浙江温州325000

对负载电流信号的检测是判断低压配电线路中是否发生电弧故障的有效方法之一;用ADC模块对负载电流信号进行采样,将发生电弧故障时的电流波形与正常工作时的电流波形相比较,检测是否有电弧故障发生;比较的电流波形特征量主要有过零点后... 详细信息

对负载电流信号的检测是判断低压配电线路中是否发生电弧故障的有效方法之一;用ADC模块对负载电流信号进行采样,将发生电弧故障时的电流波形与正常工作时的电流波形相比较,检测是否有电弧故障发生;比较的电流波形特征量主要有过零点后的上升率、电流正半周期采样时间宽度和正半周期采样幅值,将这3个特征量作为电弧故障识别算法的判断条件,检测电弧故障;为了在硬件上验证该时域检测算法的可行性和有效性,将电弧故障检测算法移植到STM32平台,设计出了一台基于STM32的故障电弧检测装置样机;该样机可以实现电流信号采集、过零点检测、数据处理以及串联电弧故障检测识别;在以日光灯、开关电源和吸尘器为屏蔽负载的实验结果表明,该装置可以检测出串联电弧故障,且可靠性高,不会在没有产生故障电弧的情况下产生误判。

关键词：电流信号特征量故障电弧检测 STM32