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串联故障电弧检测技术研究现状及展望

电测与仪表 2024年

作者：周锐刘江虹丛北华上海海事大学海洋科学与工程学院同济大学上海防灾救灾研究所

故障电弧特别是串联故障电弧是引发电气火灾的首要原因，其具有间歇性、隐蔽性、随机性和不确定性，检测困难，危害严重。文章分析了故障电弧的特性，包括故障电弧的划分和其检测难点，阐述了国内外串联故障电弧检测的方式方法分为基于... 详细信息

故障电弧特别是串联故障电弧是引发电气火灾的首要原因，其具有间歇性、隐蔽性、随机性和不确定性，检测困难，危害严重。文章分析了故障电弧的特性，包括故障电弧的划分和其检测难点，阐述了国内外串联故障电弧检测的方式方法分为基于故障电弧物理现象的检测方法、基于电弧模型与仿真技术的检测方法和基于时频特征与电压电流的检测方法，其中聚焦于近期火热的深度学习新方法，从交流和直流两个角度介绍其检测技术，从实际应用的角度出发指出现如今串联故障电弧的检测方案中亟需解决的问题，并展望了未来串联故障电弧检测的研究和优化方向。

关键词：故障电弧检测串联故障电弧机器学习深度学习

基于机器学习的航空串联故障电弧检测方法研究

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基于机器学习的航空串联故障电弧检测方法研究

作者：苏忠允中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

随着多电飞机、全电飞机技术的不断发展,电气化的程度的不断提高,航空导线布局将会更加复杂与密集,飞机在飞行时,导线发生磨损、接触不良和腐蚀的情况难免发生,此时容易诱发故障电弧,故障发生时往往产生大量热量,从而造成火灾发生,影响... 详细信息

随着多电飞机、全电飞机技术的不断发展,电气化的程度的不断提高,航空导线布局将会更加复杂与密集,飞机在飞行时,导线发生磨损、接触不良和腐蚀的情况难免发生,此时容易诱发故障电弧,故障发生时往往产生大量热量,从而造成火灾发生,影响航空安全。串联故障电弧在发生时较为隐蔽,因此针对航空串联故障电弧开发检测方法具有重要意义。本文参考国内外研究现状和相关技术标准,以及航空供电系统发展,分别进行定频和变频航空串联故障电弧检测方法研究。基于不同供电频率、不同负载类型开展串联故障电弧试验,采集电流信号,建立数据集。利用快速傅里叶变化将时域信号转换为频域信号,分别计算正常状态电流信号的故障状态电流信号的谐波与基波比值,对比比值大小,通过大量数据验证,结果表明在360～500 Hz工况下,线性负载发生串联故障电弧时的特征频段为1000～5000 Hz。针对定频航空串联故障电弧,将时域信号与特征频段进行特征拼接,单一样本维度为688,使用融合高效通道注意力机制的一维卷积神经网络搭建故障电弧检测模型,网络模型总参数为50250,使用K折交叉验证进行模型评估,模型测试集平均检测准确率为97.96%,单一样本检测速度0.0426 s,能够同时兼顾检测精度和检测速度。针对变频航空串联故障电弧,进行时域10维统计特征和频域4维统计特征提取,同时计算不同频率对应的4个谐基波比值,融合为18维特征,将不同频率样本统一为相同维度,使用主成分分析方法进行特征降维,随机森林算法进行故障分类,使用组合优化超参数策略进行超参数寻优,优化目标值为K折交叉验证最优平均准确率,使用最优超参数搭建故障电弧检测模型,结果表明准确率为95.83%。对比不同优化算法和故障分类检测算法效果均有提高。

关键词：串联故障电弧特征频段一维卷积神经网络高效通道注意力随机森林

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电压信号多特征融合检测串联故障电弧

制造业自动化 2024年第2期46卷 87-92页

作者：付兴武吴京隆甄文昊辽宁工程技术大学电气与控制工程学院葫芦岛125105 辽宁红葫芦高新技术有限公司葫芦岛125105

串联故障电弧具有产生的随机性以及发生时电路电流减小等特点,传统保护装置难以识别。当前对串联故障电弧的检测大多对电流信号进行分析,但其容易受负载影响,识别时容易误判。因此,提出一种基于电压信号多特征识别电弧故障的方法,对实... 详细信息

串联故障电弧具有产生的随机性以及发生时电路电流减小等特点,传统保护装置难以识别。当前对串联故障电弧的检测大多对电流信号进行分析,但其容易受负载影响,识别时容易误判。因此,提出一种基于电压信号多特征识别电弧故障的方法,对实验采集的电压数据进行深入分析,利用余弦相似度、Pearson相关系数和Hausdorff距离对采集到的电源端电压和负载端电压波形相似度进行分析,并通过两电压差计算出线路电压,利用时域分析提取特征。对不同采集频率进行实验分析,选取最优采集频率。最后,通过学习向量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络对上述多特征融合进行检测。不同类型的负载试验表明,该方法对故障识别准确率可达96%以上。

关键词：串联故障电弧电压信号波形相似度神经网络多特征融合

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低压直流串联故障电弧研究综述

电器与能效管理技术 2024年第8期 11-20页

作者：王尧盛德杰李腾刘玉莹兰天乐包志舟朱彤威省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学) 天津300401 人民电器集团有限公司浙江温州325600 浙江正泰电器股份有限公司浙江温州325600

直流串联故障电弧发生时隐蔽性较高、检测难度大,是低压直流系统发生火灾的重要原因。主要从低压直流串联故障电弧模型、电弧特征及其检测方法、检测标准及装置等3个方面进行综述。基于电弧仿真模型了解电弧演化过程,分析常用故障电弧... 详细信息

直流串联故障电弧发生时隐蔽性较高、检测难度大,是低压直流系统发生火灾的重要原因。主要从低压直流串联故障电弧模型、电弧特征及其检测方法、检测标准及装置等3个方面进行综述。基于电弧仿真模型了解电弧演化过程,分析常用故障电弧模型的原理、适用范围和局限性;基于故障电弧的物理、电气信号特征构建及检测方法,阐述不同特征检测方法的优缺点;最后对直流串联故障电弧相关标准进行解读,并讨论试验平台及产品的研究现状和不足,展望未来低压直流故障电弧相关领域的研究方向。

关键词：低压直流电弧串联故障电弧电弧模型电弧检测算法电弧试验装置

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基于全相位谱和深度学习的串联故障电弧识别方法

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电力系统保护与控制 2020年第17期48卷 1-8页

作者：陈烜冷继伟李海峰国网四川电力服务有限公司四川资阳641300 四川大学电气工程学院四川成都610065

为准确识别低压配电网中的串联故障电弧,提出了一种基于全相位谱和深度学习的串联故障电弧识别方法。首先,从理论上推导负载畸变信号的全相位频谱特征产生机理,利用全相位离散傅里叶变换提取线性、非线性负载的全相位频谱特征量。其次,... 详细信息

为准确识别低压配电网中的串联故障电弧,提出了一种基于全相位谱和深度学习的串联故障电弧识别方法。首先,从理论上推导负载畸变信号的全相位频谱特征产生机理,利用全相位离散傅里叶变换提取线性、非线性负载的全相位频谱特征量。其次,构建了基于Logistic回归的深度学习神经网络模型,并对不同负载、不同运行状态下的全相位频谱特征量进行深度学习训练。最后,对搭建的故障电弧试验平台上采样数据进行分析,结果能准确识别低压配电网是否发生串联故障电弧和甄别出故障负载的类型。试验结果验证了所提方法的有效性,并随着深度学习理论在电力系统智能化中的应用,该方法可做进一步的深入研究和推广。

关键词：串联故障电弧全相位频谱泄漏深度学习 Logistic回归

基于多信息融合的航空线路串联故障电弧识别方法

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电工技术学报 2019年第A1期34卷 118-125页

作者：崔芮华王洋王传宇李英男李锋锋省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学) 天津300130 河北省电磁场与电器可靠性重点实验室(河北工业大学) 天津300130

航空电气线路工作环境复杂,故障电弧判别可靠性要求较高,而单特征的识别方法诊断效果相对较差。针对这一问题,提出运用多特征信息融合算法对航空低压配电线路故障电弧检测的方案。采用脉宽百分比、变异系数、间谐波均值和小波奇异熵四... 详细信息

航空电气线路工作环境复杂,故障电弧判别可靠性要求较高,而单特征的识别方法诊断效果相对较差。针对这一问题,提出运用多特征信息融合算法对航空低压配电线路故障电弧检测的方案。采用脉宽百分比、变异系数、间谐波均值和小波奇异熵四个特征量对线路电流时域、频域和时频域特征进行提取;依据突变理论建立故障电弧评价模型,对多特征量信息融合求出故障电弧评价指标;根据评价指标,对线路中是否出现故障电弧进行判断。结果表明,正常情况和故障电弧下的评价指标区分明显,易于设定阈值,且该方法适用于多种负载类型和电流等级。

关键词：多信息融合航空故障电弧串联故障电弧多维特征量故障识别

基于形态学滤波和OTSU的串联故障电弧识别方法

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电子测量与仪器学报 2019年第5期31卷 46-56页

作者：谢国民刘宽辽宁工程技术大学电气与控制工程学院

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3... 详细信息

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。

关键词：串联故障电弧形态学滤波小波包分解 OTSU

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光伏系统串联故障电弧时频特征研究

辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2018年第3期37卷 627-631页

作者：张国军季淑洁杨东建李浩文辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105

针对光伏系统串联电弧故障问题,提出了一种基于时域分析和频域分析相结合的研究方法.通过搭建新型光伏系统故障电弧实验平台,获得了光伏系统正常工作和发生串联故障电弧时电流信号原始数据,并对电流峰峰值和电流平均值进行特征差异研究... 详细信息

针对光伏系统串联电弧故障问题,提出了一种基于时域分析和频域分析相结合的研究方法.通过搭建新型光伏系统故障电弧实验平台,获得了光伏系统正常工作和发生串联故障电弧时电流信号原始数据,并对电流峰峰值和电流平均值进行特征差异研究,分析了电流时域特征在串联故障电弧识别方面的可行性.得到了光伏系统发生串联故障电弧时电流三层小波分解低频系数标准差是正常状态下的50~120倍,高频系数标准差是正常状态下的3.5~7.5倍的结论.以上结论可通过有效的数据融合形成串联电弧故障识别判据,为光伏系统串联电弧故障保护装置的研制提供理论支持.

关键词：光伏系统串联故障电弧电流信号时频特征量小波分解

基于AlexNet深度学习网络的串联故障电弧检测方法

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电子测量与仪器学报 2019年第3期31卷 145-152页

作者：余琼芳黄高路杨艺孙岩洲河南理工大学电气工程与自动化学院焦作454000 大连理工大学北京研究院博士后科研工作站北京100000

在家用交流供配电系统中,接触松动等原因可能会导致故障电弧的发生,威胁用电系统的安全。线路发生串联故障电弧时的电流基本与正常运行时的电流大小一致,具有很强的隐蔽性。对此,首次提出用深度学习检测电流信号的方法来检测串联故障电... 详细信息

在家用交流供配电系统中,接触松动等原因可能会导致故障电弧的发生,威胁用电系统的安全。线路发生串联故障电弧时的电流基本与正常运行时的电流大小一致,具有很强的隐蔽性。对此,首次提出用深度学习检测电流信号的方法来检测串联故障电弧,该方法只需将电流信号输入深度学习网络,由网络自主挖掘隐含在电流信号数据背后的特征,实现对串联故障电弧的识别。搭建实验平台,并用开关模拟发生正常电弧,分别采集电阻性负载、电感性负载和阻感性负载正常运行和发生串联故障电弧时的电流数据共7 200组。构建AlexNet卷积神经网络并做相应改进,用采集到的数据训练网络并测试,结果显示辨识平均准确率在85%以上,表明该方法能够较好的实现对串联故障电弧的检测。

关键词：串联故障电弧深度学习卷积神经网络检测平台