基于频域特征融合的串联故障电弧检测方法

针对家庭供电线路中串联故障电弧不易快速准确检测的问题,提出了一种基于频域特征融合的交流串联故障电弧检测方法。首先使用故障电弧发生器以及6种不同负载类型的家用电器开展了串联故障电弧实验,并采集了回路电流。其次使用傅里叶变换和梅尔频率倒谱系数提取故障电弧频域特征,并通过典型相关分析进行特征融合并实现降维。最后通过鲸鱼算法优化支持向量机建立了故障电弧检测模型,对故障特征进行了分类,并与BP神经网络、概率神经网络、遗传算法优化支持向量机、粒子群算法优化支持向量机检测模型进行了对比。通过3种现有的故障电弧特征提取算法验证了所提方法的有效性,结果表明该方法的故障电弧检测准确率可达98%以上,检测时间在0.21 ms以内。所提方法可以有效检测发生在家庭线路中的串联故障电弧,并为研究新型的故障电弧断路器提供参考。