基于电流相似度与高频能量的串联故障电弧检测方法

故障电弧是引起电气火灾的重要原因,针对非线性负载工况下故障电弧保护算法的误动作和拒动作问题,提出一种基于电流相似度与高频能量的串联故障电弧检测方法。参照标准搭建故障电弧实验平台并进行实验,从时域、频域角度分析电弧电流特征。采用小波函数预处理电流信号,选取电流低、高频特征量。设定故障电弧特征量阈值,以此为基础提出故障电弧识别算法。实验结果表明,该算法能够准确识别多种负载条件下的故障电弧,且未发生误动作和拒动作。

基于电弧随机性和卷积网络的交流串联电弧故障识别方法

随着接入低压配电系统负载种类的增加,低压交流串联电弧故障的识别难度大幅提升。针对此类问题,提出基于电弧随机性的卷积网络识别方法。首先,对采集到的电流数据进行陷波滤波,以放大电弧的高频随机特性;然后,基于皮尔逊相关系数计算电流周期间的相似度,并通过求解一阶导数获得电弧特征值作为检测标准。与基于小波变换和奇异值分解法、基于经验模态分解和概率神经网络法、电流周期间差异法相比,所提方法对电弧半周期的识别精度最高。最后,将电弧特征值生成特征向量,并采用AlexNet模型进行训练,进一步增加方法的普适性。试验结果验证了所提方法的有效性。