基于自适应算法的触电事故电流检测

针对如何快速有效检测触电事故电流的问题,给出了一种基于自适应算法的触电事故电流检测方法。基于自适应滤波原理,建立了自适应触电电流检测模型,并结合归一化最小均方(N-LMS)算法对测量的总剩余电流噪声消除和自然剩余电流分离,实现了触电事故电流的检测。利用触电实验的实测数据对该方法进行验证,并与增量检测法、BP神经网络检测法、最小二乘支持向量机(LS-SVM)检测法以及电流幅值检测法进行比较分析。仿真结果表明,基于自适应算法的触电事故电流检测方法具有响应时间短、噪声鲁棒性好并且能有效消除保护动作死区的优点,对新一代剩余电流保护装置开发有一定的参考价值。

触电事故特征改进近似熵检测方法

为了有效减少人身触电事故的发生,针对低压系统,给出一种基于近似熵的触电特征快速检测方法。利用滑动时间窗计算单通道测量所得总剩余电流的近似熵值。根据近似熵变化规律识别触电事故特征。并针对近似熵算法存在的计算冗余问题,提出一种改进近似熵算法,以此减少触电特征检测时间。对IEC人体电阻抗模型、实验用兔和小树枝进行低压实验,并利用数据验证该方法。结果证明,触电特征近似熵检测方法具有噪声鲁棒性、不受总剩余电流幅值和触电方式影响的特点,采用改进近似熵算法缩短了触电特征检测时间,能满足工程应用需要。