[发明专利]一种边缘侧低压交流串联的电弧故障识别方法

说明书

本发明公开了一种边缘侧低压交流串联的电弧故障识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：电流信号采集，通过电流传感器采集低压线路中实时的电流信号；信号特征提取，对采集的电流信号进行时频分析和小波分析，提取相应的指标组成面向边缘侧电弧识别的特征指标；实时故障诊断，对特征指标进行判断处理，通过多特征结合的方法对电弧故障进行诊断识别；故障信息输出，对判断为电弧故障的电路做出及时处理并输出故障信息。本发明通过提取关于电流信号的多个电弧故障识别特征指标，并对多个特征指标进行组合分析来判断是否发生电弧故障，能够避免单个特征指标的偶然性，提高故障识别的准确性，同时算法不复杂，对硬件要求不高。

技术领域

本发明涉及电弧故障识别领域，尤其涉及一种边缘侧低压交流串联的电弧故障识别方法。

背景技术

电弧的本质是在外部电场的作用下，大量定向移动的电子将空气击穿导致气体游离放电，并伴随着强烈的电弧放电现象。电弧电流产生的最高温度将达到4000摄氏度，如果不能及时切断线路，将严重危害生命安全。随着高层建筑的不断增加和新型用电设备的不断普及，低压配电系统的规模和容量不断地扩大，对低压配电线路的用电可靠性和安全性提出了更高的要求。尽管低压配电系统配备了剩余电流保护器、微型断路器、熔断器以及其他相关的保护设备，但是从电气火灾事故的原因分析发现，电弧故障引起的电气火灾仍远远超过用电设备过载，金属性短路、私拉电线等引起的火灾。长期以来电弧故障给低压配电线路带来了严重的电气火灾隐患，因电弧故障的高度随机性、复杂性、电流大小变化不明显等特点使得其难以被预知和识别。

近几年，国内外主要研究提出的电弧故障识别技术包括电弧数学模型、电弧物理特性、电弧电流电压波形以及建立智能化电弧识别模型。这四种电弧故障识别技术各有优缺点，应用场合也不同。目前，基于电弧故障识别技术所提出的多数电弧识别算法能够识别特定负载的电弧故障，但由于在实际复杂的电气环境中，负载具有多样性，并存在各种干扰，导致多数的算法误报率较高，无法应用于实际的产品。此外在中国专利文献上公开的“一种故障电弧的识别方法、装置、设备及介质”，公开号CN112505512A，公开日期2021-03-16，通过神经网络模型对采样信号的电弧特征进行判断，有较高的准确性和可靠性，但是其算法复杂，数据量大，硬件要求高，实用性不足。

发明内容

本发明是为了克服现有技术中电弧故障识别方法准确性和实用性无法同时满足的问题，提供了一种边缘侧低压交流串联的电弧故障识别方法，通过对电流信号的多种电弧识别的特征指标结合进行电弧故障判断，提高了对电弧故障识别的准确性和实用性。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种边缘侧低压交流串联的电弧故障识别方法，其特征在于，所述识别方法包括以下步骤：

S1、电流信号采集：通过电流传感器采集低压线路中实时的电流信号；

S2、信号特征提取：对采集的电流信号进行时频分析和小波分析，提取相应的指标组成面向边缘侧电弧识别的特征指标；

S3、实时故障诊断：对特征指标进行判断处理，通过多特征结合的方法对电弧故障进行诊断识别；

S4、故障信息输出：对判断为电弧故障的电路做出及时处理并输出故障信息。

本发明的电弧故障识别方法对采集的电流信号进行时频分析和小波分析，提取多种关于电弧识别的特征指标，并根据这些指标进行综合分析判断是否发生电弧故障，相对于单个电弧识别特征指标的判断方法来说能减少单特征量的偶然性，降低误报率，提高电弧故障识别的准确性。同时在判断为电弧故障后，能够及时对电路进行处理和故障信息输出，提高了故障反应效率，避免电弧故障进一步引发的破坏和损失。

作为优选，所述电流信号采集包括以下步骤：

S11、根据识别过程的处理精度需求和数据量设定电流的采样频率；

S12、对主回路和各支路进线端的交流电信号进行实时采集；

S13、对采集到的电流信号进行放大和滤波处理。