[发明专利]一种基于频域特征的故障电弧检测方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于频域特征的故障电弧检测方法、系统及存储介质：获取智能断路器数据；低功率过滤检测，异常则表示无电弧，正常则进行快速傅里叶变换，特征送入电弧检测模型1；预测值为1表示有电弧；预测值为0表示无电弧，直接取一个周期，送入电弧检测模型2；预测值为1表示有电弧；预测值为0，表示无电弧；故障电弧检测系统包括智能断路器、服务器、社区监控客户端；服务器包括存储器、处理器，存储器中存储可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述电弧检测方法；计算机可读存储介质上存储计算机程序，当计算机程序被处理器执行时，实现上述电弧检测方法。本发明稳定、可移植性强、准确率较高。

技术领域

本发明涉及机器学习、人工智能等领域的方法和技巧，可以归类于时间序列的异常检测和分析，高频数据的信号处理，更具体的说，是涉及一种基于频域特征的故障电弧检测方法、系统及存储介质。

背景技术

当前我国火灾防控面临着火灾现象多样，管理体量大，城市风险聚集，基础设施薄弱等多方面棘手问题。据应急管理部消防救援局数据，近年来随着消防救援工作的完善和国民防火意识的增强，虽然我国火灾发生总数稳中有降，但是数据仍然触目惊心。2021年，我国共接报火灾74.8万起，死亡1987人，受伤2225人，直接财产损失67.5亿元。其中居民火灾发生数居于高位，占比在44％左右徘徊，是按发生场所分类的火灾中占比最大的。对于乡村火灾，居民住宅火灾的起数虽只占总数的34.5％，但死亡人占总数的73.8％。从引发火灾的直接原因看，因电气引发的占28.4％，并且较大以上火灾则有三分之一系电气原因引起，且以电气线路故障居多，占电气火灾总数的近八成。

故障电弧产生火灾占比电气火灾的一大部分，而且故障电弧发生往往较为不可预测，比如说，线路老化、充电电池老化等问题是可以提前预知的，或者说之可以被估量到的。而故障电弧发生与用电器老化与否关系不大，研究合适的故障电弧检测算法就显得非常重要。

申请号为CN202211617734.5，发明名称为：故障电弧检测方法、装置、设备及存储介质。该发明通过一系列特定的硬件设备和存储介质，对于负载端采取电流信息，然后用小波系数去拟合，人为经验选择出两个小波系数，指代故障电弧特征。该方法只适用于特定负载检测，采取侵入方式，且硬件装置与故障检测方法相匹配，无法分来移植。

申请号为CN202211272839.1，发明名称为：一种双模多负载回路电弧故障检测系统。该发明以stm32H7为核心微处理器，搭配调理电路、电源电路、数据采集电路以及无线通信电路组成双模故障诊断系统。该方法整体上是硬件层面的检测，也不能做到“非侵入”的方式。

发明内容

本发明的目的是为了克服已有电弧检测方法的不足，努力实现以“非侵入”的方式，来检测出真实家庭用电环境中是否有电弧产生。为了达到此目的，本发明提出了一种基于频域特征的故障电弧检测方法、系统及存储介质，通过智能断路器采集家庭用电环境中的真实电流强度信息，并不具体到某个负载，而是在以家庭为单位的用电总开关(即智能断路器)上收集信息，用软件级别的算法来完成故障电弧的检测，从而达到“非侵入”的目的。

本发明的目的可通过以下技术方案实现。

本发明基于频域特征的故障电弧检测方法，包括以下过程：

第一步：统计智能断路器数量，每个智能断路器对应一条传输线路，运用多线程算法，每个线程负责一定数量的智能断路器，每条传输线路产生的数据向量，通过智能断路器上传到服务器数据库中，保存线路信息、时间信息、电流强度信息；

第二步：从服务器数据库中提取出数据向量，进行低功率过滤检测；如果低功率过滤检测结果异常，则表示存在空载和干扰，进而说明无故障电弧；如果低功率过滤检测结果正常，转至第三步；