【技术实现步骤摘要】
一种双模多负载回路电弧故障检测系统
[0001]本专利技术涉及一种电气线路
,具体地说,是涉及一种多负载串联故障电弧检测系统。
技术介绍
[0002]电是人类生活中不可缺少的一部分,保证电力安全是保证人身安全的重要部分,而电弧故障时电力安全中的关键部分,电弧是一种气体游离放电现象,线路上的电弧可分为两种,一种是正常的操作弧,称“好弧”;另一种是故障电弧,称“坏弧”。“好弧”是指电机旋转、开关电器、插拔电源时所产生的弧。“坏弧”又称为故障电弧,故障电弧发生时会产生极高的温度,很容易引燃可燃材料,这也间接导致每几年电气线路故障占电气火灾总数的一半以上。
[0003]电气火灾事故对人们的生命和财产造成越来越大的威胁,由于故障电弧不一定表现为电流异常,具有电流小、间歇性等特征导致传统过流保护器、断路器等都无法检测和防护,因此对于故障电弧引起的事故并不能起到有效的防护作用,因此能够实时识别电弧故障对预防火灾具有重要意义。
[0004]故障电弧电流通常较小,特别是对于串联电弧故障,其电弧电流受线路负载限制,一般小于 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种双模多负载回路电弧故障检测系统,其特征在于,包含正常与故障电流的采集、双模式故障电弧检测算法原理及验证、检测系统各模块设计及实现;2.根据权利要求1所述正常与故障电流的采集,其特征在于,在串联交流系统下,使用电流互感器以及示波器对回路中的不同类型的典型负载和多负载的不同组合进行电流信号采集,对不同负载的不同状态进行电流信号采集,形成不同类型单负载、多负载电流样本集;3.根据权利要求1所述双模式故障电弧检测算法原理,其特征在于,首先根据系统中是否存在正常特征数据来确定检测模式,把检测模式分为起始检测模式和过程检测模式,在起始检测模式下利用采集到的电流信号,计算出各特征量,将各特征量导入训练好的深度卷积神经网络进行判断,过程检测模式则利用起始模式判断的数据进一步对各特征量计算,算出各特征量的增比,根据特征量增比数据,确定特征量增比计算顺序,并对各特征量增比进行分区,利用特征量增比所在分区判断是否产生了电弧故障。4.根据权利要求1所述双模式故障电弧检测算法,其特征在于,起始检测模式利用采集电流数据计算小波能量熵、峭度、偏度、整流均值,再将四种特征量导入训练好的神经网络进行判断,其中小波能量熵是对小波变换后的每组系数数组求能量然后对其求相对能量,然后利用熵定义求得,峭度是反应一组数据的随机分布特性,是四阶积累量,偏度,描述一些非正态或者非对称的分布函数的偏斜程度,是对函数分...
【专利技术属性】
技术研发人员:王毅,朱敏杰,陈文礼,谢广成,李松浓,
申请(专利权)人:重庆邮电大学,
类型:发明
国别省市:
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