【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电弧故障检测，特别是涉及一种交流串联电弧故障检测方法、系统及电子设备。
技术介绍
1、社会、科技的发展进步使得电力事业蓬勃发展，工业用电量和家庭用电负荷不断增加。电能在提高人们生活便利性的同时，由于电力线路、用电设备接线不规范、连接松动等因素也会引发火灾，产生安全隐患。过负荷、电气设备故障及电气短路等均会引发电气火灾，电气短路则是主要引发原因。电气短路有两种实现形式：一是金属性短路，即导体之间如相与相、相与中性线直接接触，这种短路会使电路电流急剧增大，体现为浪涌电流，其数量级可达到断路器或熔断器的开断门槛，使得保护电器迅速动作切断故障；二为电弧性短路，在电弧短路中，按线路电弧发生的位置分为三种类型的电弧：接地电弧、并联电弧和串联电弧。接地电弧和并联电弧相当于短路故障，产生的大电流容易被电路其他保护装置识别并切除。但是受电路负载的屏蔽作用，典型串联电弧故障的电流范围为0.2～32a，与电路正常运行的电流范围几乎一致，且2a电弧的温度可达到35000℉(约19427℃)，0.5a的电流已足以引起火灾。像熔断器、剩余电流保护电气等传统电气保护装置只能检测出由短路、过载、接地或并联电弧故障引发的大电流，无法检测出串联故障电弧。所以，对作为当前用电保护漏洞的串联电弧进行故障特征辨识的研究非常必要。
2、目前串联电弧故障的分析和识别主要存在以下两个问题：一是串联电弧的特征具有随机性，受线路所接负载类型、电弧发生位置，电弧电流大小等因素的影响，例如某些开关电源等负载的正常工作电流波形与阻性负载的故障电流波形时域特征形
3、现有技术中的分析和识别方法对串联电弧故障信号的研究均是通过对电弧电流或电压的时域、频域和时频域进行信号处理分析，结合机器学习或数学模型建立阈值判别方案识别电弧故障。其中，时域特征无法对多种负载的故障和正常状态进行有效区分。传统的频域分析比如傅里叶频谱分析及其衍生的短时傅里叶变换等，适合于时域规律变化的平稳信号。在时频域分析方法中，小波变换的基函数和层数选取具有盲目性；经验模态分解(empirical mode decomposition，emd)法及其改进算法具有分解分量模态混叠的问题；hht变换是先将信号进行经验模态分解，然后将分解后的每个imf分量进行hilbert变换，得到信号的时频属性的一种时频分析方法。hht变换缺少对各分解分量幅度变化的探究。而且为了提高识别准确率，往往需要将时域和频域分析的特征进行结合，这样通常无法兼顾实时性和通用性。
技术实现思路
1、为解决现有技术存在的上述问题，本专利技术提供了一种交流串联电弧故障检测方法、系统及电子设备。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、一种交流串联电弧故障检测方法，包括：
4、构建电流波形数据库；
5、采用改进的全息希尔伯特频谱分析对所述电流波形数据库中的样本数据进行串联电弧故障的特征归纳，得到特征数据集；
6、将所述特征数据集输入至电弧故障检测网络，得到电弧故障检测结果；所述电弧故障检测网络为训练好的概率神经网络模型。
7、根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
8、本专利技术提供的交流串联电弧故障检测方法，采用改进的全息希尔伯特频谱分析对构建的电流波形数据库中的样本数据进行串联电弧故障的特征归纳，得到特征数据集，然后，将特征数据集输入至电弧故障检测网络，得到电弧故障检测结果，以能够在精确识别电弧故障状态的同时，兼顾实时性和通用性。
9、进一步，本专利技术提供了一种交流串联电弧故障检测系统，以用于实施上述提供的交流串联电弧故障检测方法；所述系统包括：
10、数据库构建模块，用于构建电流波形数据库；
11、特征归纳模块，用于采用改进的全息希尔伯特频谱分析对所述电流波形数据库中的样本数据进行串联电弧故障的特征归纳，得到特征数据集；
12、故障检测模块，用于将所述特征数据集输入至电弧故障检测网络，得到电弧故障检测结果；所述电弧故障检测网络为训练好的概率神经网络模型。
13、一种电子设备，包括：
14、存储器，用于存储计算机程序；
15、处理器，与所述存储器连接，用于调取并执行所述计算机程序；
16、所述计算机程序，用于实施上述提供的交流串联电弧故障检测方法。
17、可选地，所述存储器为计算机可读存储介质。
18、因本专利技术上述提供的两种结构实现的技术效果与本专利技术提供的交流串联电弧故障检测方法实现的技术效果相同，故在此不再进行赘述。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种交流串联电弧故障检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的交流串联电弧故障检测方法，其特征在于，构建电流波形数据库，具体包括：
3.根据权利要求1所述的交流串联电弧故障检测方法，其特征在于，改进的全息希尔伯特频谱分析为将全息希尔伯特频谱分析中的两层EMD分解均替换为itEMD分解。
4.根据权利要求3所述的交流串联电弧故障检测方法，其特征在于，采用改进的全息希尔伯特频谱分析对所述电流波形数据库中的样本数据进行串联电弧故障的特征归纳，得到特征数据集，具体包括：
5.根据权利要求1所述的交流串联电弧故障检测方法，其特征在于，概率神经网络模型的训练过程包括：
6.一种交流串联电弧故障检测系统，其特征在于，所述系统用于实施如权利要求1-5任意一项所述的交流串联电弧故障检测方法；所述系统包括：
7.一种电子设备，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述存储器为计算机可读存储介质。
【技术特征摘要】
1.一种交流串联电弧故障检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的交流串联电弧故障检测方法，其特征在于，构建电流波形数据库，具体包括：
3.根据权利要求1所述的交流串联电弧故障检测方法，其特征在于，改进的全息希尔伯特频谱分析为将全息希尔伯特频谱分析中的两层emd分解均替换为itemd分解。
4.根据权利要求3所述的交流串联电弧故障检测方法，其特征在于，采用改进的全息希尔伯特频谱分析对所述电流波形数据库中的样...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴自然，韩燕，闫俊涛，
申请(专利权)人：温州大学乐清工业研究院，
类型：发明
国别省市：
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