采用小波变换的光伏串联电弧故障检测

建立光伏系统电弧故障实验平台,利用光伏模拟器仿真不同天气环境下的光伏阵列,对光伏系统中串联电弧故障信号进行检测和分析.采用小波变换的方法对串联电弧故障信号进行特征频带提取,并利用移动时间窗方法统计信号在小波分解后的高频系数的能量值,用其表征电弧故障信号的杂乱度和混沌度.研究结果表明:该检测方法为快速准确地诊断串联电弧故障提供有效判据.     

基于加权差分电流的直流故障电弧检测方法

为了解决低压直流系统中传统电弧故障检测方法精确度不足及对不同系统通用性较差的问题,本文提出一种新的基于加权差分电流的直流电弧故障检测方法。首先搭建直流源实验平台,开展串联直流电弧高频特性实验,利用快速傅里叶变换提取电弧电流的特征频段为20～30 kHz、40～50 kHz和55～65 kHz。然后,研究电极材料和负载类型对电弧特征频率的影响,实验结果表明直流电弧的特征频段不随电极材料和负载类型改变。将3个特征频段内幅值的最大值I_max、幅值之和I_sum以及幅值的标准差I_std作为特征参量。基于对电弧电流特征频段和特征参量的双重加权差分,利用差分结果是否大于阈值0.5作为直流故障电弧检测判据。最后,在低压直流系统和光伏系统中验证所提出检测方法的有效性。检测方法能够准确区分开关动作与负载突变等系统正常操作。该方法克服了传统单一频段单一指标检测方法的不稳定性,能够有效检测直流电弧故障,提高检测的准确性,并在光伏系统中验证了检测方法的通用性。检测方法对保障低压直流系统的安全稳定运行具有重要的应用价值。     

典型神经网络串联型电弧故障检测及选线方法研究

为解决传统特征分析加机器学习的电弧故障检测方法的准确率和实时性受到特征参数选取的主观性及特征分析过程的影响问题,搭建了三相多负载并联的串联型电弧故障实验系统,对不同支路、不同相发生电弧故障时的干路电流信号时间序列进行分析。将电流信号进行分类、分段、标准化处理并作为检测模型样本;对深度卷积神经网络模型、长短期记忆网络模型、普通神经网络模型进行架构及训练;通过差分处理对网络模型在线分类结果进行优化分析;以准确度和损失函数值、在线测试速度、优化后多分类识别准确率为评价指标,对比分析了3种模型故障检测及选线效果。研究结果表明：基于深度卷积神经网络的串联型电弧故障检测及选线模型对电机类负载故障检测及选线准确率可达96.77%,对变频器类负载故障检测及选线准确率可到98%,准确率高于近几年其他三相回路电弧故障检测模型。     

PI控制的故障电弧电流还原装置设计

针对故障电弧保护电器动作特性测试的试验周期长、效率低等问题,设计了基于PI控制的电弧电流还原装置.通过搭建Multisim与LabVIEW联合仿真环境对电流还原装置的硬件电路进行仿真,以此验证方案的可行性.同时调试硬件装置进行试验验证,对比原始信号与还原信号的时域、频域特征参数和THD值作为电流还原度指标.试验结果表明,电弧电流还原整体还原度良好,该装置基于原始电弧故障数据给电弧故障检测算法和AFDD产品测试提供了更加真实和便利的测试条件.     

基于SSA-SVM的航空电弧故障检测

针对航空线路系统电弧故障隐蔽性高和难以检测的问题,提出一种基于麻雀搜索算法优化支持向量机（Sparrow Search Algorithm Optimization Support Vector Machine,SSA-SVM）的航空电弧故障检测方法。首先采用小波分解对电弧故障电流数据进行分解,小波分解能有效克服经验模态分解时存在的模态混叠问题。再从信号无序度的角度对电流分量提取能量熵、模糊熵与近似熵,并构造特征向量。然后,使用麻雀搜索算法对支持向量机的权值进行优化,得到最优的权值,最后用训练好的支持向量机对测试样本进行分类。为了验证所提方法的有效性,搭建电弧实验平台,模拟航空线路系统电弧故障的产生,分别采集交流串联正常和电弧故障电流数据,应用本文提出的SSA-SVM算法进行电弧故障检测,结果表明,该方法能较好地识别出电弧故障,检测准确率达到99.5%,相比于粒子群算法或遗传算法优化的支持向量机对电弧故障的检测准确率分别高出2.5%和2%。     

基于多维特征量的航空串联故障电弧检测

航空交流系统工作环境复杂、故障电弧检测可靠性要求较高,而单一特征的检测方法适应能力相对较差。开展了航空交流电源条件下串联型故障电弧模拟试验,分别对电源频率为360 Hz、400 Hz、450 Hz时的线性负载线路电流进行数据采集。根据电弧电流的特点,提出了一种融合波形畸变特征、间谐波特征和能量分布不确定性特征的多维特征量检测方法。引入支持向量机和粒子群优化算法进行参数寻优,用训练得到的分类模型对测试集进行分类预测。结果表明,该串联故障电弧分类模型最高分类准确率可达到98.83%。     

扩散型真空电弧的弧后电流

研究了一种新的弧后电流测试方法；以较高的灵敏度和抗干扰能力测得了扩散型真空电弧的弧后电流值；给出了计算与实测的比较结果；分析了不同电源条件下的弧后电流。文中指出，扩散型真空电弧的分断极限是由电击穿决定的，而不由弧后电流引起的热击穿所定。     

低压串联电弧故障谐波含有率分析

参照国内现有研究成果与美国UL1699标准搭建串联电弧故障实验平台,采集电弧电流与电弧电压数据,根据FastICA分析所得的特征谐波,对分离所得独立分量与线路电流分别进行谐波含有率分析,对比电弧故障发生时的变化特性,总结出电弧故障发生时谐波含有率典型变化特征.研究结果表明：电弧发生时,FastICA分离之后独立分量的谐波含有率变化非常明显,而线路电流谐波含有率的增幅小很多,甚至在负载某些运行情况下,有些谐波含有率增幅为零.     

基于模态分解的低压串联电弧故障特征提取方法比较

低压交流系统串联电弧电流的非线性、非平稳和随机等特点给故障特征提取和检测带来极大困难,同时以包络线分析为基础的模态分解在非平稳信号分析中展现了良好效果。鉴于模态分解方法的优异效果以及串联电弧故障检测的实际困难,首先对目前较为成熟的经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)等6种模态分解方法进行了系统梳理,并深入分析了该系列方法在电弧故障信号分析和特征提取中的适用性和有效性。然后,通过实测电弧电流的分解实验和特征计算实验,从不同角度探讨了模态分解算法在电弧电流特征提取和故障检测中的优势与不足。最后,对未来可能的研究方向做了展望。     

基于Duffing振子的低压电力线载波信号检测系统

针对低压电力线载波通信中各种噪声干扰和信号衰减较强的问题,引入了混沌检测微弱信号理论,利用混沌振子对强噪声背景下特定频率的微弱信号十分敏感的特性,将微弱载波信号作为混沌振子的系统参数,系统参数在临界值附近微小的变化将会引起系统状态的改变,根据状态改变所需条件估计出微弱载波信号的参数。依据此原理,通过对Duffing振子(一种混沌振子系统)的系统参数进行定量分析,建立基于Duffing振子的低压电力线QPSK(正交相移键控)载波信号检测系统,并通过在低压电力线传输模型上对该检测系统进行测试,实验表明,在低压电力线噪声环境下该检测系统能够准确检测15m V以上的QPSK载波信号的相位分量,而且能有效地抵抗背景噪声干扰,并对典型的持续时间在120μs以下的脉冲噪声也有很好的抑制作用,大大降低了数据传输中因脉冲噪声引起的比特(位)错误和突发错误。     

低压电力线高速通信技术的研究

扩频通信和OFDM(正交频分复用 )调制技术均具有一定的抗干扰和抗多径效应能力 ,是电力线通信中比较理想的调制方式。文中分析了低压电力线信道特性 ,并介绍了两种调制技术的基本原理 ,分析了其在电力线通信中应用的优越性     

基于功率谱密度与随机配置网络的低压串联电弧故障检测

低压串联电弧电流为非平稳信号,故障特征区分度低且具有随机性,给电弧故障特征提取和准确检测带来困难,提出了基于功率谱密度与随机配置网络的低压串联电弧故障检测方法。首先,搭建了串联电弧故障发生平台,采集不同负载类型的电流数据,构建数据集。其次,采用功率谱密度对电流信号执行随机信号分析,实现对电流信号的定量化频域特征描述,增强故障电流与正常电流特征的区分度。然后,采用随机配置网络构建串联电弧故障检测模型,将功率谱密度特征用于随机配置网络的自适应训练学习,提升网络训练效率和模型故障检测能力。在本文构建的电流数据集上,串联电弧故障检测的平均准确率达到96.156 7%,证明了方法的有效性。     

TN低压配电系统单相接地故障的保护

介绍TN系统单相接地短路故障的保护;推导出了采用过流保护兼作接地故障保护时最大电缆允许长度的计算公式;新公式易于用电算工具进行批量计算,且计算结果对工程设计更具指导意义;同时对电缆长度过长导致保护电器不能可靠动作的情况进行了应对策略分析。     

数字化配电网弧光接地故障的判断

针对弧光接地过电压对数字化配电网中的设备尤其是智能设备危害甚大,而现有的消弧补偿装置在设备和运行理论还有诸多不足的问题,以35 kV电网为例,提出临界零序电压的概念,并利用其可区分间歇性电弧和自熄性电弧接地故障的能力,结合故障电流的动态特征提出配网中间歇性电弧接地故障的判据.研究结果表明:该判据是预防数字化配网弧光接地过电压产生的重要基础;该预防判据准确可靠,低阻和高阻接地情况都适用.     

低压交流接触器开关电弧动态模型仿真

结合低压交流接触器电弧的特点,建立了低压交流接触器链式电弧模型。按照传统的电弧通道模型建立了三层物理结构并分别推导了各层的电弧控制方程。利用控制体积法结合控制方程对电弧参数的径向分布进行求解。结果表明:应用该数学模型可快速模拟电弧开断过程的参数变化。     

电力线载波通信的远程控制系统

针对电力设备远程测控系统的可靠性和经济性问题,提出了一种利用电力线载波通信的远程测控应用方案,采用电力网作为控制信息传输信道,优选了适应低压电力网信道特性的MSK(minimun shift keying)调制/解调技术,分析了MSK调制/解调技术原理,并利用MSK技术和可编程逻辑控制器(programmable logic control PLC)智能控制单元,构建了利用电力网通信的电力设备远程测控系统模型,研制了利用电力线载波通信的电力设备远程测控系统。实验结果表明:MSK调制技术较好地满足了电力网通信信道特性,实现了测控信号的可靠传输,提高了电力设备远程测控的可靠性,降低了系统成本。     

虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型研究

传统主变压器低压侧故障诊断模型需要大量故障特征数据;且故障特征数据不相互独立,很难找到最合适的特征实现故障诊断。为此,提出一种新的虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型。介绍了虚拟现实变电站主变压器低压侧典型故障,主要包括漏电故障和短路故障,对这两种故障进行分析,发现出现故障时电压电阻变化特征,为建立故障诊断模型提供依据。依据贝叶斯定理,利用某对象的先验概率,通过贝叶斯公式求出其后验概率,构建单层贝叶斯分类器。在此基础上,利用径向基神经网络将故障类变量看作属性变量的父节点,构建故障特征相互独立的虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型。实验结果表明,构建模型能够准确诊断低压侧故障,具有很高的应用性。