电压信号多特征融合检测串联故障电弧  

Multi—feature fusion of voltage signal to detect series arc fault

作　　者：付兴武[1] 吴京隆 甄文昊 FU Xing-wu;WU Jing-long;ZHEN Wen-hao

机构地区：[1]辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,葫芦岛125105 [2]辽宁红葫芦高新技术有限公司,葫芦岛125105

出　　处：《制造业自动化》2024年第2期87-92,共6页Manufacturing Automation

基　　金：国家自然科学基金(51674136);辽宁工程技术大学生产技术问题创新研究基金(20160019T)。

摘　　要：串联故障电弧具有产生的随机性以及发生时电路电流减小等特点,传统保护装置难以识别。当前对串联故障电弧的检测大多对电流信号进行分析,但其容易受负载影响,识别时容易误判。因此,提出一种基于电压信号多特征识别电弧故障的方法,对实验采集的电压数据进行深入分析,利用余弦相似度、Pearson相关系数和Hausdorff距离对采集到的电源端电压和负载端电压波形相似度进行分析,并通过两电压差计算出线路电压,利用时域分析提取特征。对不同采集频率进行实验分析,选取最优采集频率。最后,通过学习向量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络对上述多特征融合进行检测。不同类型的负载试验表明,该方法对故障识别准确率可达96%以上。

关 键 词：串联故障电弧 电压信号 波形相似度 神经网络 多特征融合 

分 类 号：TM501.2[电气工程—电器]