基于小波一层高频分量相关性的故障电弧在线检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种低压交流串联故障电弧判别方法，尤其是涉及一种基于小波一层 高频分量的相关性分析的故障电弧在线检测方法。
【背景技术】
[0002] 电路长期带载或过载运行会因线路绝缘破损老化、电气接触不良而产生局部放电 现象，进而引起电弧。电弧局部电阻增大，释放的能量产热使得线路恶化加剧，引燃周围物 体。
[0003] 国内外现有的低压故障电弧断路器（AFCI)的内置算法多是基于对电路中故障电 弧电流、电压信号进行时域、频域特征的分析。
[0004] 频域方法中，有学者提出用快速傅里叶分析法，取电流五次谐波的幅值大小变化 作为电弧发生的判据，但通过实验测量和数据分析，对于电吹风高档、电容型启动风扇该判 断方法适用，对于电水壶等阻性负载，五次谐波的幅值大小在正常运行和故障时区别不大， 对于电脑等开关电源型负载，甚至正常时的五次谐波的幅值高于故障时的，可见该判断方 法对不同负载的适用有局限性。有研究人员用离散小波分解的方法，提取经若干层分解后 的电流信号细节，结合神经网络学习方法，用其幅值变化或与横轴围成的面积大小判断电 弧发生，具有一定的负载通用性，但自学习和样本训练过程消耗相对较长的时间，难以达到 实时检测的要求。有学者把电弧视为一种局部放电现象，用高频电流互感器、射频线圈或 Rogowski线圈提取电弧发生时的高频信号，并分析其所在频段，制作专用频带的天线来检 测电弧，但该方法易受外界空间信号干扰，有一定的误判率。
[0005] 时域的方法通常与其他智能算法相结合，有学者利用卡尔曼滤波器的学习能力， 通过计算习得信号与时域实际信号的差值判断电弧是否发生，有一定的准确性，但其学习 过程耗时相对较长。还有通过比较正常和故障时每半周期电流峰值或平均值变化量来做判 断，但局限于某些具体负载，缺乏通用性。
[0006] 现有的交流串联故障电弧判别算法对于不同的负载，通常仅能做到在电流平均值 或峰值、频域分布频带、频域某次谐波、小波高频细节幅值等某一情况下有良好适用效果， 但在实际低压串联故障电弧断路器产品的应用中，由于负载的多样性和复杂性，难以做到 某单一方法实现的准确、可靠、通用的判断效果和较短的故障判断时间以满足在线检测的 实时性要求。
【发明内容】
[0007] 本发明的目的就是为了克服现有的低压交流串联故障电弧判别方法对负载特殊 性的依赖，缩短故障判断时间以满足实时在线检测的要求，而提供一种基于小波一层高频 分量相关性的故障电弧在线检测方法。
[0008] 本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0009] -种基于小波一层高频分量相关性的故障电弧在线检测方法，包括以下步骤：
[0010] 1)提取负载正常运行时串联电流的第一层小波分解高频分量，获得采样电流的参 考序列；
[0011] 2)以设定频率采集负载所在低压交流串联电路的采样电流，对其进行小波分解， 提取第一层高频细节分量；
[0012] 3)对步骤2)提取的第一层高频细节分量进行分割，获得待测序列；
[0013] 4)根据待测序列与参考序列的相关系数判断是否存在故障电弧，若是，则执行步 骤5)，若否，则返回步骤2);
[0014] 5)判断故障电弧发生个数是否满足UL1699标准，若是，则输出跳闸信号，若否，则 返回步骤2)。
[0015] 所述步骤1)具体为： 5 + · * · + 51
[0016] 获取负载正常运行时P个周期的串联电流[S1，…，Sp]，其平均值?= 1pP的 小波分解第一层高频分量作为采样电流的参考序列，所述参考序列中包含m个点。
[0017] 所述p的取值为5。
[0018] 所述步骤2)中，对采集的采样电流进行经归一化和降噪处理后，再进行小波分 解。
[0019] 所述步骤2)中，设定频率的范围为（0. 35f，0. 5f]，f = 104Hz。
[0020] 所述小波分解是采用Daubechies小波族中的dbl小波基对采样电流进行小波分 解。
[0021] 所述步骤3)具体为：
[0022] 对第一层高频细节分量Dl按顺次每m个点分为一组，得到η个待测序列yi (i = 1，2…，η)。
[0023] 所述步骤4)中，待测序列yi与参考序列Sj间的相关系数ξ υ通过以下公式计算：
【主权项】
1. 一种基于小波一层高频分量相关性的故障电弧在线检测方法，其特征在于，包括w 下步骤： 1) 提取负载正常运行时串联电流的第一层小波分解高频分量，获得采样电流的参考序 列； 2. W设定频率采集负载所在低压交流串联电路的采样电流，对其进行小波分解，提取 第一层高频细节分量； 3) 对步骤2)提取的第一层高频细节分量进行分割，获得待测序列； 4) 根据待测序列与参考序列的相关系数判断是否存在故障电弧，若是，则执行步骤 5)，若否，则返回步骤2); 5) 判断故障电弧发生个数是否满足化1699标准，若是，则输出跳间信号，若否，则返回 步骤2)。
2. 根据权利要求1所述的基于小波一层高频分量相关性的故障电弧在线检测方法，其 特征在于，所述步骤1)具体为： 获取负载正常运行时P个周期的串联电流[si，…，Sp]，其平均值S。= A + ^ + 的小波 分解第一层高频分量Sj.作为采样电流的参考序列，所述参考序列中包含m个点。
3. 根据权利要求2所述的基于小波一层高频分量相关性的故障电弧在线检测方法，其 特征在于，所述P的取值为5。
4. 根据权利要求1所述的基于小波一层高频分量相关性的故障电弧在线检测方法，其 特征在于，所述步骤2)中，对采集的采样电流进行经归一化和降噪处理后，再进行小波分 解。
5. 根据权利要求1所述的基于小波一层高频分量相关性的故障电弧在线检测方法，其 特征在于，所述步骤2)中，设定频率的范围为（0. 35f，0. 5f]，f = 104Hz。
6. 根据权利要求1或4所述的基于小波一层高频分量相关性的故障电弧在线检测方 法，其特征在于，所述小波分解是采用Daubechies小波族中的化1小波基对采样电流进行 小波分解。
7. 根据权利要求2所述的基于小波一层高频分量相关性的故障电弧在线检测方法，其 特征在于，所述步骤3)具体为： 对第一层高频细节分量D1按顺次每m个点分为一组，得到n个待测序列yi(i = 1, 2…，n)。
8. 根据权利要求7所述的基于小波一层高频分量相关性的故障电弧在线检测方法，其 特征在于，所述步骤4)中，待测序列y,与参考序列Sj.间的相关系数S U通过W下公式计 算：
式中，m为每个序列中包含的点数。
9. 根据权利要求8所述的基于小波一层高频分量相关性的故障电弧在线检测方法，其 特征在于，所述步骤4)中，当Su< S。时，判断存在故障电弧，当S S。时，判断不存 在故障电弧，进行下一个待测序列与参考序列的相关系数计算，S。为相关系数阔值。
10. 根据权利要求9所述的基于小波一层高频分量相关性的故障电弧在线检测方法， 其特征在于，所述相关系数阔值S。的取值为0.4。
【专利摘要】本发明涉及一种基于小波一层高频分量相关性的故障电弧在线检测方法，包括以下步骤：1)提取负载正常运行时串联电流的第一层小波分解高频分量，获得采样电流的参考序列；2)以设定频率采集负载所在低压交流串联电路的采样电流，对其进行小波分解，提取第一层高频细节分量；3)对步骤2)提取的第一层高频细节分量进行分割，获得待测序列；4)根据待测序列与参考序列的相关系数判断是否存在故障电弧，若是，则执行步骤5)，若否，则返回步骤2)；5)判断故障电弧发生个数是否满足UL1699标准，若是，则输出跳闸信号。与现有技术相比，本发明克服了现有的低压交流串联故障电弧判别方法对负载特殊性的依赖，缩短了故障判断时间。
【IPC分类】G01R31-00
【公开号】CN104597344
【申请号】CN201510010224
【发明人】汪洋堃, 张峰, 张士文, 杨光
【申请人】上海交通大学
【公开日】2015年5月6日
【申请日】2015年1月8日