CN104678265A - 一种串联故障电弧检测装置及检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种串联故障电弧检测装置与检测方法，所述装置包括：电流连续采集模块，通过A/D转换器以固定采样率连续采集电流；信号预处理模块，对采集数据进行滑动平均处理；故障电弧处理和分析模块，计算电流变化率、前N次谐波和以及谐波时域波形有效值，根据以上三个变量识别电弧并发出相应命令；声光报警模块、驱动模块与脱扣控制模块，根据故障电弧处理与分析模块命令决定是否进行声光报警以及断开电路；通信模块，通过RS485接口与外界通信。本发明利用时域和频域共同判定是否发生故障电弧，通过分析与试验，该方法操作简便、易于实现，成本与误判率低且检测概率高。

Description

一种串联故障电弧检测装置及检测方法

技术领域

本发明涉及电气保护领域，特别是涉及一种串联故障电弧检测装置及检测方法。

背景技术

随着经济的飞速发展和人民生活水平质量的不断提高，各种复杂建筑大量涌现，其内部线路越来越复杂，这都为防火带来许多新困难。住宅内电气线路和设备(插座、家用电器)存在不良的电气连接或内部线路由于长时间的过负荷运行等情况，使电线出现绝缘层老化，绝缘效果降低，都可能发生故障电弧，故障电弧易引燃线路或周围可燃物造成电气火灾的发生。美国NEC(National Electrical Code)估计约40%的住宅火灾是由故障电弧引起的。

由于发生故障电弧时，电路中同一点较正常电流小，一般的漏电与过流断路器无法检测，因此需要在电力线路中安装故障电弧断路器（AFCI），若检测到故障电弧就切断电路。国外AFCI已经十分普遍，而国内少数公司AFCI产品主要用于出口，且目前大多数AFCI产品的适用范围较小，对于有类似电弧特征的负载没有很好的鉴别能力。交流故障电弧电流波形在时域上存在以下特征：1、由于故障电弧类似于阻性负载，电流幅值较正常运行略有减小；2、在电流过零点附近存在长度随机的“平肩部”；3、电流波形变化率增大，存在大小和时刻都具有随机性的突变；4、波形的对称性遭到破坏。

根据发生故障电弧时电流特征，提出了多种故障电弧检测的方法，目前大多数故障电弧检测的方法有小波变换法，FFT+神经网络法以及高频电流频谱分析法。其中小波变换法，检测故障电弧的有效性高，但算法复杂计算复杂度为FFT的1.5倍；FFT+神经网络法，神经网络需要用大量的数据不断重复训练才能达到较为准确的检测，过程繁琐。高频电流频谱分析法，需要采集波形的频率达到50kHz～100kHz，这对采样频率要求较高，增加了成本。因此，研究出一种新型串联故障电弧检测的方法十分必要。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种串联故障电弧检测装置及检测方法，提高了检测准确率，降低了成本，安全可靠。

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种串联故障电弧检测装置，包括：

负载；

电流连续采集模块，与负载的输出端连接，用于连续采集电流数据；

信号预处理模块，与电流连续采集模块的输出端连接，用于对采集电流数据进行滑动平均处理；

故障电弧处理和分析模块，与信号预处理模块的输出端连接，用于计算每半周期电流变化率和谐波时域波形的有效值，以及每周期前N次谐波和，N为固定预设值，根据与预设对应阈值比较的结果判断该半周期是否发生故障电弧，通过电弧发生次数识别电弧并发出相应命令。

较佳地，所述检测装置还包括声光报警模块，用于根据故障电弧处理与分析模块命令决定是否进行声光报警。

较佳地，所述声光报警模块由扬声器及发光二极管组成。

较佳地，所述检测装置还包括与故障电弧处理和分析模块输出端电连接的驱动模块，驱动模块的输出端连接脱扣控制模块，脱扣控制模块的输出端连接负载，根据故障电弧处理与分析模块命令决定是否断开负载电路。

较佳地，所述检测装置还包括通信模块，用于通过RS485接口与外界通信。

较佳地，所述通信模块上设置RS485接口，通过RS485接口与外界通信。

较佳地，所述电流连续采集模块由A/D转换器组成，通过A/D转换器以固定采样率连续采集电流。

一种基于所述的串联故障电弧检测装置的检测方法，包括如下步骤：

步骤1.所述的串联故障电弧检测装置上电后，连续采集前L个周期的电流数据，L为预设定值，根据需要调整；

步骤2.对采集的电流数据进行滑动平均处理；

步骤3.电流数据处理完成后，判断电网电流幅值从负至正过零点标志位是否为零，若为零，将从该点以后的数据存储为实时采集数据，否则继续等待，直至标志位为零；

步骤4.根据采集前L个周期的电流数据计算每个周期电流变化率，求出电流变化率峰值与均值的比值，把比值小于阈值                                                的最小值的周期作为参考周期；

步骤5.对采集的电流数据同时进行以下处理：计算每半周期电流变化率峰值与均值的比值D1，设置阈值为第一阈值；计算采集的前L个周期的电流数据中，各周期与参考周期前K次谐波和的比值D2，设置阈值为第二阈值,K的值根据需要设定；采集的前L个周期的电流数据中，计算半周期与参考周期谐波时域波形的有效值差值D3，设置阈值为第三阈值；

步骤6.若满足， D2为判断整个周期是否发生故障电弧的参数， D1与D3则是判断半周期是否发生故障电弧的参数，当D2>D2th时，判定该周期发生故障电弧，然后判断该周期的两个半周期是否发生故障电弧；当D1>D1th或者D3>D3h时，判定某半周期发生故障电弧，设置故障电弧次数为M，计数器M加1，否则返回步骤5；

步骤7.若1秒内，则发出声光报警与断开开关信号，M清零，否则返回步骤5；

步骤8.声光报警模块与脱扣控制模块，根据故障电弧处理与分析模块命令进行声光报警以及断开电路。

较佳地，步骤2所述的对采集的电流数据进行滑动平均处理包括：

步骤201.获取步骤1采集的前L个周期的电流数据；

步骤202.设每个周期采集N个点采集的电流数据为；

步骤203.进行滑动平均处理，滑动平均处理后的数据为，滑动平均处理的公式为：

。

较佳地，步骤5具体包括，对采集的数据同时进行以下处理：

步骤S1.计算每半周期电流变化率峰值与均值的比值D1：

S11.半个周期内各点电流变化率为；

S12. 半周期电流变化率峰值：；

S13. 半个周期内各点电流变化率均值为：；

S14.电流变化率峰值与电流变化率均值商，设定为比值D1，计算公式为：；

步骤S2.采集的前L个周期的电流数据中，各周期与参考周期前15次谐波和之差D2, 前15次谐波的次数根据需要可设定为其他值：

S21.对各周期进行FFT快速傅里叶变换，求得每个周期的1～15次谐波幅值序列（k=1,2…,15）,其中为基波的幅值，采集数据各周期谐波相对分量：  ，参考周期谐波相对分量：，其中k=1,2,3…,15；

S22.采集数据的各周期前15次谐波和：，参考周期的前15次谐波和：；

S23.各周期和参考周期的前15次谐波和比值；

步骤S3.采集的前L个周期的电流数据中，计算半周期与对应参考半周期谐波时域波形的有效值D3:

S31.首先对每个周期进行FFT快速傅里叶变换，令基波幅值为0，再进行IFFT离散傅里叶逆变换，得到谐波的时域波形；

S32.每半周期内有效值；

S33.每半周与参考周期谐波时域波形的有效值分别为、，则两者的差值为。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：利用时域和频域共同判定是否发生故障电弧，通过分析与试验，操作简便、易于硬件实现，对采样率要求低，降低了成本，同时减低了故障电弧误检测概率，提高了检测概率；且声光报警模块进行发光和发声提醒；脱扣控制模块的输出端连接负载，根据故障电弧处理与分析模块命令决定是否断开负载电路；通过RS485接口与外界通信，整个过程安全可靠，提高了判断的准确率。

附图说明

图1是本发明实施例中检测装置示意图；

图2是本发明实施例中检测***流程图；

图3是本发明实施例中热水壶波形图；

图4是本发明实施例中吹风机波形图；

图5是本发明实施例中电钻波形图；

图6是本发明实施例中电磁炉波形图；

图7是本发明实施例中吸尘器波形图。

具体实施方式

下面结合实施例参照附图进行详细说明，以便对本发明的技术特征及优点进行更深入的诠释。

本发明的装置图如图1所示，一种串联故障电弧检测装置，该装置2包括：核心装置1包括三个模块：电流连续采集模块1101、信号预处理模块1102以及故障电弧处理与分析模块1103。电流连续采集模块1101，通过A/D转换器以一定采样率连续采集电流；信号预处理模块1102，对采集数据进行滑动平均处理，并判断电流从负到正的过零点标志位；故障电弧处理和分析模块1103，计算每半周期电流变化率峰值与均值的比值，与参考周期前15次谐波和的比值以及与参考半周期对应谐波时域波形的有效值的差值，根据三个变量与对应阈值大小判断是否发生故障电弧，通过电弧发生次数识别电弧并发出相应命令；声光报警模块1105、驱动模块1106与脱扣控制模块1107，根据故障电弧处理与分析模块命令决定是否进行声光报警以及断开电路；通信模块1104，通过RS485接口与外界通信。

如图2所示，作为本发明的较佳实施例，本发明还公开了一种基于所述的串联故障电弧检测装置的检测方法，包括如下步骤：

步骤1.串联故障电弧检测装置上电后，连续采集前L个周期的电流数据，L为预设定值，根据需要调整；

步骤2.对采集的电流数据进行滑动平均处理；

步骤3.电流数据处理完成后，判断电网电流幅值从负至正过零点标志位是否为零，若为零，将从该点以后的数据存储为实时采集数据，否则继续等待，直至标志位为零；

步骤4.根据采集前L个周期的电流数据计算每个周期电流变化率，求出电流变化率峰值与均值的比值，把比值小于阈值的最小值的周期作为参考周期；

步骤5.对采集的电流数据同时进行以下处理：计算每半周期电流变化率峰值与均值的比值D1，设置阈值为第一阈值；计算采集的前L个周期的电流数据中，各周期与参考周期前K次谐波和的比值D2，设置阈值为第二阈值,K的值根据需要设定；采集的前L个周期的电流数据中，计算半周期与参考周期谐波时域波形的有效值差值D3，设置阈值为第三阈值；

步骤6.若满足， D2为判断整个周期是否发生故障电弧的参数， D1与D3则是判断半周期是否发生故障电弧的参数，当D2>D2th时，判定该周期发生故障电弧，然后判断该周期的两个半周期是否发生故障电弧；当D1>D1th或者D3>D3h时，判定某半周期发生故障电弧，设置故障电弧次数为M，计数器M加1，否则返回步骤5；

步骤7.若1秒内，则发出声光报警与断开开关信号，M清零，否则返回步骤5；

步骤8.声光报警模块与脱扣控制模块，根据故障电弧处理与分析模块命令进行声光报警以及断开电路。

较佳地，步骤2所述的对采集的电流数据进行滑动平均处理包括：

步骤201.获取步骤1采集的前L个周期的电流数据；

步骤202.设每个周期采集N个点采集的电流数据为；

步骤203.进行滑动平均处理，滑动平均处理后的数据为，滑动平均处理的公式为：

。

较佳地，步骤5具体包括，对采集的数据同时进行以下处理：

步骤S1.计算每半周期电流变化率峰值与均值的比值D1：

S11.半个周期内各点电流变化率为；

S12. 半周期电流变化率峰值：；

S13. 半个周期内各点电流变化率均值为：；

S14.电流变化率峰值与电流变化率均值商，设定为比值D1，计算公式为：；

步骤S2.采集的前L个周期的电流数据中，各周期与参考周期前15次谐波和之差D2, 前15次谐波的次数根据需要可设定为其他值：

S21.对各周期进行FFT快速傅里叶变换，求得每个周期的1～15次谐波幅值序列（k=1,2…,15）,其中为基波的幅值，采集数据各周期谐波相对分量：  ，参考周期谐波相对分量：，其中k=1,2,3…,15；

S22.采集数据的各周期前15次谐波和：，参考周期的前15次谐波和：；

S23.各周期和参考周期的前15次谐波和比值；

步骤S3.采集的前L个周期的电流数据中，计算半周期与对应参考半周期谐波时域波形的有效值D3:

S31.首先对每个周期进行FFT快速傅里叶变换，令基波幅值为0，再进行IFFT离散傅里叶逆变换，得到谐波的时域波形；

S32.每半周期内有效值；

S33.每半周与参考周期谐波时域波形的有效值分别为、，则两者的差值为。

步骤S4.阈值设置：

S41.对多种负载进行数据采集，某一负载采集的数据为M个周期，包括负载正常工作周期和发生故障电弧周期；

S42.负载正常工作的周期个数为M1, （包括，与）的最大值；；

S43.发生故障电弧的周期为M2，（包括，与）的最小值；；

S44.故障电弧判断阈值为：，分别设、与为第一阈值、第二阈值和第三阈值；比较不同负载阈值，通过比较不同阈值检测出故障电弧的检测概率，确定统一阈值。

在实际试验过程中，负载包括热水壶、吹风机、电钻、电磁炉、吸尘器：以12.8k采样率采集各种负载电流的波形，分别如图3-7所示，图中同一负载波形中包含负载正常工作波形与产生故障电弧的波形。如表一至表三所示数据：

表一

表二

表二为本发明实施例中各负载各周期与参考周期前15次谐波和之差的数据记录表。

表三

表三为本发明实施例中各负载每半周期与对应参考半周期之差的有效值数据记录表。

表四

表四为本发明实施例中各负载故障电弧检测概率与误检概率表。

表一至表三设置D值不超过5的最小值作为参考周期，通过综合比较各种负载的数据，分别设置阈值，，。通过多次试验，采集各种负载数据100个周期（200半周期），故障电弧的检测率如表四所示，各种负载故障电弧平均检测率达到97.4%，误检测率为0.37%。检测精度较高。

通过以上实施例中的技术方案对本发明进行清楚、完整的描述，显然所描述的实施例为本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

Claims (10)

1.一种串联故障电弧检测装置，其特征在于，包括：

负载；

电流连续采集模块，与负载的输出端连接，用于连续采集电流数据；

信号预处理模块，与电流连续采集模块的输出端连接，用于对采集电流数据进行滑动平均处理；

故障电弧处理和分析模块，与信号预处理模块的输出端连接，用于计算每半周期电流变化率和谐波时域波形的有效值，以及每周期前N次谐波和，N为固定预设值，根据与预设对应阈值比较的结果判断该半周期是否发生故障电弧，通过电弧发生次数识别电弧并发出相应命令。

2.根据权利要求1所述的串联故障电弧检测装置，其特征在于：所述检测装置还包括声光报警模块，用于根据故障电弧处理与分析模块命令决定是否进行声光报警。

3.根据权利要求2所述的串联故障电弧检测装置，其特征在于：所述声光报警模块由扬声器及发光二极管组成。

4.根据权利要求1所述的串联故障电弧检测装置，其特征在于：所述检测装置还包括与故障电弧处理和分析模块输出端电连接的驱动模块，驱动模块的输出端连接脱扣控制模块，脱扣控制模块的输出端连接负载，根据故障电弧处理与分析模块命令决定是否断开负载电路。

5.根据权利要求1所述的串联故障电弧检测装置，其特征在于：所述检测装置还包括通信模块，用于通过RS485接口与外界通信。

6.根据权利要求5所述的串联故障电弧检测装置，其特征在于：所述通信模块上设置RS485接口，通过RS485接口与外界通信。

7.根据权利要求1所述的串联故障电弧检测装置，其特征在于：所述电流连续采集模块由A/D转换器组成，通过A/D转换器以固定采样率连续采集电流。

8.一种基于权利要求1-7中任一项所述的串联故障电弧检测装置的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1. 权利要求1-7中任一项所述的串联故障电弧检测装置上电后，连续采集前L个周期的电流数据，L为预设定值，根据需要调整；

步骤2.对采集的电流数据进行滑动平均处理；

步骤3.电流数据处理完成后，判断电网电流幅值从负至正过零点标志位是否为零，若为零，将从该点以后的数据存储为实时采集数据，否则继续等待，直至标志位为零；

步骤4.根据采集前L个周期的电流数据计算每个周期电流变化率，求出电流变化率峰值与均值的比值，把比值小于阈值                                                的最小值的周期作为参考周期；

步骤5.对采集的电流数据同时进行以下处理：计算每半周期电流变化率峰值与均值的比值D1，设置阈值为第一阈值；计算采集的前L个周期的电流数据中，各周期与参考周期前K次谐波和的比值D2，设置阈值为第二阈值,K的值根据需要设定；采集的前L个周期的电流数据中，计算半周期与参考周期谐波时域波形的有效值差值D3，设置阈值为第三阈值；

步骤6.若满足， D2为判断整个周期是否发生故障电弧的参数， D1与D3则是判断半周期是否发生故障电弧的参数，当D2>D2th时，判定该周期发生故障电弧，然后判断该周期的两个半周期是否发生故障电弧；当D1>D1th或者D3>D3h时，判定某半周期发生故障电弧，设置故障电弧次数为M，计数器M加1，否则返回步骤5；

步骤7.若1秒内，则发出声光报警与断开开关信号，M清零，否则返回步骤5；

步骤8.声光报警模块与脱扣控制模块，根据故障电弧处理与分析模块命令进行声光报警以及断开电路。

9.根据权利要求8所述的串联故障电弧检测装置的检测方法，其特征在于，步骤2所述的对采集的电流数据进行滑动平均处理包括：

步骤201.获取步骤1采集的前L个周期的电流数据；

步骤202.设每个周期采集N个点采集的电流数据为；

步骤203.进行滑动平均处理，滑动平均处理后的数据为，滑动平均处理的公式为：

。

10.根据权利要求9所述的串联故障电弧检测装置的检测方法，其特征在于，步骤5具体包括，对采集的数据同时进行以下处理：

步骤S1.计算每半周期电流变化率峰值与均值的比值D1：

S11.半个周期内各点电流变化率为；

S12. 半周期电流变化率峰值：；

S13. 半个周期内各点电流变化率均值为：；

S14.电流变化率峰值与电流变化率均值商，设定为比值D1，计算公式为：；

步骤S2.采集的前L个周期的电流数据中，各周期与参考周期前15次谐波和之差D2, 前15次谐波的次数根据需要可设定为其他值：

S21.对各周期进行FFT快速傅里叶变换，求得每个周期的1～15次谐波幅值序列（k=1,2…,15）,其中为基波的幅值，采集数据各周期谐波相对分量： ，参考周期谐波相对分量：，其中k=1,2,3…,15；

S22.采集数据的各周期前15次谐波和：，参考周期的前15次谐波和：；

S23.各周期和参考周期的前15次谐波和比值；

步骤S3.采集的前L个周期的电流数据中，计算半周期与对应参考半周期谐波时域波形的有效值D3:

S31.首先对每个周期进行FFT快速傅里叶变换，令基波幅值为0，再进行IFFT离散傅里叶逆变换，得到谐波的时域波形；

S32.每半周期内有效值；

S33.每半周与参考周期谐波时域波形的有效值分别为、，则两者的差值为。