[发明专利]一种串联电弧故障在线检测方法及装置

说明书

本发明公开一种串联电弧故障在线检测方法及装置，采用三相电机的回路电流和电源电压信号，同时对采集的信号进行分组以确定发生电弧故障的相数，有利于尽快排查电弧故障；然后使用核主成分分析方法可以分离电流和电压信号中的电源谐波和负载噪声，选取故障特征明显的第五主元和第六主元进行特征分析，将第五主元的峰度、偏度和第六主元的峰度、偏度作为四维的故障特征向量；本发明采用萤火虫算法优化支持向量机的惩罚系数和核函数参数，用特征向量集训练优化后的支持向量机得到串联故障识别模型，实时采集回路电流和电源电压信号，输入串联故障识别模型中实现对串联故障的实时检测。本发明具有故障定位功能且故障识别的准确率较高。

技术领域

本发明涉及串联电弧故障在线检测技术领域，尤其涉及一种串联电弧故障在线检测方法及装置。

背景技术

在煤矿井下供电系统中，由于环境潮湿、机械振动、电动斥力、移动电气设备时拉拽电缆造成电连接器锈蚀、松动等故障，严重时会引发电弧放电现象，甚至造成火灾事故。据不完全统计由于串联电弧故障导致的电缆局部过热引发了70％以上的矿用电缆火灾事故。

目前串联电弧故障检测方法主要有两大类:一类是通过串联电弧故障产生时的物理效应如弧声、弧光、电磁辐射等来检测串联电弧故障，此方法只适用于在线检测特定位置发生的串联电弧故障。另一类是通过分析回路的电流或者电压信号，判断回路中是否发生串联电弧故障。由于电流和电压信号容易获取，因此通常利用电流和电压信号来检测串联电弧故障。

煤矿井下广泛使用电动机类和变频器类负载设备，不仅负载回路的电流和电压波形中存在大量的高频分量，而且煤矿井下的供电电源自身也含有丰富的谐波分量，加之其他设备产生的严重的电磁噪声干扰，导致煤矿井下电动机负载回路中的串联电弧故障在线检测的准确率较低，故障误检、故障漏检的情况时有发生。在现有的技术中，关于三相电动机在复杂谐波电源和电磁噪声干扰下的串联电弧故障检测方法的研究较少，因此需要研究新的方法来检测上述这种特殊条件下三相电动机负载回路中的串联电弧故障。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明提供一种串联电弧故障在线检测方法及装置。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种串联电弧故障在线检测方法，包括如下步骤：

步骤1：将矿井下工作面中的每条电动机负载线路都设定一个编号，在电动机负载线路运行状态下采集每条负载线路在正常运行和串联电弧故障两种工况下的回路电流和电源电压信号；

所述每条负载线路的回路电流和电源电压分别采用霍尔电流传感器和霍尔电压传感器采集。

步骤2：对采集的数据分组后采用核主成分分析方法进行分析，分离回路电流和电源电压信号中的电源谐波、线路其他设备产生的电磁噪声和串联电弧故障信号，计算第五主元和第六主元的峰度和偏度作为特征向量，将所有样本的特征向量作为训练样本集；

所述对采集的数据分组的方法如下：

将采集的三相回路电流和三相电源电压数据设为I₁、I₂、I₃和U₁、U₂、U₃；将U₁、I₁、I₂设为第一组数据，用于检测第一相是否发生串联电弧故障；将U₂、I₂、I₃设为第二组数据，用于检测第二相是否发生串联电弧故障；将U₃、I₃、I₁设为第三组数据，用于检测第三相是否发生串联电弧故障。

所述核主成分分析方法通过映射函数将样本映射到高维特征空间，使数据在该空间具有更好的可分性，在高维空间内进行主成分分析，其过程如下：