王盼盼，吳自然，吳桂初，黃海蘭

(溫州大學(xué)物理與電子信息工程學(xué)院，浙江溫州 325035)

基于時(shí)域波形比較法的故障電弧檢測算法研究

王盼盼，吳自然?，吳桂初，黃海蘭

(溫州大學(xué)物理與電子信息工程學(xué)院，浙江溫州 325035)

本文根據(jù)故障電弧發(fā)生時(shí)，時(shí)域電流波形將發(fā)生畸變的特征，提出一種時(shí)域波形比較算法，來檢測故障電?。摲椒ú捎谜５碾娏鞑ㄐ闻c可能的故障電弧電流波形進(jìn)行比較，計(jì)算兩波形在一個(gè)周期內(nèi)的誤差累積，再通過歸一化得出兩個(gè)波形差異度，通過差異度來判定是否發(fā)生故障電?。匀展鉄?、手持電鉆、鹵素?zé)魹槠帘呜?fù)載的實(shí)驗(yàn)表明，該算法比兩個(gè)相鄰波形比較法具有更明顯的效果．

故障電??；檢測；波形比較；模擬實(shí)驗(yàn)

故障電弧是指在電路中通過絕緣介質(zhì)的電氣輝光放電現(xiàn)象，通常伴隨著電極的局部揮發(fā)[1]．故障電弧發(fā)生時(shí)通常會(huì)產(chǎn)生大量的熱和高強(qiáng)度的光，其產(chǎn)生的熱量一部分直接加熱導(dǎo)體，一部分把空氣加熱，還有一部分會(huì)以各種可能的微波發(fā)射出去[2]．故障電弧具有很大的危害性，據(jù)報(bào)道，有80%的火災(zāi)是由故障電弧引起的，每天會(huì)有0.5人被電弧火花殺死，每天有10–15人需要藥物治療由故障電弧導(dǎo)致的人身傷害[3]．傳統(tǒng)的檢測技術(shù)很難檢測故障電弧是否發(fā)生，這主要是因?yàn)閭鹘y(tǒng)的電路保護(hù)設(shè)備僅依靠檢測電壓和電流的增加來檢測是否出現(xiàn)電路故障①Sachdev S. Detection and Location of Low-level Arcing Fault in Metal-clad Electrical Apparatus [C]//Developments in Power System Protection, 2001, Seventh International Conference on (IEE), 2001: 157-160.，其針對的是過壓過載保護(hù)，對低于正常電流值的串聯(lián)故障電弧無法檢測．如果能及時(shí)地檢測到故障電弧的發(fā)生并且切斷電源供應(yīng)端，則可以有效地阻止電弧火災(zāi)的發(fā)生②Martinez A, Doing B, Arunachalam S, et al. Arc Fault management by solid state switches for enhanced automotive safety [C]//Applied Power Electronics Conference and Exposition, 2005, 2.．

目前，已有很多專家學(xué)者在故障電弧診斷領(lǐng)域做出了突出貢獻(xiàn)，提出了多種檢測故障電弧的方法，例如，參數(shù)模型法③Arunachalam S, Doing B. A Parametric Model Approach to Arc Fault Detection for DC and AC Power Systems[C]//41st Annual Meeting of the IEEE Industry-Applications-Society (IAS), 2006, 2249-2255.、小波分析法[4]、頻譜分析法[5-6]、波形分析法[7]等．參數(shù)模型法，即將電路系統(tǒng)內(nèi)的正常信號(hào)和故障電弧信號(hào)按照其不同的特征進(jìn)行預(yù)先歸類，在之后的電路系統(tǒng)中把采集到的信號(hào)與之前的進(jìn)行比較，與哪個(gè)類型的特征符合就歸為哪一個(gè)類型．小波分析不僅擁有傅里葉分析的頻域特征，而且還可以捕捉到時(shí)域的信息，小波分析法應(yīng)對信號(hào)的突變具有高度的敏感性，在故障電弧診斷領(lǐng)域內(nèi)，具有很大的應(yīng)用價(jià)值．頻譜分析法是以傅里葉變換為基礎(chǔ)，即任何連續(xù)測量的信號(hào)都可以表示為不同頻率的正弦信號(hào)的無限疊加，利用傅里葉變換求出信號(hào)中的諧波分量，通過對不同頻率的諧波分量的分析來判斷是否有故障電弧的發(fā)生．波形分析法對采集到的兩個(gè)相鄰波形進(jìn)行比較，如果兩個(gè)相鄰的波形之間的差異超出了規(guī)定的閾值，則認(rèn)為出現(xiàn)了故障電弧，該算法基于時(shí)域波形分析，計(jì)算量小，易于在單片機(jī)上實(shí)現(xiàn)．本文在兩相鄰波形比較法的基礎(chǔ)上提出用正常波形與故障電弧波形比較的算法，本算法與兩相鄰波形比較法相比具有更加明顯的差異特征值，更容易辨別出故障電弧是否發(fā)生．

1 時(shí)域波形比較算法

1.1 相鄰兩周期波形比較算法

故障電弧的不穩(wěn)定因素會(huì)導(dǎo)致電流的波形出現(xiàn)很大的波動(dòng)，這種波動(dòng)會(huì)使故障電弧的電流波形在不同的周期之間出現(xiàn)差異，我們可以根據(jù)這種差異度來判斷故障電弧是否發(fā)生．圖1所示為故障電弧的電流波形．

圖1 正常波形與故障電弧波形的比較

圖1中，前三個(gè)周期的波形是正常的電流波形，后三個(gè)周期的波形是故障電流的波形．為了討論方便，對波形進(jìn)行編序，k表示波形周期序號(hào)．從圖中可以看出，當(dāng)故障電弧發(fā)生時(shí)，相鄰兩電流波形存在明顯的差異，如圖中k=4、k=5、k=6之間存在的差異．

相鄰兩周期波形比較算法的原理是：將第k–1個(gè)波形與第k個(gè)波形相比較，觀察其差異值是否超出規(guī)定的閾值，如果超出則認(rèn)為發(fā)生了故障電弧，否則認(rèn)為沒有發(fā)生故障電?。惴ㄈ缦拢?/p>

1）設(shè)每個(gè)周期采集N點(diǎn)的電流值，前后相鄰兩周期電流采樣值分別為ik-1，ik．計(jì)算相鄰的兩個(gè)采樣周期的電流波形的差值：

2）通過式（1）求電流差值的絕對值在一個(gè)周期內(nèi)的平均值：

Dk反映了相鄰兩個(gè)波形差異的大小，這種差異值受電流大小的影響，為此需要對Dk進(jìn)行歸一化處理．

3）求出故障電弧電流的平均值：

歸一化處理，得到反應(yīng)故障電弧特征的量Gk：

通過比較特征量Gk的值來判斷故障電弧是否發(fā)生．

1.2 正常波形與故障波形比較算法

兩相鄰故障電弧電流波形雖然存在差異，但有時(shí)會(huì)比較相近．故障電弧的電流波形與正常波形相比差異更大．因此本文提出一種改進(jìn)的方法，即與初始的正常波形進(jìn)行比較計(jì)算特征量Gk，以此來檢測故障電?。疄榱吮ＷC找到的初始波形是正常波形，需要首先分析采集到的波形是否正常，因此在波形比較之前需要增加一個(gè)步驟．

圖1中，k=1周期的波形是正常的，與k=4,5,6的故障電流波形進(jìn)行比較，按上述方法，得出算法如下．

1）設(shè)每個(gè)周期采集N點(diǎn)的電流值，采集三個(gè)周期的電流波形，通過比較三個(gè)波形的差異判斷該波形是否屬于正常波形：

2）通過式（5）再求電流差值的絕對值在一個(gè)周期內(nèi)的平均值：

3）通過公式（6）可以得到D1與D2兩個(gè)值，比較兩個(gè)值，若

則可以判斷采集的三個(gè)波形皆為正常波形，從中取出第三個(gè)周期的波形作為初始的正常波形，與接下來的波形進(jìn)行比較．

5）通過式（5）再求電流差值的絕對值在一個(gè)周期內(nèi)的平均值：

6）求出故障電弧電流的平均值：

7）最后作歸一化處理，得到反應(yīng)故障電弧特征的量Gk：

2 故障電弧數(shù)據(jù)的采集

2.1 故障電弧模擬實(shí)驗(yàn)

故障電弧在實(shí)際生活中出現(xiàn)的時(shí)間和位置都是隨機(jī)的．本文為了更客觀地獲得接近于實(shí)際的故障電弧的電流信號(hào)，在模擬故障電弧實(shí)驗(yàn)時(shí)參考了由中華人民共和國工業(yè)和信息化部發(fā)布的《電弧故障檢測裝置（AFDD）的一般要求》[1]，以下簡稱AFDD．該標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了故障電弧采集的電路，故障電弧的負(fù)載，故障電弧發(fā)生器的結(jié)構(gòu)等與故障電弧斷路器研發(fā)有關(guān)的要求，類似與美國的UL1699．本文主要按照圖2所示的電路采集故障電弧的電流波形．

圖2 故障電弧采集電路

圖2電源接的是220V/50Hz的市電，上位機(jī)采用普通PC機(jī)．電流互感器是20A/100mA的電流互感器．采用電流互感器可達(dá)到兩個(gè)目的：一個(gè)是獲得電路中的電流，另一個(gè)是將電流值轉(zhuǎn)換為電壓并將其衰減到采集卡可以承受的電壓范圍之內(nèi)．

數(shù)據(jù)采集卡采用NI USB-6366．NI USB-6366具有的特點(diǎn)：1）8個(gè)差分輸入通道；2）單通道采樣率可以達(dá)到2MS/s；3）輸入的最大電壓范圍是-10V–+10V；4）ADC分辨率高達(dá)16位；5）最大帶寬是1MHz．

故障電弧發(fā)生器的結(jié)構(gòu)如圖3所示．這種電弧發(fā)生器有這樣的特點(diǎn)：1）調(diào)節(jié)裝置是螺旋測微計(jì)，可以很精確地調(diào)節(jié)兩極之間的距離；2）兩個(gè)電極可以拆卸，安裝，且各自可以連接導(dǎo)線；3）固定極一般是碳棒，移動(dòng)端一般是銅．

產(chǎn)生電弧的方法是：調(diào)節(jié)裝置先將兩極接觸，然后通電，在通電狀態(tài)下將兩個(gè)電極緩慢地拉開，產(chǎn)生電弧．

圖3 故障電弧發(fā)生裝置

2.2 故障電弧的電流波形

本文以日光燈、鹵素?zé)艉碗娿@為負(fù)載，分別按圖2電路進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，得到正常電流波形與故障電弧的電流波形．波形如圖4、圖5、圖6所示．

觀察圖4、圖5、圖6三種負(fù)載的波形，可以發(fā)現(xiàn)故障電弧相鄰的兩個(gè)波形之間也存在著差異，只是故障電弧的電流波形與正常的電流波形之間的差異更加明顯．

圖4 日光燈正常電流波形與故障電弧電流波形

圖5 鹵素?zé)粽ｋ娏鞑ㄐ闻c故障電弧電流波形

圖6 電鉆的正常電流波形與故障電弧電流波形

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

采用圖4、圖5、圖6的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，通過上述兩種算法計(jì)算，比較兩種算法的特征量Gk．

3.1 相鄰波形比較的算法分析

對于采集的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，按照式（1）–式（4）計(jì)算各參量，結(jié)果如表1所示．將表1中的數(shù)據(jù)求平均值處理，得表2．

表1 相鄰波形比較法檢測故障電弧

表2 Gk的平均值

從表2可看出，當(dāng)故障電弧發(fā)生時(shí)，相鄰兩個(gè)周期的波形之間的差異特征量比正常情況下的要大，因此可以采用相鄰兩個(gè)周期的波形比較算法的特征量來檢測故障電弧是否發(fā)生．

3.2 正常波形與故障波形比較算法分析

根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)按式（5）–式（8）計(jì)算各參量，結(jié)果如表3所示．

表3 故障電弧波形與原始波形的比較

對上面每組數(shù)據(jù)求平均值，可以得到表4．從表4可以看到，當(dāng)故障電弧發(fā)生時(shí)，后者的值要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于前者的值，而且大于相鄰兩個(gè)故障波形的Gk值．

表4 Gk的平均值

為了比較方便，把表2和表4合并，如表5所示．對表5進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得表6．從表5可以看到，兩種不同的算法得到的值Gk2和Gk3都比Gk1大，這說明兩種檢測算法都可以檢測出故障電弧是否發(fā)生．但是Gk3 ＞Gk2，這說明時(shí)域波形比較算法可以更好地檢測出故障電弧，具有更大的優(yōu)越性．在表6中，同樣驗(yàn)證了上述說法，且表6的數(shù)據(jù)還表明時(shí)域波形比較法比相鄰波形比較法的精確率更高，至少高出74%左右．

表5 兩種算法結(jié)果比較

表6 故障電弧的數(shù)據(jù)處理

4 結(jié) 語

本文主要提出了一種新的算法，即基于時(shí)域的波形比較法．在模擬故障電弧實(shí)驗(yàn)中，利用電弧發(fā)生器模擬故障電弧的發(fā)生，以日光燈、鹵素?zé)艉碗娿@作為實(shí)驗(yàn)負(fù)載，通過數(shù)據(jù)采集卡采集到了大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，再利用兩種不同的算法得出判斷故障電弧是否發(fā)生的特征值．通過比較這個(gè)特征值，發(fā)現(xiàn)本文提出的新算法比相鄰兩個(gè)波形比較法的精確率至少提高了74%．

[1] 中華人民共和國工業(yè)和信息化部. 電弧故障檢測裝置 (AFDD)的一般要求: JB/T 11681-2013 [S]. 北京: 機(jī)械工業(yè)出版社, 2014: 7.

[2] Land H B. The Behavior of Arcing Faults in Low-Voltage Switchboards [J]. IEEE Transaction on Industry Application, 2008, 44(2): 437-444.

[3] Arrigo L. Striking Back Against Arc Flash Hazards [J]. Product Design and Development, 2003, 58(10): 22-23.

[4] Kim C H, Kim H. A novel fault-detection technique of high-impedance arcing fault in transmission lines using the wavelet transform [J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2003,18(4): 1596-1597.

[5] 施惠冬, 潘東強(qiáng). 電弧故障檢測的分析和研究[J]. 低壓電器, 2006, 6: 15-19.

[6] 程紅, 關(guān)曉晴, 郭立東. 串聯(lián)電弧故障信號(hào)的時(shí)頻特征分析[J]. 低壓電器, 2010, 18: 5-7.

[7] 孫鵬, 秦猛. 采用波形比較法的串聯(lián)故障電弧快速診斷技術(shù)[J]. 低壓電器, 2013, 20: 5-7.

Algorithm Research of Arc Fault Detection Based on Time-domain Waveform Comparison

WANG Panpan, WU Ziran, WU Guichu, HUANG Hailan
(College of Physics and Electronic Information Engineering, Wenzhou University, Wenzhou, China 325035)

A time-domain waveform comparison algorithm is introduced in this paper to detect breakdown electric arc. The algorithm utilizes the distortion features of current waveforms when arc faults occur. The potential arc fault current waveform is compared with a normal current waveform by means of this algorithm and both the waveforms are accumulated within a period of errors. Then the diversity factor between the two waveforms is achieved by normalizing the error accumulation. Finally the algorithm determines whether an arc fault happens according to the diversity factor. The paper performs experiments by using fluorescent lamps, halogen lamps and hand drills as screening loads. The results shows that the proposed method achieves better detection performance than the algorithm of adjacent waveform comparison.

Arc Fault; Detection; Waveform Comparison; Simulation Experiment

TM507

A

1674-3563(2016)04-0046-08

10.3875/j.issn.1674-3563.2016.04.008 本文的PDF文件可以從xuebao.wzu.edu.cn獲得

(編輯：王一芳)

2016-02-21

浙江省重點(diǎn)科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(2010R50006)；浙江省自然科學(xué)青年基金(LQ16E070004)

王盼盼(1990- )，男，安徽淮南人，碩士研究生，研究方向：智能電器．? 通訊作者，nature.nano@ gmail.com