国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

B+型剩余電流的數(shù)字化檢測方案的研究

2022-04-29 00:44:03陳玲
關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

陳玲

摘要:隨著變頻設(shè)備在國民生產(chǎn)生活中的廣泛應(yīng)用,使低壓配電網(wǎng)中產(chǎn)生大量的高次諧波,相應(yīng)的變頻直流剩余電流也隨之增加,且高頻剩余電流能量不弱,在一定條件下易引發(fā)火災(zāi),而傳統(tǒng)的剩余電流檢測方式已不能滿足日益變化的用電狀況,文中首先闡述了剩余電流產(chǎn)生分類和危害,并對(duì)比分析了傳統(tǒng)剩余電流檢測方案的問題和不足,在B+型剩余電流檢測技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出B+型剩余電流的數(shù)字化檢測方案,采用芯片異構(gòu)結(jié)構(gòu)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI智能算法相結(jié)合的方式,優(yōu)化剩余電流檢測的數(shù)字化和智能化處理,適應(yīng)低壓配電網(wǎng)的剩余電流檢測需要,大大提升剩余電流檢測的適用性和可靠性,對(duì)提高手段有效避免因線路漏電造成的火災(zāi)和人員傷害具有重要意義。

關(guān)鍵詞:剩余電流;B+型;數(shù)字化方案;AI智能;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);線路漏電

Research on Digital Detection Scheme of B+ Residual Current

CHEN Ling

(Fujian Metrology Institute, Fuzhou? 350003, Fujian, China)

Abstract: With the wide application of variable frequency equipment in national production and life, a large number of high-order harmonics are generated in the low-voltage distribution network, and the corresponding variable-frequency DC residual current also increases, while the high-frequency residual current energy is not weak, which easily causes fire under certain conditions, and the traditional residual current detection method can no longer meet the changing power consumption conditions. This paper first expounds the classification and harm of residual current, and compares and analyzes the problems and shortcomings of the traditional residual current detection scheme. Based on the B+ type residual current detection technology, a digital detection scheme for B+ type residual current is proposed. The scheme adopts a combination of chip heterogeneous structure and neural network AI intelligent algorithm to optimize the digital and intelligent processing of residual current detection, meeting the needs of residual current detection of low-voltage distribution networks, and greatly improves the applicability and reliability of residual current detection. It is of great significance to improve the means to effectively avoid fire and personal injury caused by line leakage.

Key Words: Residual current; B+ type; Digital scheme; AI intelligence; Neural network; Line leakage

1前言

隨著我國智能用電的普及,各類用電設(shè)備不斷增加,使用電線路越來越復(fù)雜,同時(shí)也大大增加因用電不當(dāng)引發(fā)火災(zāi)的機(jī)率,通常超負(fù)荷運(yùn)行、短路、接觸不良、線路漏電等都會(huì)引發(fā)火災(zāi),我國公安部消防局2020年最新統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,電氣火災(zāi)占全國火災(zāi)25.2萬起中的33.6%,死亡1183人,受傷775人,造成直接財(cái)產(chǎn)損失40.09億元,其中由過剩電流、殘余電流等線路,漏電引起的電氣火災(zāi)占了很大一部分。由此可見,目前在生產(chǎn)、生活中普遍存在線路單相接地漏電故障,對(duì)人們生命和財(cái)產(chǎn)安全造成巨大的威脅[1]。防止此類電氣火災(zāi)發(fā)生的有效防護(hù)措施就是在低壓電網(wǎng)中安裝剩余電流動(dòng)作保護(hù)裝置(residual current operated protective device,簡稱“RCD”)。國內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)相關(guān)統(tǒng)計(jì)研究分析表明,安裝于低壓電網(wǎng)中的RCD,約90%以上的損壞是由相關(guān)電子器件損壞導(dǎo)致的,而目前我國95%以上的終端領(lǐng)域和100%的配電領(lǐng)域都采用電子式RCD,因此研究RCD的數(shù)字化檢測方案具有極大的現(xiàn)實(shí)意義。

2 剩余電流的產(chǎn)生和分類

剩余電流是電網(wǎng)與地之間的故障電流,在用電測事故中,通過人的身體流入大地時(shí),使電路主線路進(jìn)出不相等時(shí),瞬時(shí)矢量合成的有效值[2]。剩余電流一般是由于建筑設(shè)施中導(dǎo)線破損產(chǎn)生的,如老化導(dǎo)致的絕緣層破損、導(dǎo)線在鋼管內(nèi)劃破、負(fù)荷過大嚴(yán)重發(fā)熱等。線路漏電所表現(xiàn)出來的外在現(xiàn)象是產(chǎn)生異常的剩余電流,用電線路因分布電容、高次諧波、接地方式和相線組合等因素的影響會(huì)產(chǎn)生復(fù)雜多樣的異常剩余電流形式[3]。剩余電流的大小可以直接反應(yīng)線路漏電的嚴(yán)重程度,當(dāng)線路中存在過大的異常剩余電流時(shí),線路溫度會(huì)不斷地升高,持續(xù)升溫如果得不到及時(shí)解決,就會(huì)導(dǎo)致線路燒毀從而引發(fā)火災(zāi)事故,危及生命及財(cái)產(chǎn)安全,因此通過檢測線路的剩余電流是有效預(yù)防火災(zāi)、防止人身觸電的重要手段。

剩余電流按其表現(xiàn)特征和波形狀態(tài)可分為4類,具體的分類特點(diǎn)及應(yīng)用場景如表1所示。

隨著電器日益科技化、復(fù)雜化,人們接觸的漏電不再是傳統(tǒng)的正弦交流漏電,目前傳統(tǒng)使用的AC型剩余電流保護(hù)裝置仍存在觸電風(fēng)險(xiǎn)。國外如德國已禁止使用AC型剩余電流保護(hù)裝置。以交流電動(dòng)充電系統(tǒng)為例,車輛在使用的過程中,難免會(huì)有顛簸振動(dòng)、器件老化等問題,可能會(huì)使得車載充電機(jī)內(nèi)的絕緣出現(xiàn)問題[4],使交流充電過程中的不同位置的失效模式有多種可能,可能會(huì)產(chǎn)生AC、A、F、B型剩余電流。

3傳統(tǒng)剩余電流檢測方案

3.1剩余電流保護(hù)裝置的原理

剩余電流保護(hù)裝置結(jié)構(gòu)一般由剩余電流傳感器、電子信號(hào)放大器、剩余電流脫機(jī)器和機(jī)械開關(guān)電器或報(bào)警裝置等部分組成[5]。剩余電流保護(hù)裝置原理就是利用差流檢測的方法,通過檢測線路中相線和中性線電流瞬時(shí)值的代數(shù)和,包括中性線的三相不平衡電流和諧波電流,由傳感器采集感應(yīng)電流,再經(jīng)過信號(hào)放大,最后通過比較線路正常時(shí)的泄漏電流和故障時(shí)的接地故障電流之和,經(jīng)過對(duì)剩余電流設(shè)定值的比較,判定是否需要線路保護(hù),當(dāng)確定實(shí)際檢測的剩余電流超過設(shè)定值時(shí),保護(hù)裝置根據(jù)動(dòng)作信號(hào)執(zhí)行跳閘動(dòng)作,從而斷開電路并報(bào)警[6]。其原理圖和結(jié)構(gòu)示意圖如圖1和圖2所示。

3.2 剩余電流保護(hù)裝置的不足

智能電器的普及應(yīng)用使用電線路的用電狀態(tài)更趨復(fù)雜性,交流線路中的直流分量在不斷增加,并且也加大了直流剩余電流的產(chǎn)生,這對(duì)剩余電流保護(hù)裝置的檢測能力提出了更高的要求[7]。以AC型剩余電流保護(hù)裝置為例,當(dāng)主回路出現(xiàn)直流剩余電流,會(huì)造成磁環(huán)鐵芯的預(yù)先磁化,導(dǎo)致檢測裝置脫扣值偏移,進(jìn)入磁飽和區(qū),檢測會(huì)失準(zhǔn)或無法正常工作。直流剩余電流下AC型的磁化曲線如圖3所示。而對(duì)于A型剩余電流保護(hù)裝置,磁化特性更強(qiáng),能夠在較小的脈動(dòng)型直流剩余電流下正常工作;但當(dāng)主回路出現(xiàn)較大的平滑型直流剩余電流,剩余電檢測仍會(huì)失準(zhǔn)無法正常工作,帶來巨大的安全隱患。直流剩余電流下A型的磁化曲線如圖4所示。

隨著變頻技術(shù)的發(fā)展,因其節(jié)能效果明顯及在電動(dòng)機(jī)運(yùn)行調(diào)速方面的優(yōu)勢,變頻器應(yīng)用越來越深入國民生產(chǎn)生活的各個(gè)領(lǐng)域,不管民用、商用還是工業(yè)建設(shè)中都會(huì)使用到變頻設(shè)備。變頻器整流過程和逆變過程中都會(huì)產(chǎn)生高次諧波,并且設(shè)備內(nèi)部電路存在Y電容,及設(shè)備的電纜、機(jī)殼、繞組等部件與地之間存在的寄生電容,都會(huì)因高次諧波產(chǎn)生剩余電流。從防火的角度來看,高頻剩余電流能量不弱,在一定條件下會(huì)引發(fā)火災(zāi)。變頻器中的高頻、高脈沖比常規(guī)信號(hào)高,頻率高達(dá)幾十KHz或幾百KHz,僅配置A型、AC型和B型剩余電流保護(hù)的系統(tǒng)很難確保檢測的可靠性。

3.3傳統(tǒng)剩余電流檢測方案

傳統(tǒng)剩余電流檢測方案存在很大的局限性,因其采用元件相對(duì)固定,不支持修改,軟件輔助少,激勵(lì)電壓大,功耗較高,溫度使用范圍受限,無法測算剩余電流大小和剩余電流類型,不支持智能化分析等,已經(jīng)無法夠滿足日益變化的線路剩余電流檢測,傳統(tǒng)剩余電流檢測方案示意圖如圖5所示。傳統(tǒng)剩余電流保護(hù)裝置的線圈容易損壞,并且線圈是否損壞難以直接判斷,需要輔助人工定點(diǎn)定期檢查,而人工檢查則會(huì)造成線路跳閘,會(huì)降低線路檢測的可靠性,增加額外的工作量。由于A型、AC型和B型等剩余電流保護(hù)裝置已經(jīng)不足以滿足新型用電線路中剩余電流的檢測,因此提出B+型剩余電流保護(hù)裝置以解決此問題。

4? B+型剩余電流的數(shù)字化檢測方案

4.1? B+型剩余電流檢測技術(shù)

B+型剩余電流檢測在原有B型剩余電流檢測的基礎(chǔ)上,將高頻剩余電流的檢測頻率增加到150kHz,B+型剩余電流檢測是基于磁通門的原理,采用了單磁芯和單繞組結(jié)構(gòu)的剩余電流傳感器,為提高可靠性,將檢測繞組和激磁繞組設(shè)為同一繞組,利用磁芯的飽和現(xiàn)象來調(diào)制被測量磁場,在激勵(lì)源的磁化作用下,使磁芯發(fā)生飽和和非飽和的周期性變化,通過感應(yīng)磁場變化,檢測繞組中的電流變化從而獲知相線與中性線之間的剩余電流。

線路正常運(yùn)行時(shí),通常剩余電流為零。為保證剩余電流檢測的有效可靠,需要通過DSP控制模塊的程序設(shè)定一個(gè)自檢周期,針對(duì)高頻剩余電流的檢測頻率,發(fā)送一個(gè)特定頻率的自檢電流,對(duì)剩余電流檢測通道進(jìn)行周期性自檢,并通過離散傅立葉變換來獲取信號(hào)的頻域特征,以區(qū)分自檢電流和線路上的剩余電流,大大提高自檢的可靠性。

4.2數(shù)字化檢測方案

在B+型剩余電流檢測技術(shù)的基礎(chǔ)上,方案采用芯片異構(gòu)結(jié)構(gòu)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI智能算法相結(jié)合的方式來實(shí)現(xiàn)。數(shù)字化方案集成高速DSP單元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法單元、B+型剩余電流檢測單元,利用主CPU系統(tǒng)和協(xié)處理器系統(tǒng)的同步異構(gòu)處理方式,結(jié)合多維度數(shù)據(jù)采集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積AI算法,可自由調(diào)節(jié)參數(shù)以適配不同場景(I△n 值的軟件調(diào)整),具備低電壓、低功耗,并具有使用溫度-25℃~65℃的溫補(bǔ)提升,精確區(qū)分剩余電流大小和剩余電流類型等特點(diǎn)。

數(shù)字化檢測方案首先對(duì)線圈激勵(lì)控制、交/直流剩余電流、專用采集電路、高速高精度AD和溫濕度等參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。為了簡化結(jié)果分析,需要對(duì)采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理,辨別并剔除異常值,再對(duì)飽和時(shí)間、不同激勵(lì)區(qū)間上升速率、磁場變化率和不同頻點(diǎn)的分析等進(jìn)行數(shù)字化處理,同時(shí)進(jìn)行一致性、剩磁、溫濕度、LN穿線不平衡和LN電流誤差的數(shù)字化補(bǔ)償。再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合以及擬合數(shù)據(jù)的窗口化處理,形成擬合曲線,從而尋找相關(guān)變化點(diǎn),最終通過AI智能判別得到剩余電流大小和剩余電流類型。數(shù)字化剩余電流檢測方案示意圖如圖6所示,方案針對(duì)脈動(dòng)直流剩余電流的檢測結(jié)果如圖7所示。

4.3方案演示

運(yùn)用B+型剩余電流的數(shù)字化檢測方案,分別測試交流剩余電流信號(hào)、交流疊加直流剩余電流信號(hào)、脈動(dòng)直流剩余電流信號(hào),得到的結(jié)果如圖7~圖9所示。測試結(jié)果表明系統(tǒng)能夠采集更大數(shù)據(jù)量并進(jìn)行曲線擬合,能夠更好地提取圖片的整體和局部信息,在多通道特征信息處理上具備較大的優(yōu)勢,并可通過模型參數(shù)的修改從而調(diào)整方案適應(yīng)性,充分發(fā)揮數(shù)字化數(shù)據(jù)分析處理和辨別決策的優(yōu)勢。

5 結(jié)語

文中提出芯片異構(gòu)結(jié)構(gòu)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI智能算法的B+型剩余電流的數(shù)字化檢測方案,用于檢測低壓電網(wǎng)中各類型剩余電流。該方案充分利用集成芯片技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI建模的優(yōu)勢,相對(duì)于傳統(tǒng)的剩余電流檢測方案,不僅提高了檢測的精確性和可靠性,減少了誤判和漏判,同時(shí)因采用了大數(shù)據(jù)量采集分析,提升自動(dòng)化程度和智能預(yù)警能力,減少人工投入,大大提高了效率。此方案可應(yīng)用在剩余電流保護(hù)裝置的上下環(huán)節(jié),對(duì)于防止因剩余電流導(dǎo)致的線路漏電提出了有效手段,對(duì)避免因漏電造成的火災(zāi)、設(shè)備損壞和人員傷害,提高供用電安全具有重要價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

[1]賈承龍,徐嘯.剩余電流動(dòng)作保護(hù)裝置在低壓電網(wǎng)中的應(yīng)用[J]. 機(jī)電信息,2010(12):132,136.

[2]寇瑞,楊躍軍.剩余電流保護(hù)裝置原理與接線分析[J].?山西電力,2006,000(002):50-51,69.

[3]李孟,方厚善,安平.基于ARM控制器的剩余電流保護(hù)器檢測的研究[J].電器與能效管理技術(shù),2015(22):21-23.

[4]劉金琰,鄒建華,胡宏宇.剩余電流動(dòng)作保護(hù)器在電動(dòng)汽車充電系統(tǒng)的應(yīng)用[J].電器與能效管理技術(shù),2016(24):72-75.

[5]劉永梅,杜松懷,盛萬興.基于SVM-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合反饋的觸電電流檢測方法[J].電網(wǎng)技術(shù),2020,44(5):1972-1977.

[6]吳志明,嚴(yán)文交,周鳳靈.信號(hào)注入式的剩余電流檢測電路智能自檢方法[J].貴州電力技術(shù),2016,19(2):81-83.

[7]李奎,戴逸華,牛峰,等.基于觸發(fā)角識(shí)別的脈動(dòng)直流剩余電流有效值檢測方法[J].電力自動(dòng)化設(shè)備,2017,37(5):80-84.[2]寇瑞,楊躍軍.剩余電流保護(hù)裝置原理與接線分析[J].

猜你喜歡
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在路標(biāo)識(shí)別上的應(yīng)用研究
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抑制無線通信干擾探究
電子制作(2019年19期)2019-11-23 08:42:00
基于Alexnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物體識(shí)別研究
電子制作(2019年12期)2019-07-16 08:45:28
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)血泵生理控制
基于Q-Learning算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛艇控制
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拉矯機(jī)控制模型建立
復(fù)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基于WiFi的室內(nèi)LBS應(yīng)用
基于支持向量機(jī)回歸和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID整定
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分?jǐn)?shù)階控制的逆變電源
基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏陣列MPPT研究
電測與儀表(2014年2期)2014-04-04 09:04:04
习水县| 万盛区| 平阳县| 海盐县| 南木林县| 南召县| 上思县| 稷山县| 徐闻县| 丽江市| 迭部县| 射阳县| 兴文县| 陇川县| 堆龙德庆县| 焦作市| 黔江区| 鹤庆县| 宝丰县| 东海县| 闵行区| 南京市| 多伦县| 文山县| 鲁山县| 白山市| 普定县| 汾西县| 康定县| 南通市| 宁河县| 古田县| 绥德县| 辽阳市| 许昌市| 平安县| 泰州市| 凤庆县| 兰考县| 陵川县| 探索|