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电弧故障断路器的故障电弧电流特性研究

刘湘澎  
【摘要】:我国电气火灾发生率长期以来居高不下,电气火灾造成的损失一直居各类火灾原因之首,而电弧是引起电气火灾的重要原因之一。为了有效防范故障电弧引发电气火灾,电弧故障断路器(AFC工)应运而生,电弧故障断路器最开始是在美国家庭中使用的,根据资料显示,使用该断路器后,美国国内的电气火灾数量大大的减少了。电弧故障断路器能够发现故障电弧,自动切断电源,避免引起更为严重的后果,其工作的关键在于准确辨识故障电弧。本文的目的就是研究故障电弧电流同正常电流之间的本质差异,通过不同的数学方法分析电弧和正常情况下电流数据的特征,为识别故障电弧提供依据。 文章详细分析了故障电弧与电气火灾的关系,比较了电弧故障断路器与普通断路器的差异,探讨了电弧故障断路器优于普通断路器的原因。通过笔者搭建的电弧实验平台,模拟线路中发生串联电弧时的状况,获得了分别单独以纯电阻、调光灯、空调、计算机、计算机和调光灯组合作为负载时各自的故障电弧电流和正常电流的实测数据。 对于实测数据,首先进行数据指标的分析,包括分析了负载在故障电弧和正常两种情形下电流有效值、平均值、峰峰值、平肩部百分比和电流上升率等数据指标之间的差异,找出同一负载两情形下这些指标下的特征。其次,运用傅里叶变换观察两种情况下的频谱特征,并比较发生故障电弧时奇次谐波含量和偶次谐波含量与正常情形时存在的差异。继傅里叶分析之后,进一步运用小波变换分析实验数据,根据分解重构后的误差值大小选择合适的小波基函数及分解层数,依据所选择的小波基函数对数据进行去噪声处理,信号故障点的判断,提取小波变换后的能量特征向量,并运用该特征向量作为小波神经网络的输入样本。最后,提出了一种基于综合运用数据指标分析结果,傅里叶分析结果和小波变化分析结果的故障电弧神经网络辨识方法,给出了辨识流程图。对数据进行神经网络的训练和测试,结果表明小波神经网络数据识别率较高,小波神经网络为故障电弧的检测方法提供新的研究思路。


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