基于电弧随机性和卷积网络的交流串联电弧故障识别方法

巩泉役; 彭克; 陈羽; 王玮; 刘发英

doi:10.7500/AEPS20220221005

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基于电弧随机性和卷积网络的交流串联电弧故障识别方法

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于电弧随机性和卷积网络的交流串联电弧故障识别方法
- Identification Method of AC Series Arc Fault Based on Randomness of Arc and Convolutional Network
- 电力系统自动化 2022年46卷第24期页码：162-169
- 作者机构：
  
  山东理工大学电气与电子工程学院，山东省淄博市255000
- 作者简介：
  
  巩泉役(1996—)，男，硕士研究生，主要研究方向：低压配电网故障定位与识别。E-mail：gqy17853333937@163.com
  彭克(1983—)，男，通信作者，博士，副教授，博士生导师，主要研究方向：交直流配电系统与综合能源系统。E-mail：pengke@sdut.edu.cn
  陈羽(1974—)，男，博士，教授，主要研究方向：智能配电网通信与自动化技术。E-mail：chenyukhl@hotmail.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51807112);国家重点研发计划智能电网技术与装备重点专项资助项目(2016YFB0900600)
- DOI：10.7500/AEPS20220221005
  中图分类号：
- 收稿：2022-02-21，
  
  修回：2022-04-27，
  
  网络出版：2022-10-18，
  
  纸质出版：2022-12-25
- 稿件说明：
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巩泉役,彭克,陈羽等.基于电弧随机性和卷积网络的交流串联电弧故障识别方法[J].电力系统自动化,2022,46(24):162-169.

GONG Quanyi,PENG Ke,CHEN Yu,et al.Identification Method of AC Series Arc Fault Based on Randomness of Arc and Convolutional Network[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(24):162-169.
巩泉役,彭克,陈羽等.基于电弧随机性和卷积网络的交流串联电弧故障识别方法[J].电力系统自动化,2022,46(24):162-169. DOI： 10.7500/AEPS20220221005.

GONG Quanyi,PENG Ke,CHEN Yu,et al.Identification Method of AC Series Arc Fault Based on Randomness of Arc and Convolutional Network[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(24):162-169. DOI： 10.7500/AEPS20220221005.

摘要

随着接入低压配电系统负载种类的增加，低压交流串联电弧故障的识别难度大幅提升。针对此类问题，提出基于电弧随机性的卷积网络识别方法。首先，对采集到的电流数据进行陷波滤波，以放大电弧的高频随机特性；然后，基于皮尔逊相关系数计算电流周期间的相似度，并通过求解一阶导数获得电弧特征值作为检测标准。与基于小波变换和奇异值分解法、基于经验模态分解和概率神经网络法、电流周期间差异法相比，所提方法对电弧半周期的识别精度最高。最后，将电弧特征值生成特征向量，并采用AlexNet模型进行训练，进一步增加方法的普适性。试验结果验证了所提方法的有效性。

Abstract

With the increase in types of loads connected to low-voltage distribution systems

the identification difficulty of low-voltage series arc faults greatly increases. For such problems

a neural network identification method based on randomness of arc is proposed. First

the collected current data is filtered by notch filtering to amplify the high-frequency random characteristics of the arc. Secondly

the current similarity

during the cycle is calculated based on the Pearson correlation coefficient

and the characteristic values of the arc are obtained by calculating the first-order derivative as the detection standard. Compared with the method based on wavelet transform and singular value decomposition

the method based on empirical mode decomposition (EMD) and probabilistic neural network (PNN)

and the method based on current cycle difference

the proposed method has the highest recognition accuracy for the half cycle of arc. Finally

the characteristic values of the arc are used to generate characteristic vectors

and the AlexNet model is adopted for training the fault detection method to further increase the universality of the method. The test results verify the effectiveness of the proposed method.

关键词

Keywords

references

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