CN102721896B - 故障电弧检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种能有效提高故障电弧的辨别和判定准确性的故障电弧检测方法，以电弧的普遍特征为基础，通过采集每周期的电流数据来分析电流波形是否存在正负半周不对称、周期差异过大，来判断是否发生了电弧故障，相对于现有技术，可以提高对故障电弧判断的准确性和精度，减少了AFCI产品的误动率。

Description

故障电弧检测方法

技术领域

本发明涉及电路保护设备领域，尤其是一种用于AFCI中故障电弧的检测的方法。

背景技术

家庭中的电气线路会因电路短路、电线老化、接触不良、电器产品故障等原因而在线路中产生电弧。电弧是一种空气导电现象，在两个电极之间产生强烈而持久的放电，能量集中，温度高，极易导致家庭中的火灾事故。然而传统的家用电路故障保护装置并不能对电弧故障产生保护，在预防家庭火灾事故中一种能针对电弧故障的保护装置是十分重要的。

AFCI（Arc-FaultCircuit-Interrupter）即电弧故障断路器，在传统的断路器的基础上添加了对故障电弧起保护作用的功能，以防范由于故障电弧而引发的火灾。AFCI的出现为用电安全提供了可靠的保障，最早应用于航空航天领域，现在已经逐步进入人们的日常生活之中。目前，国内外市场上针对低压配电系统的AFCI产品，都是针对120V，60Hz的负载设备开发的，适合于国内220V/AC，50Hz配电系统的AFCI产品是一项崭新的技术。

作为可以对故障电弧起保护作用的装置，对故障电弧的准确判断是其最基本，也是最核心的技术。发生故障电弧时的电流波形会因负荷的不同而有差异，但一些特征是电弧共有的，例如：电流“电流零休”现象；电流波形正负半周不对称；波形失去周期性；电流波形中含有丰富的高频分量。但由于电弧检测算法上的一些缺陷，使得目前大多数AFCI产品对故障电弧电流的判断存在不足之处，容易产生识别错误和误动作。

发明内容

本发明的目的是提供一种能有效提高故障电弧的辨别和判定准确性的故障电弧检测方法。

为解决上述问题，本发明的一种故障电弧检测方法，包括以下步骤：

1）以3200Hz的采样频率采集220V/50Hz交流电一个周期的电流值，得到离散的64个电流值，记为I₀、I₁、……、I₆₃，组成该周期的电流波形数据集合；

2）通过对比当前周期的电流值I₀、I₁、……、I₆₃和正常周期电流值I0₀、I0₁、……、I0₆₃来判断当前电流波形是否与正常周期电流的波形有不同，具体计算公式如下：

$I_{\mathrm{per}}=\underset{0}{\overset{63}{\mathrm{\Σ}}}|{I0}_k-I_k|$

得到表征当前电流周期与正常电流周期差异的参数I_per。其中I0₀、I0₁、……、I0₆₃表征正常周期的64个电流值，作为判断故障周期时的参照；

3）将I_per与伐值β₁比较，若I_per＜β₁，则用I₀、I₁、......、I₆₃中数值更新I0₀、I0₁、......、I0₆₃，并进入步骤1）；若I_per＞β₁，则进入步骤4）；

4）计算当前周期的电流的平均值来判断该周期电流波形的正负半周是否对称，具体计算公式如下：

$I_{\mathrm{aver}}=\frac{1}{64}\underset{0}{\overset{63}{\mathrm{\Σ}}}{I}_k$

得到表征电流正负半周是否对称的参数I_aver；

5）统计当前周期内的64个电流值中在0附近的值的个数，来表征该周期的电流是否存在平肩部，具体的计算式为：

$N=\underset{0}{\overset{63}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_k$

其中，

得到表示0附近值个数的参数N；

6）计算当前周期中相邻两个电流值的差值，找出其中最大值来表征该周期电流值最大变化率，具体计算式为：

D＝max(di₁,di₂,…,di₆₃)

其中，di_k＝I_k-I_k-1

得到表征电流变化率最大值的参数D；

7）将参数I_aver、N、D同伐值β₂、β₃、β₄比较，若其中任意两个参数大于伐值，则判断该周期为故障周期，并进入步骤8）；反之，则用I₀、I₁、......、I₆₃中数值更新I0₀、I0₁、......、I0₆₃，然后进入步骤1）进行下一周期的判断；

8）重复步骤1）至步骤7），计算相邻的25个周期内故障周期的数量Sum；

9）判断相邻的25个周期中故障周期的数量Sum是否大于或等于8，若Sum≥8，则判断为出现了电弧故障；若Sum<8，进入步骤1）。

注：以上伐值β₁、β₂、β₃、β₄为给定值，具体值可以通过实验数据进一步优化确定。

本发明的故障电弧检测方法以电弧的普遍特征为基础，通过采集每周期的电流数据来分析电流波形是否存在正负半周不对称、周期差异过大，来判断是否发生了电弧故障，相对于现有技术，可以提高对故障电弧判断的准确性和精度，减少了AFCI产品的误动率。

附图说明

图1为本发明中故障电弧检测方法的流程图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明技术方案，下面结合附图和实施方式对本发明作进一步的详细说明。

如图1所示，本发明的故障电弧检测方法，包括以下步骤：

1）以3200Hz的采样频率采集家用220V/50Hz交流电一个周期的电流值，得到离散的64个电流值，记为I₀、I₁、……、I₆₃，组成该周期的电流波形数据集合；

2）通过对比当前周期的电流值I₀、I₁、……、I₆₃和正常周期电流值I0₀、I0₁、……、I0₆₃来判断当前电流波形是否与正常周期电流的波形有不同，具体计算公式如下：

$I_{\mathrm{per}}=\underset{0}{\overset{63}{\mathrm{\&Sigma;}}}|{I0}_k-I_k|$

得到表征当前电流周期与正常电流周期差异的参数I_per。其中I0₀、I0₁、……、I0₆₃表征正常周期的64个电流值，作为判断故障周期时的参照；

3）将I_per与伐值β₁比较，若I_per＜β₁，则表明当前电流波形与正常电流波形一致，判断当前周期为正常周期，并用I₀、I₁、……、I₆₃中数值更新I0₀、I0₁、……、I0₆₃，然后进入步骤1）进行下一周期的判断；若I_per＞β₁，则表明当前电流波形与正常电流波形有较大的不同，可能该周期为故障周期，或者是有新负载和干扰的加入，进入步骤4）进一步判断；

4）计算当前周期的电流的平均值来判断该周期电流波形的正负半周是否对称，具体计算公式如下：

$I_{\mathrm{aver}}=\frac{1}{64}\underset{0}{\overset{63}{\mathrm{\&Sigma;}}}{I}_k$

得到表征电流正负半周是否对称的参数I_aver；

5）统计当前周期内的64个电流值中在0附近的值的个数，来表征该周期的电流是否存在平肩部，具体的计算式为：

$N=\underset{0}{\overset{63}{\mathrm{\&Sigma;}}}{Z}_k$

其中，

得到表示0附近值个数的参数N；

6）计算当前周期中相邻两个电流值的差值，找出其中最大值来表征该周期电流值最大变化率，具体计算式为：

D＝max(di₁,di₂,…,di₆₃)

其中，di_k＝I_k-I_k-1

得到表征电流变化率最大值的参数D；

7）将参数I_aver、N、D分别同伐值β₂、β₃、β₄比较，若其中任意两个参数大于伐值，则判断该周期为故障周期，并进入步骤8）；反之，则判断该周期为正常周期，并用I₀、I₁、……、I₆₃中数值更新I0₀、IO₁、……、I0₆₃，然后进入步骤1）进行下一周期的判断；

8）重复步骤1）至步骤7），判断相邻的25个周期内故障周期的数量：n₁、n₂、……、n₂₅表示相邻的25个周期是否为故障周期，其中n₁、n₂、……、n₂₅的初始值为0，若某一周期判断为故障周期，则相应的n值置1，计算相邻的25个周期中故障周期的个数

9）判断相邻的25个周期中故障周期的个数Sum是否大于或等于8，若Sum≥8，则判断为出现了电弧故障，脱扣器脱扣。

注：以上伐值β₁、β₂、β₃、β₄为给定值，具体值可以通过实验数据进一步优化确定。

本发明的故障电弧检测方法以电弧的普遍特征为基础，通过采集每周期的电流数据来分析电流波形是否存在正负半周不对称、周期差异过大，来判断是否发生了电弧故障，相对于现有技术，可以提高对故障电弧判断的准确性和精度，减少了AFCI产品的误动率。

Claims (1)

1.一种故障电弧检测方法，包括以下步骤：

1)以3200Hz的采样频率采集220V/50Hz交流电一个周期的电流值，得到离散的64个电流值，记为I₀、I₁、……、I₆₃，组成该周期的电流波形数据集合；

2)通过对比当前周期的电流值I₀、I₁、……、I₆₃和正常周期电流值I0₀、I0₁、……、I0₆₃来判断当前电流波形是否与正常周期电流的波形有不同，具体计算公式如下：

$I_{per}=\underset{0}{\overset{63}{\&Sigma;}}|I{0}_k-I_k|$

得到表征当前周期电流与正常周期电流差异的参数I_per；

3)将I_per与伐值β₁比较，若I_per＜β₁，则用I₀、I₁、……、I₆₃中数值更新I0₀、I0₁、……、I0₆₃，并进入步骤1)；若I_per＞β₁，则进入步骤4)；

4)计算当前周期的电流的平均值来判断该周期电流波形的正负半周是否对称，具体计算公式如下：

$I_{aver}=\frac{1}{64}\underset{0}{\overset{63}{\&Sigma;}}{I}_k$

得到表征电流正负半周是否对称的参数I_aver；

5)统计当前周期内的64个电流值中在0附近的值的个数，来表征该周期的电流是否存在平肩部，具体的计算式为：

$N=\underset{0}{\overset{63}{\&Sigma;}}{Z}_k$

其中，

得到表示0附近值个数的参数N；

6)计算当前周期中相邻两个电流值的差值，找出其中最大值来表征该周期电流值最大变化率，具体计算式为：

D＝max(di₁,di₂,…,di₆₃)

其中，di_k＝I_k-I_k-1

得到表征电流变化率最大值的参数D；

7)将参数I_aver、N、D同伐值β₂、β₃、β₄比较，若其中任意两个参数大于伐值，则判断该周期为故障周期，并进入步骤8)；反之，则用I₀、I₁、……、I₆₃中数值更新I0₀、I0₁、……、I0₆₃，然后进入步骤1)进行下一周期的判断；

8)重复步骤1)至步骤7)，计算相邻的25个周期内故障周期的数量Sum；

9)判断相邻的25个周期中故障周期的数量Sum是否大于或等于8，若Sum≥8，则判断为出现了电弧故障；若Sum<8，进入步骤1)。