一种双模多负载回路电弧故障检测系统

    公开(公告)号:CN115598477A

    公开(公告)日:2023-01-13

    申请号:CN202211272839.1

    申请日:2022-10-18

    摘要: 本发明公开并实现了一种双模多负载回路电弧故障检测系统,针对现有实时电弧故障检测装置精准度不足和设备高负载持续运行等问题,本发明把故障电弧分为起始电弧和使用过程电弧两种,根据起始故障和用电过程故障不同情况分别使用不同模式检测方法,在过程模式下采用特征值分区检测方法,在保证准确率和实时性的情况下,使得方法趋于简单化。此方法以stm32H7为核心微处理器,搭配调理电路、电源电路、数据采集电路以及无线通信电路组成双模故障诊断系统。本发明同时兼具监控单负载电路和多负载电路,且具备监测精度高、速度快的特点,具有很强的推广价值和使用价值。

    一种基于VMD希尔伯特边际谱多特征融合的串联故障电弧检测方法

    公开(公告)号:CN116577612A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310499811.X

    申请日:2023-05-05

    IPC分类号: G01R31/12

    摘要: 本发明属于电力系统自动化技术领域,具体是公开提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、希尔伯特边际谱分析(Hilbert‑Huang transform,HHT)多特征融合的故障电弧检测方法。该方法首先通过对采集到的电流信号进行变分模态分解,提取出多个不同频率的固有模态函数,然后将各模态分量进行边际谱分析,针对模态分量边际谱的选取,提出依据多特征故障区分度进行模态分量选取方法,选取各模态分量边际谱故障区分度较高的特征量。为降低特征冗余度,采用线性成分分析进行特征融合,并最后导入神经网络进行分类验证检测精度。