一種低壓故障電弧檢測的FFT判定方法

王曉軍

（國網(wǎng)浙江省電力公司瑞安供電公司，浙江瑞安325200）

一種低壓故障電弧檢測的FFT判定方法

王曉軍

（國網(wǎng)浙江省電力公司瑞安供電公司，浙江瑞安325200）

介紹國內(nèi)外故障電弧判定以及檢測的研究現(xiàn)狀，測定線性負(fù)載與非線性負(fù)載在正常狀態(tài)與故障電弧發(fā)生狀態(tài)下的電流信號特征，并通過快速傅里葉變換（FFT）將電流信號變換到頻域進(jìn)行分析，提出一種判定負(fù)載是否產(chǎn)生故障電弧的較為準(zhǔn)確的方法：線性負(fù)載發(fā)生故障電弧時(shí)幅值變化率大于1，非線性負(fù)載發(fā)生故障電弧時(shí)電流幅值變化率小于1。

故障電?。痪€性負(fù)載；非線性負(fù)載；快速傅里葉變換；諧波

0 引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，生產(chǎn)生活所需各類用電設(shè)備不斷增多，相應(yīng)的，電力系統(tǒng)的組成部分越來越多，工作狀態(tài)也更加復(fù)雜多變，這就極大地增大了電力系統(tǒng)故障的發(fā)生概率。據(jù)2014年《中國消防年鑒》統(tǒng)計(jì)，2013年全國共發(fā)生火災(zāi)388 821起，其中因線路或設(shè)備故障等原因造成的電氣類火災(zāi)就有115 599起，占29.73%，死亡人數(shù)745人，占總因火災(zāi)死亡人數(shù)的35.25%，造成的直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)193 686.2萬元[1]。故障電弧在電氣類火災(zāi)的成因中占了相當(dāng)大的比例，因此，開展對故障電弧檢測及設(shè)備保護(hù)的研究能有效降低電弧故障引發(fā)火災(zāi)的概率，對保證安全生產(chǎn)和百姓生活有著重要的意義。

電弧是氣體放電中一種強(qiáng)烈的自持放電現(xiàn)象，會在電極間的氣體或金屬蒸汽中形成持續(xù)的電流，并伴隨強(qiáng)烈的發(fā)光發(fā)熱現(xiàn)象。國外關(guān)于故障電弧診斷及檢測的研究起步較早，最早可以追溯至20世紀(jì)20年代，并且對故障類型和電弧數(shù)學(xué)模型的研究都較為全面。R.Spyker[2]等人對不同氣隙下的串聯(lián)電弧電流進(jìn)行了研究，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示電弧電流的諧波含量顯著高于正常電流。韓國的Chul-Hwan Kim[3]等人利用小波變換對故障電弧的檢測進(jìn)行了研究。Peter Muller等人對故障電弧電流的時(shí)域和頻域特性進(jìn)行了研究，研究結(jié)果顯示電弧是導(dǎo)致線電流零休的主要原因，在頻域方面，故障電弧出現(xiàn)時(shí)往往伴隨著明顯的三次諧波的上升現(xiàn)象。James.A.Momoh等人[4]通過對電流電壓進(jìn)行傅里葉變換的方法判斷是否產(chǎn)生故障電弧，但是該種判斷方法較易受干擾，所以研究人員又在此基礎(chǔ)上通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行更細(xì)致判斷，提高了判斷的準(zhǔn)確性。加拿大的T. S.Sidhu[5]等人通過設(shè)置的傳感器組檢測故障電弧的發(fā)生，利用傳感器檢測到的相關(guān)信號來測量故障電弧產(chǎn)生時(shí)的熱量、噪聲以及電磁場強(qiáng)度等特性，該故障電弧檢測裝置只有在設(shè)定的幾個(gè)參量都超過閾值時(shí)才會發(fā)出故障電弧產(chǎn)生的警報(bào)，并且為了方便檢修，還配套了相關(guān)的電弧定位裝置來確定故障發(fā)生位置。雖然該套故障電弧檢測裝置能夠較準(zhǔn)確地檢測到故障電弧的產(chǎn)生位置，但是體積較龐大，在長線路等條件下不具備使用條件。

我國對故障電弧的研究起步較晚，并且對故障電弧的研究尚不完善，能夠投入生產(chǎn)生活實(shí)際進(jìn)行故障電弧檢測的產(chǎn)品還十分稀少。浙江大學(xué)對故障電弧的故障電流與負(fù)載啟動時(shí)的電流進(jìn)行了較為準(zhǔn)確的區(qū)別[6]，使得在家庭負(fù)載下的故障電弧的檢測較為準(zhǔn)確，南京航空航天大學(xué)的王莉[7]等人研制的故障電弧信號采集裝置通過模擬實(shí)驗(yàn)采集故障電弧信號，分析采集到的故障信號，提取故障電弧的信號特征值并利用小波變換算法，降低了故障電弧識別錯(cuò)誤率。

分析典型線性負(fù)載和非線性負(fù)載電流波形特點(diǎn)，通過快速傅里葉變換對電流信號在頻域的特點(diǎn)進(jìn)行了研究，總結(jié)出可以判定故障電弧是否發(fā)生的一般規(guī)律。

1 不同負(fù)載故障電弧波形分析

對幾種不同類型負(fù)載的正常工作電流和出現(xiàn)故障電弧時(shí)的故障電流進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，由于實(shí)際情況下故障電弧的定位仍具有極大的難度，因此不再分析故障電弧的電壓特性。

實(shí)驗(yàn)電路測量回路如圖1所示，線性負(fù)載正常工作電流與故障電弧電流對比如圖2所示。

圖1 實(shí)驗(yàn)測量回路

通過圖1可以看出吹風(fēng)機(jī)與電暖器等線性負(fù)載在正常工作時(shí)電流為正弦波，但當(dāng)故障電弧出現(xiàn)后，電流波形發(fā)生改變，出現(xiàn)了明顯的高次諧波，在出現(xiàn)高次諧波的區(qū)間同時(shí)發(fā)生了電流零休現(xiàn)象。

非線性負(fù)載正常工作電流與故障電弧電流對比如圖3所示。

圖2 線性負(fù)載故障電弧電流與正常工作電流比較

圖3 非線性負(fù)載故障電弧電流與正常工作電流比較

從圖3可知，熒光燈與LED屏幕等非線性負(fù)載用電設(shè)備在正常工作時(shí)的電流波形均不是正弦波，熒光燈在正常工作時(shí)電流波形為較規(guī)則的三角波，而LED屏幕的正常工作電流波形則為較不規(guī)則類似半正弦波的合成波。當(dāng)熒光燈管在出現(xiàn)故障電弧情況后電流變化劇烈，幅值明顯上升并出現(xiàn)了高次諧波，但是沒有電流的零休區(qū)間出現(xiàn)，但是LED屏幕在出現(xiàn)故障電弧后，電流的幅值由最開始的與正常工作電流基本相同逐漸變小，同時(shí)產(chǎn)生了幅值很高的高次諧波。

通過分析對比電流波形與幅值可以看出，線性負(fù)載故障電弧電流特點(diǎn)明顯易于檢測，但是對于某些非線性負(fù)載如熒光燈、顯示器等用電設(shè)備，故障電弧電流與正常電流則較難區(qū)別。

2 故障電弧電流信號診斷

2.1 電弧電流傅里葉分析

傅里葉變換是將時(shí)域的函數(shù)變?yōu)橐灶l率為自變量的頻域函數(shù)的一種變換關(guān)系，傅里葉變換在信號處理等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用，通過傅里葉變換可以考察信號與頻率的關(guān)系。通過傅里葉變換，可以非常清楚地觀察到正常電流與發(fā)生故障電弧后的故障電流頻譜圖，這對區(qū)分正常電流與故障電弧電流有極大的幫助。

有限長序列x（n）的DFT（離散傅里葉變換）為：

將有限長序列x（n）（序列長度為N，N=2M）拆分成奇偶2組序列x1（n）和x2（n），則：

用N/2個(gè)點(diǎn)的x1（k）和x2（k）序列表示x（n），則：

又由于：

所以：

式中：k的取值范圍為0～（N-1）。

因?yàn)閤1（k）和x2（k）序列均以N/2為周期，且旋轉(zhuǎn)因子滿足：

所以x（k）也可以表示為：

采用FFT（快速離散傅里葉變換）算法對上述樣例的正常工作電流與故障電弧產(chǎn)生后的故障電流進(jìn)行變換。正常電流與故障電流變換后情況如圖4所示。

通過分析頻譜可以得出線性負(fù)載以及非線性負(fù)載在頻域下的各自特征。對于正常工作電流為正弦波的線性負(fù)載，在正常工作狀態(tài)下電流信號主要分布在奇次諧波上，基本不存在偶次諧波，并且諧波幅值隨著諧波次數(shù)的增大呈減小趨勢。在故障電弧出現(xiàn)后，故障電流在奇次和偶次諧波上均有分布并且各諧波幅值和正常工作電流相比有大幅增加。對于正常工作時(shí)電流就不是正弦波的非線性負(fù)載，正常工作電流也是基本出現(xiàn)在奇次諧波上，偶次諧波幅值都很小，在出現(xiàn)故障電弧后電流信號在奇偶次諧波上均有分布，但奇次諧波上信號的幅值要小于正常工作狀態(tài)下的信號幅值，偶次諧波上的幅值出現(xiàn)了增大的現(xiàn)象。

2.2 故障電弧的判定

通過表1可以看出，線性負(fù)載發(fā)生故障電弧時(shí)奇次諧波幅值變化率的平均值m＞1，而非線性負(fù)載發(fā)生故障電弧時(shí)奇次諧波幅值變化率的平均值m＜1，這就可以通過電流傳感器對線路進(jìn)行實(shí)時(shí)采樣并進(jìn)行FFT變換，在確定負(fù)載類型的基礎(chǔ)上對故障電弧進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測。若負(fù)載為線性負(fù)載：m值小于1時(shí)為正常工作狀態(tài)；m值大于1時(shí)，則可判斷為產(chǎn)生故障電弧。若負(fù)載為非線性負(fù)載：m值大于1時(shí)為正常工作狀態(tài)；m值小于1時(shí)，則可判斷為有故障電弧產(chǎn)生。

圖4 正常電流與故障電流變化后諧波情況

表1 線性負(fù)載與非線性負(fù)載電流信號變化率

3 結(jié)語

通過分析不同負(fù)載類型的電流信號波形并通過快速傅里葉變換算法對收集到的信號進(jìn)行變換，對頻域內(nèi)的正常工作與故障電弧出現(xiàn)時(shí)的電流信號進(jìn)行分析，通過分析不同次諧波幅值的變化，提出了一種能夠判斷線性負(fù)載與非線性負(fù)載發(fā)生故障電弧的檢測方法：通過設(shè)定閾值篩選出的奇次諧波的幅值變化率作為故障電弧是否產(chǎn)生的依據(jù)，對線性負(fù)載奇次諧波幅值變化率大于1時(shí)為發(fā)生故障電弧情況，對非線性負(fù)載奇次諧波幅值變化率小于時(shí)可以判定為產(chǎn)生故障電弧。

[1]公安部消防局.中國消防年鑒2014[M]．北京：中國人民公安大學(xué)出版社，2015．

[2]潘亦辰，周國良，賈斌.配電網(wǎng)低壓故障檢測儀的設(shè)計(jì)及應(yīng)用[J].浙江電力，2016（7）∶69-72.

[3]李雙偉.一起線路保護(hù)裝置異常報(bào)警的分析處理[J].浙江電力，2016（8）∶39-41.

[4]金文德，江藝寶，丁一.以用戶為中心的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化管理關(guān)鍵問題研究現(xiàn)狀及展望[J].浙江電力，2016，35（10）∶73-80.

[5]SPYKER R，SCHWEICKART D L，HOWATH J C，et al. An Evaluation of Diagnosis Techniques Relevant to Arcing Fault Current Interrupters for Direct Current Power System[C].Record of Future Aircraft Electrical Insulation Conference and Electrical Manufacturing Expo Proceedings，USA，2005.

[6]CHUL HWAN KIM，HYUN KIM，YOUNG HUN KO，et al.

A Novel Fault-Detection Technique of High-Impedance Arcing Faults in Transmission Lines Using the Wavelet Transform[J].IEEE Transaction on power delivery，2002，17（4）∶921-929.

[7]JAMES A MOMOH，ROBBERT BUTTON.Design and Anslysis of Aeroapace DC Arcing Faults Using Fast Fourier Transformation and Artificial Neural Network[C].Conf. Record of Power Engineering Society General Meeting. 2003.

[8]SIDHU T S，GURDEEP SINGH，SACHDEV M S.Mieroprocessor Based Instrument for for Detecting and Locat-ing Electric Arcs[C].Record of IEEE Transaction on Power Delivery，1998.

[9]趙淑敏，吳為麟．建筑配電系統(tǒng)故障電弧的仿真與檢測[J]．低壓電器，2007（4）∶38-44．

[10]王莉，曹璐，嚴(yán)仰光．航空交流電弧特性的研究[J]．低壓電器，2011（2）∶19-23.

（本文編輯：徐晗）

A FFT-based Low-voltage Arcing Fault Detection Method

WANG Xiaojun
（State Grid Rui'an Power Supply Company，Rui′an Zhejiang 325200，China）

This paper describes the determination and research about arc fault detection both at home and abroad；besides，it measures current signal characteristics of linear and nonlinear load under normal and arc fault states.Current signal is analyzed in frequency domain by using fast Fourier transform（FFT）algorithm，and an accurate arcing fault detection method is proposed∶in case of arcing fault,the magnitude change rate of liner load is greater than 1 while the magnitude change rate of non-linear load is smaller than 1.

arcing fault；liner load；non-liner load；FFT；harmonic

TM773

B

1007-1881（2017）01-0019-04

2016-07-11

王曉軍（1970），男，助理工程師，從事110 kV變電站檢修工作。