基于小波近似熵的串联电弧故障识别方法

郭凤仪 李 坤 陈昌垦 刘艳丽 王喜利 王智勇

（辽宁工程技术大学电气与控制工程学院 葫芦岛 125105）

基于小波近似熵的串联电弧故障识别方法

郭凤仪 李 坤 陈昌垦 刘艳丽 王喜利 王智勇

（辽宁工程技术大学电气与控制工程学院 葫芦岛 125105）

根据UL1699标准搭建了串联电弧故障发生装置，并针对不同类型负载进行实验，获得了供电线路正常工作状态和发生电弧故障状态时的电流信号实验数据。应用小波变换对电流信号进行分解重构，通过近似熵（ApEn）算法对分解重构后各频段信号的不规则程度进行量化，得到电流信号的特征向量，并将其输入到支持向量机（SVM）。通过SVM对电流信号特征向量进行分类，完成电弧故障的检测识别。结果表明，通过小波近似熵算法得到的电弧故障特征向量能够作为诊断识别电弧故障的有效依据。

电弧故障 近似熵 特征向量 小波分解 支持向量机

0 引言

近年来人们的防火意识显著提高，电气火灾逐渐引起人们的关注。2010年全国共接报火灾13.17万起，由电气原因引起的火灾40 481起，占30.7%，在69起较大火灾中，有24起为电气原因引起，占34.8%。在电力线路中，虚连、电缆材料绝缘老化、接线不规范、器件质量不合格等都会引发串联电弧故障，由于其电流在断路器额定电流2～5倍范围内，所以不会被短路、过电流等保护器件检测到，这就造成串联电弧故障在不为人知的情况下进一步加剧，最终造成火灾。由此可见，有效地识别电弧故障是保证安全供电、预防电气火灾的关键。……