新型电力系统下电弧故障诊断技术及发展趋势

秦译为,张蓬鹤,宋如楠,祝毛宁

(中国电力科学研究院,北京 100192)

0 引 言

能源作为经济社会发展的重要基础和动力,关系到国计民生和国家安全。“十四五”时期是系统推进我国能源绿色智慧转型,助力社会建设和高质量发展,为实现 “碳达峰、碳中和”目标奠定基础的关键时期。构建新型电力系统的大前提是能够确保电力能源安全稳定供应,随着经济全球化进程不断加快,以清洁低碳、安全可控、灵活高效、智能友好、开放互动为基本特征的新型电力系统建设正面临着各种复杂严峻的技术挑战,但同时也催生出了对新领域的探索和新技术的需求。面对我国以源网荷储互动与多能互补为支撑的电网运行现状,如何保证电网安全可靠运行成为了目前电力系统研究领域的热点。

近年来,随着高比例、大规模可再生能源的接入和电力电子设备的广泛应用,全球气候变化不稳定因素增加,故障电弧无法精准诊断识别成为了制约电气火灾精准监测和预防的主要原因,严重威胁供用电安全。根据应急管理部消防救援局公布的数据,全国火灾近五年来损失严重,电气原因正是引发火灾的主要原因之一(见图1、图2),且电气火灾中近8成以上是由故障电弧引起的。据美国州消防署署长全国协会分析,故障电弧在美国引发电气火灾的原因中占比约65%。由此可见,故障电弧引发的危害不容小视。不仅如此,故障电弧发生时,其自身阻抗及辐射效应将带来谐波干扰并影响电能质量、损坏电气设备、影响供电经济性,同时由其发展而来的持续性高温极易烧毁系统组件引发电气火灾,严重危及人民生命财产安全和电网可靠性。

图1 近五年全国火灾情况

图2 2021年全国火灾事故原因

现有的故障电弧诊断、识别等技术虽然已有研究,但是非线性负荷及复杂的气候环境因素耦合,导致故障电弧的演变机理更加复杂,建模分析精度低与评价指标单一使得故障电弧不能被快速诊断。随着新型电力系统的发展,由于传统的电弧故障诊断技术不足以应对日益复杂的用电场景,目前国内外专家学者们对不同原理的电弧故障诊断技术开展了研究。文中主要针对低压开关设备中存在的以空气为主要介质的电弧进行分析。首先分析了不同原理的故障电弧诊断技术,为不同需求下的故障电弧诊断方法和保护装置的选择提供参考。其次,对故障电弧试验检测方法及现行标准进行了介绍,并展望了未来电弧故障诊断技术可能的应用属性和应用价值。最后,文章总结了新型电力系统下电弧故障诊断技术面临的挑战及发展趋势。

1 故障电弧的特征

1.1 故障电弧的电特性研究

电弧的形成十分复杂,其产生、燃烧、熄灭这一物理过程时间短、空间小,对电极附近鞘层区的物理机理尚不明确,很难准确反映电弧动态形成过程的瞬态变化规律。故障电弧又易受到温度、湿度、气压、光照强度及系统内多种绝缘结构等复杂因素的影响,造成电弧参数的阶跃性变化[1]。对于新型电力系统来说,故障电弧的生长环境变化规律更加复杂,如分布式光伏等自用储能用户以及充电桩等新型负载的接入,使线路发生直流故障电弧的概率增加,其特征也会随复杂环境等因素改变,从而增加用电安全隐患。

从等离子体的微观角度深入分析电弧的动态过程本源和电参量的变化特性,是揭示电弧物理特性的有效手段。目前研究对象主要针对电弧电压、电流、瞬态阻抗、功率、能量等电特性,研究内容主要包括电弧的伏安特性、阻安特性等,以及其拟合的数值方程,然后得出电参量变化的相应规律和结论。文献[2]依据高海拔环境下电弧电压的变化规律将分断过程划分为四个阶段,推导出相应的电弧电压电流数值方程,分析不同预期分断电流、合闸相角、气压和电弧电压对分断过程的影响。文献[3]分别建立了电弧的等效电阻、电压、功率与电流、电极间距间的数值拟合模型,以此获得了电弧的R-I、V-I、P-I特性。文献[4]针对4 A～1 000 A之间的直流电流,研究了电弧场强即每弧长段的电压值,并给出了电弧电压按“无电场腔室”、“交叉场自由电弧”和“交叉场腔室”的顺序增加的定性结论。文献[5]认为电弧产生条件和其涉及的表面状况不同使得出现的电弧类型也不同,电弧的严重程度由所涉及的电弧表面和电弧电流流动路径决定,并在不同的电压水平和间隙长度下记录两次电弧事件的电压特性。除了基本电特性,还有学者致力于电弧能量特性的研究,如通过对比灭弧室内温度和气流流速变化可以分析电弧能量和气流速度之间的竞争关系[6]。通过能量权重即能量熵概念的应用,也可以有效反映故障电弧电流信号的能量分布[7]。

1.2 故障电弧其他物理特性研究

故障电弧声、光、热、磁等其他物理特性也能够侧面揭示其生长机理,国内外已有学者尝试研究利用电弧的电磁辐射信号进行故障定位和识别等新型电力系统下的故障诊断问题[8-10]。

对于弧声特性的研究,文献[11]基于100 A以下小电流和1 kA以上大电流两种情形下的故障电弧静态伏安特性,分析故障电弧的稳态工作点和电阻特性,然后研究电流噪声的强度关系。文献[12]根据电弧的物理状态,推导出与不同斜率下的频率平方根成反比的电流噪声功率谱密度,并将时域中模拟的噪声叠加到现有的直流故障电弧模型上,研究不同噪声对于电弧特性的影响。

对弧光特性的研究,文献[13]通过测量电弧的光谱和图像,研究了电弧温度与光强的关系。当电弧在狭窄的封闭室中被铜线点燃时,光谱仪捕捉到电弧光谱,并用Boltzmann图法计算电弧温度,同时记录电弧光谱仪光纤附近点的电弧图像。发现光谱仪测量的弧光强度与电弧温度直接相关,且温度的四次方与光强度之间近似呈线性关系。文献[14]在小型断路器中进行电流中断试验和压力测量的同时,对电流零点附近的电弧进行光发射光谱分析。

对电弧热特性的研究,文献[15]对不同电压、电阻、电极间隙条件下的放电过程进行数值研究,温度分布表明电弧的最高温度会随电阻的增大而减小,随电极间隙的增大呈分数指数式增加,随电压在一定范围内呈现速率减小的线性增长;电弧温度的提高会使近弧侧的电极导体具有更高的温度降速,但该速率会随着导体长度的加大而减小;电极间隙的增大还会使电弧的最高温度向尖端电极靠近。考虑到故障电弧发生过程中热对流损失和热传导损失,文献[16]提出了一种基于电-热能转换的电弧模型,用于模拟220 V电源系统中连续故障电弧与外电路相互作用的过程。由于该电弧模型是一个多变量非线性微分方程,该团队提出了一种基于电流区域分割的计算方法,根据测量电压波形中的非光滑连接部分,使得模型参数可以在每个电流区域根据试验需要独立调整。

1.3 故障电弧的建模类型

1.3.1 数学模型

故障电弧数学模型主要研究黑盒模型,其研究本质上是将电弧当作可变阻抗或电阻,只关注电弧外部即电压和电流规律变化情况,而不考虑电弧自身的内部属性。通过各项参数的数值精细化,理论上可以得到较确切的特定开关器件的电弧模型,比如在基于VHDL-AMS模拟和混合信号仿真试验中模拟故障电弧黑盒模型的瞬态行为,以专门用于低压装置[17]。但经过数值调试后的模型不可避免地会降低准确度[18]。表1为常见的电弧数学经验模型[19-23]。数学模型一般对于大电流电弧具有很好的适配性和准确度,但是对于小电流电弧,会丢失部分电弧特征,存在较大误差[24],因此国内外专家学者们大多数是基于数学-物理模型进行电弧特性研究。

表1 常见的电弧数学模型

1.3.2 数学-物理模型

Cassie模型和Mayr模型是经典的数学-物理模型代表,二者都在数学模型的基础上考虑了电弧的散出能量和贮存能量形式,区别在于前者假定电弧温度不变,而后者则假定电弧温度随电弧轴心径向距离和时间改变。这两种典型模型较数学模型具有更广泛的应用范围。但实际上电弧能量散出是以这两种假设方式结合进行的过程。目前的国内外研究者们尝试对电弧的数学-物理模型进行改进和创新,以适应复杂用电场景的特性研究需求。文献[25]建立了两级光伏并网系统的电弧故障模型电路结构,其中的故障电弧模型由Cassie电弧模型和高斯白噪声模块复合而成,通过该模型研究电弧发生前后电流和电压的变化。文献[26]提出了一种改进的Mayr模型,将电弧看成一个时变阻抗,在“零休”区间发生RLC高频振荡,模拟了低压串联电弧故障的电流波形,弥补了经典电弧模型在阻性负载和阻感性负载情况下丢失原本电弧部分特征的缺陷。文献[27]基于电弧间隙平衡理论,分析了经典Mayr模型和Cassie模型的特点,建立了Mayr和Cassie合理组合的电弧模型,进一步研究了弧长对电弧特性的影响,以及接地电弧的物理特性。

基于有限元分析的磁流体动力学(Magnetohydr-odynamic,MHD)模型,是通过不同的仿真实验环境选择不同的边界条件和计算域,深入分析故障电弧磁场、气流场、温度场等物理场中的能量演变规律。文献[28]通过改变间隙的磁场分布使电弧所受的电磁力增加,从而电弧半径变小加快电弧的熄灭,然后基于COMSOL仿真平台,根据MHD理论建立了间隙电弧放电仿真模型。文献[29]则通过MHD模型模拟电弧的运动特性,并分析了电弧角中动态直流电弧的数学模型。模拟了侧风、无风和45°风向三种气流,以演示气流对电弧移动行为的影响。实验表明三种不同条件下的电弧移动行为有很大不同。但是当电弧温度高达9 000 K时,在各种模拟过程中没有明显差异。在试验开始的250 ms后,电弧电压和电阻逐渐增加,而电弧电流逐渐减小。

相比数学模型,数学-物理模型详细研究电弧的物理过程,特别是对其能量现象进行全面认识,根据能量守恒定律和等离子体特性构造方程组,继而推导出电弧模型[30-32]。但是这类模型更侧重于研究电弧燃炽和熄灭时的复杂物理过程,并不适用于与系统配合进行电路仿真。目前研究者们开始尝试构建复合类模型,即据实验场景的需要,将单一的两种数学模型或者数学-物理模型复合构建,以综合两类模型的优点。目前在光伏直流故障电弧方面,已有关于复合模型的研究成果[33-34]。

2 电弧故障诊断技术的研究现状

2.1 基于时域特征的故障电弧诊断方法

故障电弧的诊断通常包括三个阶段,即特征测量、特征提取、正常和故障情况的分类与决策[35]。故障电弧的诊断方法见图3。

图3 故障电弧的诊断方法

故障电弧发生时,电流波形往往产生畸变,通过研究电流波形的毛刺、尖峰、平肩等部分波形特点,分析比对故障电弧及正常工况下的电压和电流的幅值、高变化率等情况,以此作为时域特征诊断和识别故障电弧。检测电弧电流最直观的时域特征就是电流幅值,在检测高能电弧电流方面可以表现出良好的性能[36]。其他时域特征也已用于诊断故障电弧,例如电流变化率、电流波形的几何特征[37]。另外电压波形变化也可以用于时域特征诊断。由于负载电压在电弧发生期间也会发生阶跃性变化,文献[38]提出了一种阶跃变化检测器用来检测故障电弧的发生。文献[39]利用了分解开闭交替序列(DOCAS)的时域特征方法检测和定位光伏直流故障电弧。由于在DOCAS算法的输出处生成持续的随机尖峰,其与直流电弧电流、电压信号的变化率相关,因此通过捕捉直流故障电弧的电参量信号来检测其发生率,并在不同的辐照度、故障位置和噪声条件下对该方法进行了测试。然而,基于时域特征的诊断方法需要获取数据、训练数据集和定义阈值,因此限制了其广泛使用。此外,数学方法如人工神经网络(ANN)[40-41]、卡尔曼滤波器[42]、模糊逻辑[43]等也已被应用于诊断故障电弧的特定模式。

2.2 基于频域特征的故障电弧诊断方法

基于频域特征的诊断方法一般通过提取电弧电参量的高频分量、谐波分量、次谐波分量和互相关指标等进行检测。频域特征如故障电弧电流的谐波含量[44],由于其谐波频率容易被其他故障信号的谐波频率所掩盖,因此需要预先设定阈值,再通过快速傅里叶变换(FFT)等数学方法比较提取到的谐波和阈值,再进行故障判决。但这种方法本身就会限制其适用性。因此,对于诊断故障阈值的定义,是避免装置误判的关键点。文献[45]将FFT与ANN相结合,通过训练特征数据,以优化串联电弧故障诊断。基于FFT的谐波特征提取还可以通过小波变换(Wavelet Transform,WT)改进,以提高故障识别精度。小波变换方法已被应用于诊断电弧故障,如高阻抗(HIF)故障。一般诊断方法是基于电压或电流信号的频域特征分解,或通过将小波变换分解与其他数学算法相结合,如核密度估计[46]。文献[47]利用经验小波变换(Empirical Wavelet Transform, EWT)进行频谱分割并提取出具有紧支撑的模态分量,根据电弧燃弧前后信息熵的熵减分析选取特征分量。为避免噪声影响,文献[48]利用小波函数对故障电弧电流信号进行处理,分别提取出基于负载电流波形相似度和小波能量的各频段特征,并搭建实验平台进行试验验证。变分模式分解法(VMD)可以克服一些传统模态分解算法的混叠和端点效应,从而提高频带质量。文献[49]研究了在并网逆变器启停和负载变化条件下,光伏系统故障电弧的诊断方法。采用VMD提取电弧电流信号的特征频带,并计算相应频带信号的香农熵来反映信号复杂度的变化。选取合适的时间窗长度和两种最优检测变量,以获得故障电弧识别结果。复杂环境噪声和运行扰动,会使得光伏系统故障电弧特征减弱,无法通过现有基于小波变换原理的数字滤波器直接获得。文献[50]经过研究发现在大于15.6 kHz的较高频段中故障电弧特征会变得较弱,由此提出了基于蚁群算法的随机谐振(ACA-SR)方法以增强故障电弧的特征。

2.3 基于时频域特征的故障电弧诊断方法

时频域特征诊断方法一般被用于串联电弧故障检测,特别是在光伏系统等直流电源的情况下。在大型光伏系统中,故障定位仍然是重大的技术挑战;在小型光伏电站中,故障检测系统的效率则是关键,而效率的高低很大程度上取决于光伏系统的架构是否成熟完备[51]。文献[52]通过提取光伏板出口处的电流波形,研究了并联故障电弧的电流特性。对电弧电流进行傅里叶变换,发现电流的高频分量主要集中在126 kHz～250 kHz范围内。通过时频域特征分析,选择反向电流最大值、反向电流模极大值以及电弧能量作为检测的判据。文献[53]提出了采用PCA盲源分离算法,利用PCA推导出合适的指数以区别故障电弧的特征量和其他电气参量,利用时频域分析法分离出直流分量、开关分量和网络干扰等非相关量。此外,电弧故障状态与正常状态在高频下的频谱差异不大,其明显特征主要分布在低频区域。但如果使用传统的时频域诊断方法,例如分解谱较大的小波包分解法,有用的特征则会只局限于低频区域。同时,低频特性又容易受到环境因素的影响,这也是传统电弧故障诊断算法的缺陷。台湾科技大学蔡雪蓉等人选用VMD和支持向量机(SVM)的自适应诊断算法,使用变分模式分解从电流信号中提取故障信息,然后通过自适应特征法筛选每个频带中信号的统计信息。最后,将与分类密切相关的特征作为输入,输入粒子群优化的支持向量机进行分类[54]。相较于时域和频域诊断方法,时频域法可以实现更为精确的检测,但是时频域分解算法也会带来更高的计算复杂度,效率方面则是该法的缺陷。但是在实际应用中,时频域法仍是目前电弧故障诊断中应用最广泛的方法之一。

电力电子设备现在越来越广泛地应用于光伏系统中,来自电力电子设备的干扰如开关器件启停信号等将使光伏系统直流故障电弧诊断更加复杂。因此时频域特征分析可以用来区分干扰信号和故障电弧。文献[55]研究发现电力电子设备会严重干扰故障电弧在低频和开关频段的特性行为。通过应用自适应变换方法,使低频和开关频段的故障电弧特征更明显,但是在高频段的性能有所下降。除了电力电子设备的干扰,在信号处理过程中存在的问题如小波基函数的选择不当也会降低特征提取的准确性[56]。文献[57]基于小波包分解的信号重构方法,采用VMD和维格纳-维尔分布(WVD)来实现,以获得故障特征。但该方法在准确识别电弧故障特征方面表现出了良好的能力,而瞬态奇异信号问题和分解算法计算效率较低,可能会限制其在现场的应用[57]。

2.4 基于其他物理特性的故障电弧诊断方法

仅通过分析电流和电压特性,有时难以区分电弧与其他类电弧特征的瞬态非电弧信号,这时可以通过电弧产生的物理效应来感应。随着检测设备和诊断技术的不断革新,使得高速捕捉并准确识别电弧的噪声、弧光、散热等物理特征成为可能,为故障电弧诊断提供新的思路。

基于物理特性的非常规方法包括声辐射、光辐射、电磁辐射等。电弧会产生紫外线辐射,因此紫外线脉冲分析已用于诊断故障电弧[58-60]。基于电磁特征的方法和智能算法结合,也经常用于光伏系统电弧故障诊断。文献[61]开发出一种基于磁场传感和自相关算法的非侵入式电弧故障检测器。通过比较周期内电弧特征之间的相关性,可以避免周期性环境噪声和电力电子噪声的影响。但是实验结果表明,在直流微电网中只有在几个特定检测点安装该检测器时,才能有效检测故障。文献[62]研究了光伏系统运行工况对电弧电压、电流与电磁辐射特征参量的影响,分析电弧高频电磁辐射的产生与传播机理,研究基于天线阵列的故障电弧识别方法,并引入数据增强神经网络技术,提高定位电弧的准确性和测试系统的鲁棒性。由于故障电弧的特征之一是会产生强烈的弧光,电弧闪光故障被归类为HIF故障,其故障电流比低阻抗触发的故障电流幅值更低。因此隐患也更大。文献[63]利用入射过程中的光谱发射来识别故障电弧类型,同时利用广义回归神经网络算法提高电弧类型的识别速度。文献[64]通过使用由高通有限冲击响应(FIR)滤波器组成的调制滤波器组处理故障电弧电流,从而提取弧光故障中电流瞬态频率分量的相位。提取电弧闪光故障电流中瞬态频率分量的相位可以为准确快速地检测和区分电弧闪光故障提供特征信息。但该方法对负载类型和电弧闪光类型的灵敏度较低。

2.5 故障电弧诊断技术现面临的重点难点问题

前文所述故障诊断方法得益于当今先进的量测传感技术以及高精度、自适应性的智能算法。在基于电特性、物理特性等进行故障电弧诊断的过程中,目前面临的重点难点问题见图4。

图4 故障电弧诊断技术的重点难点问题

在采集原始特征数据、训练数据集以及测试算法可靠度方面,提出有效的算力成本和可靠的电弧特征监测指标要求是目前故障诊断技术的重点问题。正常电弧和故障电弧区别主要在于监测其生长状态是否可控,系统应该依据安全管理要求判决是否进行手段干预,例如对于新型电力系统中出现的新型负载以及分布式光伏等新型储能,需要重点关注直流电弧可能带来的长时间尺度下的高温损耗和火灾隐患。

通过搭建模拟实验平台,录电弧复杂生长变化过程中的声光热等现象,则依靠精细化监测设备及仪器,需要电磁学、材料学、仪器科学等多学科融合实现,这也是电弧诊断技术的难点所在。同时,为解决新型电力系统中涉及的屏蔽负载、类电弧等干扰问题,将故障诊断芯片或模块集成至现有的监测装置当中,对于电弧初始模型的适配性和算法准确度提出了更高要求。

3 故障电弧检测标准及试验检测技术

3.1 故障电弧检测标准的国内外现状

在国际上,IEC发布并更新了IEC 62606-2017《General Requirements for Arc Fault Detection Devices》。规定了电弧故障保护电器(AFDD)的试验测试和技术要求的标准。在此之后又发布标准IEC TS 63107：2020,以此补充说明涉及到电力开关设备和控制设备中内部集成的电弧故障缓解系统的标准。美国国家标准学会(American National Standar-ds Institute,ANSI)则先后发布了由保险商实验室(Underwriters Laboratories,UL)提供的UL 1699-2017《Standard for safety for arc-fault circuit-interr-upters (AFCI)》和UL 1699B Ed. 1-2018《Standard For Photovoltaic (PV) DC Arc-Fault Circuit Protect-ion》。UL-1699主要用于频率为60 Hz、额定电压为120 V的系统,并规定AFCI的最大工作电流不得超过30 A。IEC出台的标准以故障电弧断路器和故障电弧探测器为主要对象,而ANSI则主要针对光伏系统中的故障电弧保护及探测装置[65-66]。

国内方面,中国国家标准化管理委员会发布了同等于IEC 62606-2013、IEC/TR 61641：2014的国家标准GB 31143-2014和GB/T 18859-2016,并根据中国供电电压和频率,修改了IEC 62606：2013的一些要求,标准主要针对50 Hz、220 V交流系统,要求AFDD的最大电流必须小于63 A。内容对故障电弧探测器和低压成套开关设备和控制设备内部电弧故障规定了必要的试验程序和技术要求,但目前还未更新。GB 31143标准内容包括工作特性试验、耐热性试验、防锈性试验和机械特性试验等。工作特性主要包括串联电弧故障试验、并联电弧故障试验、屏蔽试验和意外跳闸试验。并联电弧故障测试需要75 A或100 A的电流,通常由微型断路器(MCB)检测。同时在对产品性能进行验证时,要求针对不同的标准内容对实验设备进行独立设计[67]。除此之外,2021年我国还发布了关于光伏系统直流电弧保护技术的标准[68]。

通过研究故障电弧相关检测标准,可以看出电弧故障保护装置标准规范和要求的制定还存在一定问题和不足。例如,评估串扰、反馈敏感性、干扰跳闸等不良影响的测试需要开展进一步的试验工作[69]。对于电弧复现装置搭建等模拟实验方面,国内外标准中都规定了电极拉弧、碳化电缆、切割电缆等三种主要实验方式,但每一次实验后材料会出现差别,如电缆的烧蚀程度不同对电弧特性的检测结果造成影响,因此为了保证实验条件需要每完成一次实验后更换材料,难免费时费力,且不利于低碳环保。同时,现有标准中规定的试验环境相对较简单,并且缺乏实际故障电弧的性能评估指标如漏判率、误判率的解释说明,不足以保证实验结果的全面性和可靠性,使得目前故障电弧保护装置的监测性能参差不齐,难以保障实际运行中的准确率。

3.2 故障电弧试验检测技术的国内外现状

在试验检测技术方面,目前主要通过故障电弧试验系统开展故障电弧保护装置性能的研究。因此专门分析电弧跟踪效应的试验数据和相关文献较少。

如前所述,部分导电的电弧轨迹或碳化路径具有高电阻,限制了电弧电流,因此在使用传统电路保护时难以检测。电流沿着导电裂纹流动会产生间歇性电弧,其能量太低,无法使标准断路器跳闸。与这些电弧放电相关的低水平活动通常无法干扰正常信号传输,因此难以应用标准的诊断方法。因此,基于分析电流和电压波形的传统方法对感应小电弧放电的灵敏度较低,容易导致AFCI失效[70]。只要电弧电流持续,电弧就会产生宽频噪声(10 kHz～1 GHz),噪声频谱中涉及的能量取决于支路和电弧电流。通常通过分析线电流波形及其射频内容来诊断并切断电弧[71]。电弧故障发生期间,电流波形的形状及其谐波含量独特且复杂,因此需要特定的诊断技术。由于电弧特性难以表征,行为难以预测,以及难以再现电磁环境等其他电弧生长的复杂环境条件,恰恰可以根据检测结果定义保护装置的评判标准,比如对于弱电弧、类电弧等干扰信号敏感度越低的,越会降低误判率和漏判率;若对复杂耦合环境情形下识别率越高,则可以认为其保护性能越高。

国内外研究者们在现有标准规定的试验内容的基础上,分别围绕电弧发生装置、负载类型、信号提取和处理、试验环境等几个方面进行研究。文献[72]将闭环控制的思想引入点接触式电弧发生器装置中,选择3 A、32 A纯电阻线性负载,开关电源、真空吸尘器两种非线性负载,对相应负载的引弧试验进行了分析并完成了该装置的研制。文献[73]借助机械式故障电弧发生装置建立了故障电弧波形数据库,利用信号隔离、功率放大等模块,对数据库中的电弧故障波形进行还原输出,可模拟出带宽在100 kHz以内的故障电流波形。文献[74]则研制了一种可控制环境温湿度、触头移动距离或振动的频率和幅值等分离状态的串联型故障电弧模拟实验装置,模拟在不同工况下产生的串联型故障电弧,并可对环境温湿度、电弧电压、电弧电流进行实时显示和存储。文献[75]开发了一种机电一体化故障电弧测试平台,将电弧的电极材料、电压、电流、电极间隙分离曲线等作为实验参数。该测试平台可允许高度重复性地进行电弧电压和电流波形库所需的测试。该团队认为分析结果可用于开发一种可靠有效的AFDD。但文章中仅以直流电弧发生系统为例,展示如何比较参数值的结果,并未对其他不同情形的故障电弧进行实验验证说明[75]。

4 新型电力系统下故障电弧诊断技术未来可能的研究方向

目前,各类诊断方法都有其优点和局限性。如何提高现有故障电弧诊断方法的效率和准确性是后续研究的重点。结合前文介绍的故障电弧机理特性和诊断方法,针对故障电弧诊断技术提出几点未来可能的研究方向：

(1)配电网侧的电压、电流波形特征(交流、直流、恒频、工频、冲击、脉冲等)会影响电弧的放电特征及其对绝缘系统的长期、慢性影响,可以深入研究故障电弧的内在特性机理;

(2)电动汽车等一些新型负载产生的类电弧信号会降低故障电弧保护装置的整体性能,继而对系统的安全性能产生负面影响。因此需要识别类电弧、弱电弧等干扰信号的各参量特征;

(3)考虑开发新型的无侵入式诊断技术,快速定位故障电弧的发生位置,以确保新型电力系统的运行可靠性和稳定性;

(4)开发能够在极早期跟踪并检测到电弧故障现象的保护装置,以免产生重大和不可逆的绝缘损坏。同时应与合适的仪器和信号处理方法耦合,开发设计在新型电力系统条件下运行的具有成本低、尺寸小、响应快速的集成式保护装置;

(5)考虑研究新型绝缘材料的跟踪电阻、侵蚀程度和老化状态等对故障电弧的发展和演变规律产生的新影响;

(6)考虑到我国电力系统广域化的特征,应该开展在极端恶劣环境等特殊性条件下的电弧故障保护研究。

5 结束语

在后续的电弧基础理论研究中,应更加关注各类型电力电子设备产生的谐波污染、强磁干扰等因素对故障电弧的能量传递、特性变化的影响,开发并优化适应于新型电力系统的电弧故障诊断及识别算法。如何利用现有的算法技术深度挖掘故障电弧的时频域等特征信息,提升多类型、非线性负载和复杂环境耦合条件下故障电弧的识别准确度,是未来故障电弧诊断方法研究的重点。此外,应进一步规范故障电弧保护装置、试验检测等现有标准内容,推动轻量级、高精度、高可靠性、可集成化的电弧诊断芯片或模块的研制,以促进故障电弧诊断技术的研究进展和成果转化。相信随着故障电弧诊断技术的不断进步,为故障电弧保护装置制定更为广泛的安装及使用场景,将会大幅提高新型电力系统诊断监测的智能化,提升电力系统的稳定性,让人民共享用电安全的新环境。