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基于多维特征和轻量化算法的串联电弧故障检测

1.引言

1.1背景介绍

随着电力系统规模的扩大和电力电子设备的广泛应用，电力系统的安全稳定运行日益受到重视。串联电弧故障是电力系统中常见的一种故障类型，其产生的高温和高电压能够导致电气设备的损坏，甚至引发火灾等严重后果。因此，研究串联电弧故障的检测技术对于确保电力系统的安全运行具有重要意义。

1.2研究意义

串联电弧故障具有随机性强、发展迅速的特点，对电力系统的安全构成严重威胁。然而，传统的故障检测方法往往难以对串联电弧故障进行准确识别。多维特征和轻量化算法在故障检测中的应用，可以有效提高故障识别的准确性和实时性，降低故障诊断的复杂度，对电力系统的安全运行提供有力保障。

1.3研究目的与内容

本文旨在研究一种基于多维特征和轻量化算法的串联电弧故障检测方法，通过对故障电流的多维特征提取和轻量化算法设计，实现快速、准确的故障检测。主要研究内容包括：串联电弧故障检测技术概述、多维特征提取、轻量化算法设计、故障检测模型构建与验证等。通过这些研究内容，为电力系统串联电弧故障检测提供理论依据和技术支持。

2.串联电弧故障检测技术概述

2.1串联电弧故障特点

串联电弧故障是电力系统中的一种常见故障类型，其特点主要包括：

随机性强：串联电弧故障的发生具有随机性，受多种因素影响，如温度、湿度、电压波动等。

瞬时性：电弧故障通常在毫秒级时间内发生和消失，难以捕捉。

破坏性：电弧产生的高温和强电磁场会对设备造成严重损坏，甚至引发火灾。

频率范围宽：电弧故障信号频率范围较宽，从几十赫兹到几十兆赫兹不等。

信号复杂：电弧故障信号包含丰富的信息，如电流、电压、噪声等，给故障检测带来困难。

2.2常用电弧故障检测方法

目前，常用的电弧故障检测方法主要包括以下几种：

电流波形分析法：通过分析电流波形特征来检测电弧故障，如波形间断、电流峰值增大等。

电压波形分析法：与电流波形分析法类似，通过分析电压波形来判断电弧故障。

能量分析法：计算电流或电压信号的能量，通过能量变化来判断电弧故障。

小波分析法：利用小波变换对信号进行多尺度分析，提取电弧故障特征。

智能识别法：采用神经网络、支持向量机等智能算法对电弧故障进行识别。

2.3存在的问题与挑战

尽管现有电弧故障检测方法取得了一定的效果，但仍存在以下问题与挑战：

抗干扰能力不足：在实际应用中，电弧故障信号可能受到噪声、负荷变化等因素的干扰，影响检测准确性。

特征提取困难：电弧故障信号复杂，如何提取具有区分度的特征是检测的关键。

实时性要求高：电弧故障检测需要在短时间内完成，对算法的实时性要求较高。

检测性能与计算复杂度之间的平衡：提高检测性能往往需要增加计算复杂度，如何平衡二者关系是研究的重点。

适应性问题：电弧故障检测算法需要适应不同场景和设备，提高检测的泛化能力。

3.多维特征提取

3.1特征选择原则

在特征选择方面，我们遵循以下原则：

相关性原则：选择的特征应与电弧故障有较强的相关性，以便能有效地反映故障信息。

可区分性原则：所选特征在不同故障类型之间应具有较高的区分度。

稳定性原则：特征在长时间内应保持稳定，受环境因素影响较小。

简约性原则：在确保故障检测准确性的前提下，尽量减少特征数量，降低计算复杂度。

3.2多维特征提取方法

针对串联电弧故障，我们从以下几个维度提取特征：

时域特征：包括平均值、均方根值、方差、偏度、峰度等。

频域特征：通过对信号进行快速傅里叶变换（FFT），提取频率分布、频谱熵等特征。

时频域特征：采用小波变换提取信号的时频特征，如小波熵、小波能量等。

非线性特征：通过计算李雅普诺夫指数、分岔等参数，揭示信号的混沌特性。

3.3特征优化与选择

为了提高故障检测的准确性，我们对提取的特征进行优化与选择：

主成分分析（PCA）：对特征进行降维，去除冗余信息，保留主要特征。

支持向量机（SVM）-递归特征消除（SVM-RFE）：通过SVM分类器评估特征的重要性，逐步消除不重要的特征。

基于互信息的特征选择：计算特征与故障类型之间的互信息，选择互信息较大的特征。

通过以上方法，我们得到了一组优化后的多维特征，为后续的轻量化算法设计提供了基础。

4.轻量化算法设计

4.1算法原理与框架

轻量化算法的设计是为了在保证故障检测准确性的同时，降低计算复杂度和提高实时性。本研究的算法基于机器学习理论，特别是深度学习架构，旨在构建一个适用于现场设备的小型、快速、准确的故障检测模型。

算法的框架主要包括以下几个部分：

数据预处理：对原始信号进行滤波、归一化处理，以减少噪声影响，突出电弧故障特征。

特征提取：利用第三章中提到的多维特征提取方法，对处理后的数据进行特征提取。

轻量化网络设计：设计一个轻量化的神经网络，减少模型参数，加快计算