Аннотация
С целью исключения ложных срабатываний устройства защиты от дугового пробоя (УЗДП) проведен поиск новых и рассмотрены комбинации уже существующих методов обработки входящих на микроконтроллер данных, которые могут значительно отличаться от вида подключаемой в сеть нагрузки. В результате исследований разработан новый метод идентификации последовательных дуговых замыканий в электрической сети жилых зданий на основе дискретного вейвлет-преобразования (DWT). Метод включает в себя дискретно-временной анализ на основе моделирования в математическом пакете Matlab экспериментальных кривых тока с дуговыми пробоями, а также извлечение признаков дугового пробоя с использованием метода обработки сигнала, называемого вейвлетами семейства Daubechies db4. Верификация и сравнительный анализ модели обнаружения последовательного дугового пробоя рассмотрен на примере двух типовых нагрузок бытовой электрической сети: обогреватель мощностью 2,2 кВт и пылесос с симисторным регулятором мощности. Установлено, что дуговые пробои имеют уникальные особенности в своих кривых тока, а именно уровни нормализованных в относительных единицах коэффициентов детализации cd DWT во временной области на частоте дискретизации 10 кГц показывают значения: 1 уровень – от 0,2 до 0,5 и выше, 2 уровень – от 0,05 до 0,2 и выше. Установлено, что уровни нормализованных в относительных единицах коэффициентов детализации DWT во временной области на частоте дискретизации 10 кГц при нормальной работе в каждом масштабе относительно малы: 1 уровень < 0,1 и 2 уровень< 0,04. Это позволит характеризовать интенсивность искрения матрицей SAF, строки которой соответствуют уровню нормализованного cd1, а столбцы – номеру полупериода 1...10.
Ключевые слова
дуговой пробой, электрическая сеть, потребитель электроэнергии, вейвлет-преобразование, переходной процесс, сила тока, частота дискретизации, микроконтроллер
1. Пожары и пожарная безопасность в 2019 году. Статистический сборник / под общ. ред. Д.М. Гордиенко. М.: ВНИИПО, 2020. 80 с.
2. Монаков В.К. Разработка устройства защиты от дуговых замыканий // Пожаровзрывобезопасность. 2014. Т. 23, №8. С. 27-31.
3. Защита от дугового замыкания для дома: AFDD или УЗМ 50/УЗИС. URL: https://electrikblog.ru/zashchita-ot-dugovogo-zamykaniya-dlya-doma/ (дата обращения 11.11.2023)
4. A Method for Residential Series Arc Fault Detection and Identification, Electrical Contacts / D. Li, Z. Song, J. Wang, Y. Geng, H. Chen, L. Yu, B. Liu // Proceedings of the Annual Holm Conference on Electrical Contacts. IEEE, 2009. Pp. 7-13. doi: 10.1109/HOLM.2009.5284428
5. Series Arc Fault Detection Algorithm Based on Autoregressive Bispectrum Analysis / K. Yang, R. Zhang, S. Chen, F. Zhang, J. Yang, X. Zhang // Algorithms. 2015. No. 8(4). Pp. 929-950. doi: 10.3390/a8040929
6. Wang S.C., Wu C.J., Wang Y.J. Detection of Arc Fault on Low Voltage Power Circuits in Time and Frequency Domain Approach // International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing. 2012. No. 6(5). Pp. 324-331.
7. Arc Faults in Low-Voltage Distribution Networks / M. Rashevskaya, A. Kulikov, M. Tibrayev, A. Gudoghnikov // Proceedings of the 17th Conference on Electrical Machines, Drives and Power Systems (ELMA). IEEE, 2021. Pp. 1-5. doi: 10.1109/ELMA52514.2021.9503046
8. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. М.: СОЛОН-Пресс, 2010. 400 с.
9. Discrete Wavelet Transform optimal parameters estimation for arc fault detection in low-voltage residential power networks / P. Qi, S. Jovanovic, J. Lezama, P. Schweitzer // Electric Power Systems Research. 2017. No. 143. Pp. 130-139. doi: 10.1016/J.EPSR.2016.10.008
10. MathWorks Help Center. Wavedec. URL: https://www.mathworks.com/help/wavelet/ref/wavedec.html (дата обращения 11.11.2023)
Метод идентификации последовательного дугового пробоя на основе дискретного вейвлет-алгоритма / И.А. Бершадский, А.Ю. Гладков, А.В. Згарбул, С.В. Шлепнёв, А.Д. Мых // Электротехнические системы и комплексы. 2023. № 4(61). С. 76-81. https://doi.org/10.18503/2311-8318-2023-4(61)-76-81