本文關(guān)鍵詞： 串聯(lián)直流電弧 電弧故障 故障識別 滑動離散傅里葉變換　出處：《電工技術(shù)學報》2017年19期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在直流供電系統(tǒng)中,串聯(lián)直流電弧故障因難于被檢測而成為威脅系統(tǒng)安全運行的最主要因素。針對現(xiàn)有故障電弧識別方法運算較為復(fù)雜、實時性相對較差的不足,提出一種基于滑動離散傅里葉變換(DFT)的串聯(lián)直流電弧故障識別方法。時域與頻域分析表明,燃弧起始階段是直流電弧故障識別的最佳時期,根據(jù)該階段電弧電流的頻譜特征確定滑動DFT分析頻率點為40 k Hz、80 k Hz和100 k Hz。綜合考慮算法分辨率與實時性要求,采用200μs時間窗口對電弧電流進行滑動DFT分析,并用200μs時間窗口進行滑動平均降噪處理。結(jié)果表明,發(fā)生電弧故障前后滑動DFT頻譜在三個特征頻率點均有明顯變化,驗證了滑動DFT算法用于串聯(lián)直流電弧故障識別的可行性。
[Abstract]:In the DC power supply system, the series DC arc fault is the main factor threatening the safe operation of the system because it is difficult to detect. A series DC arc fault identification method based on sliding discrete Fourier transform (DFT) is proposed. The time domain and frequency domain analysis show that the starting stage of arc ignition is the best time for DC arc fault identification. According to the spectrum characteristics of arc current in this stage, the frequency points of sliding DFT analysis are determined to be 40 kHz and 100k Hz. Considering the resolution and real-time requirement of the algorithm, the sliding DFT analysis of arc current is carried out by using 200 渭 s time window. The sliding average noise reduction is carried out with 200 渭 s time window. The results show that the sliding DFT spectrum changes obviously at the three characteristic frequency points before and after the arc fault occurs. The feasibility of the sliding DFT algorithm in series DC arc fault identification is verified.
【作者單位】： 省部共建電工裝備可靠性與智能化國家重點實驗室(河北工業(yè)大學);天津工業(yè)大學電氣與自動化學院;天津大學電氣自動化與信息工程學院;浙江大學電氣工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(51607055) 河北省自然科學基金(E2015202143) 河北省教育廳青年科學基金(QN2014148)資助項目
【分類號】：TM501.2

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本文編號：1494660