Разработка метода вейвлет-декомпозиции тока нагрузки в системе обнаружения дугового пробоя
DOI:
https://doi.org/10.24160/0013-5380-2025-12-58-69Ключевые слова:
дуговой пробой, низковольтные сети, вейвлет-преобразование, токовая декомпозиция, защита от дугового пробояАннотация
Статья посвящена вопросам обеспечения пожарной безопасности электроустановок путем обнаружения последовательного дугового пробоя в низковольтных распределительных сетях. Проведен анализ традиционных методов защиты, основанных на отслеживании амплитудных и частотных характеристик тока. В результате были выявлены существенные системные ограничения применяемых методов: низкая чувствительность при малых токах и повышенная склонность к ложным срабатываниям при работе с нелинейными и импульсными нагрузками. В качестве решения предложен алгоритм детектирования дуговых пробоев. Данный метод использует дискретное вейвлет-преобразование высоких порядков семейства Добеши (db4) для выделения высокочастотных составляющих сигнала тока повреждения и комплексный критерий «полоса – площадка – повтор». Для апробации метода изготовлен функциональный макет устройства защиты от дугового пробоя на базе высокопроизводительного микроконтроллера STM32F411, реализующего сложный алгоритм в режиме реального времени. Экспериментальные исследования устройства защиты, проведенные в широком спектре условий, включая режимы с несинусоидальными формами тока и параллельной работой разнотипных электроприемников, подтвердили высокую эффективность, селективность и надежность предложенного подхода. Разработанная модель продемонстрировала способность к разделению штатных режимов эксплуатации сети и опасных дуговых пробоев, что существенно повышает уровень надежности работы устройств защиты, предупреждающих возгорание электрооборудования.
Библиографические ссылки
2. GB14287.4-2014. General Administration of Quality Supervision, Inspection and Quarantine of the People’s Republic of China; Standardization Administration of the People’s Republic of China. Electrical Fire Monitoring System–Part 4: Arcing Fault Detectors. Beijing, China: Standards Press of China, 2014.
3. Gregory G.D., Scott G.W. The Arc-Fault Circuit Interrupter: An Emerging Product. – IEEE Transactions on Industry Applications, 1998, vol. 34, No. 5, pp. 928–933, DOI: 10.1109/28.720431.
4. Jiang W. et al. Non-Intrusive Arc Fault Detection and Localization Method Based on the Mann–Kendall Test and Current Decomposition. – Energies, 2023, vol. 16, DOI: 10.3390/en16103988.
5. Qu N., Wang J., Liu J. An Arc Fault Detection Method Based on Current Amplitude Spectrum and Sparse Representation. – IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2019, vol. 68, No. 10, pp. 3785–3792, DOI: 10.1109/TIM.2018.2880939.
6. Kim J.C. et al. Clearing Series AC Arc Faults and Avoiding False Alarms Using Only Voltage Waveforms. – IEEE Transactions on Power Delivery, 2020, vol. 35, No. 2, pp. 946–956, DOI: 10.1109/TPWRD.2019.2931276.
7. Zhao H., Liu J., Lou J. Series Arc Fault Detection Based on Current Fluctuation and Zero-Current Features. – Electric Power Systems Research, 2022, vol. 202, DOI: 10.1016/j.epsr.2021.107626.
8. Харламенков А.С. Целесообразность применения устройств защиты от дугового пробоя. – Пожаровзрывобезопасность, 2021, т. 30, № 2, с. 117–122.
9. Yang Y. et al. Fault Diagnosis in Gas Insulated Switchgear Based on Genetic Algorithm and Density- Based Spatial Clustering of Applications with Noise. – IEEE Sensors Journal, 2021, vol. 21, No. 2, pp. 965–973, DOI: 10.1109/JSEN.2019.2942618.
10. Hu C.Q., Qu N., Zhan S. Series Arc Fault Detection Based on Continuous Wavelet Transform and DRSN-CW with Limited Source Data. – Scientific Reports, 2022, vol. 12, No. 1, DOI:10.1038/s41598-022-17235-7.
11. Бершадский И.А. и др. Метод идентификации последовательного дугового пробоя на основе дискретного вейвлет-алгоритма. – Электротехнические системы и комплексы, 2023, № 4 (61), с. 76–81.
12. Qi P. et al. Discrete Wavelet Transform optimal parameters estimation for arc fault detection in low-voltage residential power networks. – Electric Power Systems Research, 2017, No. 143, pp. 130–139, DOI: 10.1016/j.epsr.2016.10.008.
13. ГОСТ IEC 62606-2016. Устройства защиты бытового и аналогичного назначения при дуговом пробое. Общие требования. М.: Издательство стандартов, 2016, 133 с.
14. Устройство определения дугового пробоя 5SM6. Технологическое руководство. Siemens AG, 2012, 46 с.
#
1. Pozhary i pozharnaya bezopasnost’ v 2023 godu (Fires and Fire Safety in 2023). Balashiha: FGBU VNIIPO MChS Rossii, 2024, 110 p.
2. GB14287.4-2014. General Administration of Quality Super-vision, Inspection and Quarantine of the People’s Republic of China; Standardization Administration of the People’s Republic of China. Electrical Fire Monitoring System–Part 4: Arcing Fault Detectors. Beijing, China: Standards Press of China, 2014.
3. Gregory G.D., Scott G.W. The Arc-Fault Circuit Interrupter: An Emerging Product. – IEEE Transactions on Industry Applications, 1998, vol. 34, No. 5, pp. 928–933, DOI: 10.1109/28.720431.
4. Jiang W. et al. Non-Intrusive Arc Fault Detection and Localization Method Based on the Mann–Kendall Test and Current Decomposition. – Energies, 2023, vol. 16, DOI: 10.3390/en16103988.
5. Qu N., Wang J., Liu J. An Arc Fault Detection Method Based on Current Amplitude Spectrum and Sparse Representation. – IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2019, vol. 68, No. 10, pp. 3785–3792, DOI: 10.1109/TIM.2018.2880939.
6. Kim J.C. et al. Clearing Series AC Arc Faults and Avoiding False Alarms Using Only Voltage Waveforms. – IEEE Transactions on Power Delivery, 2020, vol. 35, No. 2, pp. 946–956, DOI: 10.1109/TPWRD.2019.2931276.
7. Zhao H., Liu J., Lou J. Series Arc Fault Detection Based on Current Fluctuation and Zero-Current Features. – Electric Power Systems Research, 2022, vol. 202, DOI: 10.1016/j.epsr.2021.107626.
8. Harlamenkov A.S. Pozharovzryvobezopasnost’ – in Russ. (Fire and Explosion Safety), 2021, vol. 30, No. 2, pp. 117–122.
9. Yang Y. et al. Fault Diagnosis in Gas Insulated Switchgear Based on Genetic Algorithm and Density- Based Spatial Clustering of Applications with Noise. – IEEE Sensors Journal, 2021, vol. 21, No. 2, pp. 965–973, DOI: 10.1109/JSEN.2019.2942618.
10. Hu C.Q., Qu N., Zhan S. Series Arc Fault Detection Based on Continuous Wavelet Transform and DRSN-CW with Limited Source Data. – Scientific Reports, 2022, vol. 12, No. 1, DOI:10.1038/s41598-022-17235-7.
11. Bershadskiy I.A. et al. Elektrotekhnicheskie sistemy i komp-leksy – in Russ. (Electrical Engineering Systems and Complexes), 2023, No. 4 (61), pp. 76–81.
12. Qi P. et al. Discrete Wavelet Transform optimal parameters estimation for arc fault detection in low-voltage residential power networks. – Electric Power Systems Research, 2017, No. 143, pp. 130–139, DOI: 10.1016/j.epsr.2016.10.008.
13. GOST IEC 62606-2016. Ustroystva zashchity bytovogo i analogichnogo naznacheniya pri dugovom proboe. Obshchie trebovaniya (Arc Fault Detection Devices for Household and Similar Use. General Requirements). M.: Izdatel’stvo standartov, 2016, 133 p.
14. Ustroystvo opredeleniya dugovogo proboya 5SM6. Tekhnolo-gicheskoe rukovodstvo (The 5SM6 Arc Breakdown Detection Device. Technological Guidance). Siemens AG, 2012, 46 p.
