【电网项目】电弧

本文探讨了电气火灾的主要原因,特别是故障电弧的作用。分析了电弧产生机理、故障电弧的分类及其产生原因,包括接触不良、绝缘老化和破损等。介绍了基于电流、电压、弧声和弧光的电弧故障检测方法,以及基于电弧压力效应的新型检测手段。

引起电气火灾的原因:

  • 电流。如短路、过载等原因引起的电气火灾
  • 故障电弧。如电气部件接触不良、接地故障等原因产生电弧或电火花引起的电气火灾。

【故障电弧不易被检测,而电弧现象在供电线路中却常常出现,且电弧温度比较高】

电弧产生机理

电弧是指两极之间的空气隙由绝缘体变为介质,从而形成连续的放电现象,伴随有强烈的发热、发光等现象。电弧残生的温度极高,其中心温度通常达到5000~15 000℃,电弧产生的电离气压也很高,并伴有高热气体的释放以及电极材料的挥发。

故障电弧产生原因分类

接触不良、绝缘老化、绝缘破损等

  • 线路接触不良。线路接触不良通常在线路连接处发生,如果在连接处接头接得不好,就会阻碍电流在导线中的流动,容易引起线路发热和故障电弧。当热量足以熔化电线的绝缘层时,绝缘层就会起火,而引燃附近的可燃物。
  • 线路绝缘老化。当线路绝缘水平下降时,供电线容易发生绝缘击穿而导致电弧性短路。
  • 线路绝缘破损。电缆芯与电缆芯或电缆芯与铅皮之间的绝缘体被击穿而产生电弧,致使电缆的绝缘材料黄麻保护层发生燃烧。

故障电弧的分类

  • 串行电弧。当串联负载电路被无意中断开时,会发生串行电弧故障。

条件:连接器或接线的接触不良、线缆弯曲过度而导致的导线磨损和电缆外被夹伤致使导线断裂。

  • 并行电弧。当相线、PE线间形成导电通路时,出现并行电弧故障。

条件:源故障电流和故障阻抗。接地电弧故障是并行电弧故障的另一种形式,当相线与金属外壳接触时,会产生接地电弧故障。

电弧故障现象

产生故障电弧时,电网电压会突然下降,电流上升,并伴随有弧光、弧声、放热和电磁辐射等现象。

  • 基于电流、电压的检测方法

【原理】

  1. 电流在10kHz~100kHz的频率范围内谐波含量明显增多
  2. 将采集到的电流和电压信号进行傅里叶分解后综合判断电弧故障
  3. 为防止电源质量、负载性质引入干扰因素而造成的误判,将傅里叶分解后的结果引入到神经网络中进行训练
  4. 故障电弧信号的非线性和随机性不能满足FFT(快速傅氏变换)所要求的系统线性及信号稳定
    1. 韩国学者:db4小波研究了154KV高压电力系统中的高阻电弧故障
    2. 孙鹏提出利用小波变换来分析故障电弧电流特征频段能量变比的诊断方法,利用db5小波对电弧电流信号进行小波分解,以提取故障电弧的特征频带,从而进行故障电弧的诊断
  • 基于弧声、弧光的检测方法

  1. 杨建红等研究了关联维数在故障电弧早期探测和保护中的应用,利用分型理论中的关联维数,有效提取了淹没在复杂背景噪声下的电弧弧声信号,从而实现故障电弧的检测以及对开关柜的保护
  2. 田广青利用弧光信号作为故障电弧的特征信号来检测故障电弧
  3. 基于故障电弧时发出的弧光及过流双判断,提供快速而安全的母线保护,为限制故障电弧损坏提供了一种有效的解决方法
  4. 局限性:其传感器有特定的安装位置,适用于开关柜内部等的电弧检测,而不适用线路稍长的电气设备中。
  • 基于电弧压力效应的检测方法

【原理】开关柜内部产生电弧,电能转化为热能,引起周围空气温度升高,压力增大,空气介质的不断膨胀进一步对柜体产生力的冲击。

软件编程原理

电弧特性分析是通过对电压和电流的模拟同步检测实现的。当电压过零时,其极性将发生变化,同时,其采样值呈周期变化,电流的特性也是如此,而根据傅里叶变换的基本原理,一个周期函数可以展开成无数个正弦或余弦的函数之和,函数的周期越短其(级数)收敛越快,周期越长收敛就越慢。具体的实现方法如下:

以电压波形两次正向过零为一个整周期, 每半个周期 N 次采样:
a. 首先, 当电压在正半周期并且 N 为 0 时将正弦累积值和预先累积值复位, 以此作为一次计算相位的起始。
b. 对于余弦累积值的计算, 在电压经历正半周期时, 电流的余弦累积值与前一次的余弦值相加, 电压在负半周期时, 电流的余弦累积值与前一次的余弦值相减。
c. 对于正弦累积值的计算, 以 N / 2 为界, 前N / 2 次采样中, 电流的正弦累积值与前一次的正弦值相加, 后 N / 2 次采样中, 电流的正弦累积值与前一次的正弦值相减。
d. 最后, 当电压在负半周期并且 N 达到最大采样数时作为一次计算相位的结束。

至此, 线电压和电流之间的相位差已经被模拟为正弦函数和与余弦函数和之间的比率, 即正切值。 由于正切曲线是圆滑的单调递增函数, 由此, 负载运行时产生的相位差应该满足这条曲线, 负载的类型也就可以被判断出来了。


资料来源:吴一羊. 电气火灾故障电弧探测技术研究进展[J]. 建筑电气, 2015(7):52-55.


 

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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