基于小波分析和Schwarz 模型的串联电弧故障仿真研究

消防科学与技术 ›› 2020, Vol. 39 ›› Issue (9): 1260-1263.

基于小波分析和Schwarz 模型的串联电弧故障仿真研究

李玮祯,曲娜，张帅，郑天芳

沈阳航空航天大学安全工程学院，辽宁沈阳110136

出版日期:2020-09-15 发布日期:2020-09-15
通讯作者: 曲娜(1979-)，女，沈阳航空航天大学安全工程学院副教授。
作者简介:李玮祯（1999-），女，沈阳航空航天大学安全工程学院本科生，主要从事电气火灾探测理论与技术方面的学习及研究，辽宁省沈阳市沈北新区道义大街，110136。
基金资助:
国家自然科学基金青年项目（61901283）；辽宁省经济社会发展研究课题（2020lslktqn-056）；沈阳航空航天大学大学生创新训练计划项目（201910143475）

Research on arc fault simulation based on Schwarz model and wavelet analysis

LI Wei-zhen，QU Na，ZHANG Shuai，ZHENG Tian-fang

Safety Engineering College of Engineering, Shenyang Aerospace University, Liaoning Shenyang 110136,China

Online:2020-09-15 Published:2020-09-15

摘要/Abstract

摘要： 为防范串联电弧故障引起的事故，研究Schwarz 电弧仿真模型。利用Schwarz 电弧模型对非线性负载电路进行模拟仿真和对比，分析出故障电路时电压和电流波形的特点。采用小波分析算法对电流进行分解，计算不同频段的能量。结果显示，在线性负载电路出现电弧故障时d6 频段前后能量变比系数大，非线性负载电路出现电弧故障时Ea6 和d5 频段前后能量变比系数大。利用这个特点，通过检测d6、Ea6 和d5 频段的电流能量，可以判断电路是否发生故障，有助于防范串联电弧故障引起的火灾事故。

关键词: Schwarz 电弧模型, 串联电弧故障, 电气火灾, 小波分析

Abstract: Studying Schwarz arc simulation model contributes to keeping away accidents caused by series arc faults. Simulating and contrasting nonlinear loaded circuit arc model can analyze the features of voltage and electricity by using Schwarz when circuit fails. Using the wavelet analysis to decompose electricity and then calculate energy of different frequency band. Finally we find energy's variation ratio coefficient of d6 frequency band is the biggest when there is an arc fault in the linear load circuit. And energy's variation ratio coefficient of Ea6 and d5 frequency band are the biggest when there is an arc fault in the nonlinear load circuit. So taking advantage of the feature can judge if circuit fault occurs by detecting electricity energy of d6, Ea6 and d5,and keep away accidents caused by series arc faults.

Key words: Schwarz arc model, series arc fault, electrical fire, wavelet andlysis

李玮祯, 曲娜, 张帅, 郑天芳. 基于小波分析和Schwarz 模型的串联电弧故障仿真研究[J]. 消防科学与技术, 2020, 39(9): 1260-1263.

LI Wei-zhen, QU Na, ZHANG Shuai, ZHENG Tian-fang. Research on arc fault simulation based on Schwarz model and wavelet analysis[J]. Fire Science and Technology, 2020, 39(9): 1260-1263.

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