[发明专利]一种基于随机森林的串联电弧故障检测方法

说明书

本发明涉及一种基于随机森林的串联电弧故障检测方法，包括：获取串联电弧电流的待测特征向量，并输入训练好的基于随机森林算法的检测模型，获得串联电弧的故障状态；其中，所述的检测模型的训练过程包括：获取若干串联电弧电流的样本特征向量以及对应的故障状态标签，构成训练集，利用训练集训练检测模型；所述的特征向量的获取过程包括：采集串联电弧电流的高频电流分量和低频电流分量，通过对高频电流分量和低频电流分量进行波形分析，分别获得高频特征量和低频特征量，将高频特征量和低频特征量组合成特征向量。与现有技术相比，本发明克服了单一的时域特征不能表征不同负载情况下的串联电弧故障问题，适用于对不同负载混合的电路的电弧故障检测。

技术领域

本发明涉及电弧故障检测领域，尤其是涉及一种基于随机森林的串联电弧故障检测方法。

背景技术

许多严重的火灾事故是由于线路中低于额定电流或预期短路电流的故障电弧引起的，这些危险的电弧可能发生在设计不合理或老化的供电线路上、电器插头以及家用电器的电源线、内部线束或零部件绝缘上。当故障电弧发生时，线路上的漏电、过流和短路等保护装置，可能无法检测到故障电弧或者无法迅速动作切断电源。

目前对于电弧故障检测的研究大致可分为三类：

(1)建立电弧仿真模型，并通过检测相应参量的变化，来辨别是否发生故障；

(2)根据弧光噪声、辐射、温度变化等电弧发生时所产生的物理现象来检测电弧故障；

(3)根据电弧故障发生时的电气特征量来检测电弧故障。

其中第三类研究是现在大多数学者所研究的方向，根据电弧故障发生时的电气特征量来检测电弧故障的方法，目前存在两大问题：

一是适用场景存在局限性。基于电弧放电时的光、热、声音和电磁辐射等特性，对于开关柜、配电柜的电弧故障检测效果不错。但是对于建筑线路的电弧故障，由于电弧故障发生的位置无法预知，因此传感器安装位置无法确定，同时由于在实际的线路中存在大量的正常电弧事件，如开关电弧，单从物理现象很难区分其是否属于电弧故障，因此基于物理现象的电弧故障检测方法在检测建筑线路中的电弧故障存在局限性；

二是对混合负载检测效果不理想。在时域内提取特征量对于单一的负载线路的电弧故障诊断效果好，但对不同负载混合的电路的效果不佳，基于经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition，EMD)能量熵作特征量虽然取得不错的效果，但EMD算法分析波形存在模态混叠的问题，电弧故障检测的准确率较低。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于随机森林的串联电弧故障检测方法，克服了单一的时域特征不能表征不同负载情况下的串联电弧故障问题，适用于对不同负载混合的电路的电弧故障检测。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于随机森林的串联电弧故障检测方法，包括：

获取串联电弧电流的待测特征向量，并输入训练好的基于随机森林算法的检测模型，获得串联电弧的故障状态；

其中，所述的检测模型的训练过程包括：

获取若干串联电弧电流的样本特征向量以及对应的故障状态标签，构成训练集，利用训练集训练检测模型；

所述的特征向量的获取过程包括：

采集串联电弧电流的高频电流分量和低频电流分量，通过对高频电流分量和低频电流分量进行波形分析，分别获得高频特征量和低频特征量，将高频特征量和低频特征量组合成特征向量；