为提高供电系统的可靠性,采用自研的串联型故障电弧发生器开展了不同负载类型、不同电流下的串联型故障电弧实验.以故障电弧电流信号为研究对象,对时间序列进行时域、频域特性分析,提取故障电流在时域、频域的特征参数,构建串联型故障电弧的特征向量,采用主成分分析方法对特征向量进行去冗余、降维处理.最后以主成分分析后的特征向量作为输入,从可靠性角度对比分析LVQ神经网络与K近邻算法故障诊断的优越性,建立了经K循环寻优处理后的K近邻串联型故障电弧诊断模型,并对诊断模型进行了抗扰动分析、泛化性分析.结果表明,该方

为准确识别不稳定串联故障电弧、合闸操作电弧、负载正常工作电流信号,开展了串联型故障电弧模拟实验.首先对三种电流信号进行小波包分解及重构,求取重构信号的信息熵;然后对信息熵进行K均值聚类分析,从而区分出正常工作电流信号及电弧电流信号;最后求每种负载在发生串联型故障电弧及合闸操作电弧时相邻两周期电流信号导数最大值比值,并设定相邻两周期导数最大值比值阈值,实现对不稳定串联型故障电弧及合闸操作电弧的识别,防止断路器对故障电弧的误判,进而提高供电系统的可靠性.