B+型剩余電流的數字化檢測方案的研究

陳玲

摘要：隨著變頻設備在國民生產生活中的廣泛應用，使低壓配電網中產生大量的高次諧波，相應的變頻直流剩余電流也隨之增加，且高頻剩余電流能量不弱，在一定條件下易引發火災，而傳統的剩余電流檢測方式已不能滿足日益變化的用電狀況，文中首先闡述了剩余電流產生分類和危害，并對比分析了傳統剩余電流檢測方案的問題和不足，在B+型剩余電流檢測技術的基礎上，提出B+型剩余電流的數字化檢測方案，采用芯片異構結構和神經網絡AI智能算法相結合的方式，優化剩余電流檢測的數字化和智能化處理，適應低壓配電網的剩余電流檢測需要，大大提升剩余電流檢測的適用性和可靠性，對提高手段有效避免因線路漏電造成的火災和人員傷害具有重要意義。

關鍵詞：剩余電流;B+型;數字化方案;AI智能;神經網絡;線路漏電

Research on Digital Detection Scheme of B+ Residual Current

CHEN Ling

（Fujian Metrology Institute， Fuzhou? 350003， Fujian， China）

Abstract： With the wide application of variable frequency equipment in national production and life， a large number of high-order harmonics are generated in the low-voltage distribution network， and the corresponding variable-frequency DC residual current also increases， while the high-frequency residual current energy is not weak， which easily causes fire under certain conditions， and the traditional residual current detection method can no longer meet the changing power consumption conditions. This paper first expounds the classification and harm of residual current， and compares and analyzes the problems and shortcomings of the traditional residual current detection scheme. Based on the B+ type residual current detection technology， a digital detection scheme for B+ type residual current is proposed. The scheme adopts a combination of chip heterogeneous structure and neural network AI intelligent algorithm to optimize the digital and intelligent processing of residual current detection， meeting the needs of residual current detection of low-voltage distribution networks， and greatly improves the applicability and reliability of residual current detection. It is of great significance to improve the means to effectively avoid fire and personal injury caused by line leakage.

Key Words： Residual current; B+ type; Digital scheme; AI intelligence; Neural network; Line leakage

1前言

隨著我國智能用電的普及，各類用電設備不斷增加，使用電線路越來越復雜，同時也大大增加因用電不當引發火災的機率，通常超負荷運行、短路、接觸不良、線路漏電等都會引發火災，我國公安部消防局2020年最新統計數據顯示，電氣火災占全國火災25.2萬起中的33.6%，死亡1183人，受傷775人，造成直接財產損失40.09億元，其中由過剩電流、殘余電流等線路，漏電引起的電氣火災占了很大一部分。由此可見，目前在生產、生活中普遍存在線路單相接地漏電故障，對人們生命和財產安全造成巨大的威脅[1]。防止此類電氣火災發生的有效防護措施就是在低壓電網中安裝剩余電流動作保護裝置（residual current operated protective device，簡稱“RCD”）。國內外研究機構相關統計研究分析表明，安裝于低壓電網中的RCD，約90%以上的損壞是由相關電子器件損壞導致的，而目前我國95%以上的終端領域和100%的配電領域都采用電子式RCD，因此研究RCD的數字化檢測方案具有極大的現實意義。

2 剩余電流的產生和分類

剩余電流是電網與地之間的故障電流，在用電測事故中，通過人的身體流入大地時，使電路主線路進出不相等時，瞬時矢量合成的有效值[2]。剩余電流一般是由于建筑設施中導線破損產生的，如老化導致的絕緣層破損、導線在鋼管內劃破、負荷過大嚴重發熱等。線路漏電所表現出來的外在現象是產生異常的剩余電流，用電線路因分布電容、高次諧波、接地方式和相線組合等因素的影響會產生復雜多樣的異常剩余電流形式[3]。剩余電流的大小可以直接反應線路漏電的嚴重程度，當線路中存在過大的異常剩余電流時，線路溫度會不斷地升高，持續升溫如果得不到及時解決，就會導致線路燒毀從而引發火災事故，危及生命及財產安全，因此通過檢測線路的剩余電流是有效預防火災、防止人身觸電的重要手段。

剩余電流按其表現特征和波形狀態可分為4類，具體的分類特點及應用場景如表1所示。

隨著電器日益科技化、復雜化，人們接觸的漏電不再是傳統的正弦交流漏電，目前傳統使用的AC型剩余電流保護裝置仍存在觸電風險。國外如德國已禁止使用AC型剩余電流保護裝置。以交流電動充電系統為例，車輛在使用的過程中，難免會有顛簸振動、器件老化等問題，可能會使得車載充電機內的絕緣出現問題[4]，使交流充電過程中的不同位置的失效模式有多種可能，可能會產生AC、A、F、B型剩余電流。

3傳統剩余電流檢測方案

3.1剩余電流保護裝置的原理

剩余電流保護裝置結構一般由剩余電流傳感器、電子信號放大器、剩余電流脫機器和機械開關電器或報警裝置等部分組成[5]。剩余電流保護裝置原理就是利用差流檢測的方法，通過檢測線路中相線和中性線電流瞬時值的代數和，包括中性線的三相不平衡電流和諧波電流，由傳感器采集感應電流，再經過信號放大，最后通過比較線路正常時的泄漏電流和故障時的接地故障電流之和，經過對剩余電流設定值的比較，判定是否需要線路保護，當確定實際檢測的剩余電流超過設定值時，保護裝置根據動作信號執行跳閘動作，從而斷開電路并報警[6]。其原理圖和結構示意圖如圖1和圖2所示。

3.2 剩余電流保護裝置的不足

智能電器的普及應用使用電線路的用電狀態更趨復雜性，交流線路中的直流分量在不斷增加，并且也加大了直流剩余電流的產生，這對剩余電流保護裝置的檢測能力提出了更高的要求[7]。以AC型剩余電流保護裝置為例，當主回路出現直流剩余電流，會造成磁環鐵芯的預先磁化，導致檢測裝置脫扣值偏移，進入磁飽和區，檢測會失準或無法正常工作。直流剩余電流下AC型的磁化曲線如圖3所示。而對于A型剩余電流保護裝置，磁化特性更強，能夠在較小的脈動型直流剩余電流下正常工作;但當主回路出現較大的平滑型直流剩余電流，剩余電檢測仍會失準無法正常工作，帶來巨大的安全隱患。直流剩余電流下A型的磁化曲線如圖4所示。

隨著變頻技術的發展，因其節能效果明顯及在電動機運行調速方面的優勢，變頻器應用越來越深入國民生產生活的各個領域，不管民用、商用還是工業建設中都會使用到變頻設備。變頻器整流過程和逆變過程中都會產生高次諧波，并且設備內部電路存在Y電容，及設備的電纜、機殼、繞組等部件與地之間存在的寄生電容，都會因高次諧波產生剩余電流。從防火的角度來看，高頻剩余電流能量不弱，在一定條件下會引發火災。變頻器中的高頻、高脈沖比常規信號高，頻率高達幾十KHz或幾百KHz，僅配置A型、AC型和B型剩余電流保護的系統很難確保檢測的可靠性。

3.3傳統剩余電流檢測方案

傳統剩余電流檢測方案存在很大的局限性，因其采用元件相對固定，不支持修改，軟件輔助少，激勵電壓大，功耗較高，溫度使用范圍受限，無法測算剩余電流大小和剩余電流類型，不支持智能化分析等，已經無法夠滿足日益變化的線路剩余電流檢測，傳統剩余電流檢測方案示意圖如圖5所示。傳統剩余電流保護裝置的線圈容易損壞，并且線圈是否損壞難以直接判斷，需要輔助人工定點定期檢查，而人工檢查則會造成線路跳閘，會降低線路檢測的可靠性，增加額外的工作量。由于A型、AC型和B型等剩余電流保護裝置已經不足以滿足新型用電線路中剩余電流的檢測，因此提出B+型剩余電流保護裝置以解決此問題。

4? B+型剩余電流的數字化檢測方案

4.1? B+型剩余電流檢測技術

B+型剩余電流檢測在原有B型剩余電流檢測的基礎上，將高頻剩余電流的檢測頻率增加到150kHz，B+型剩余電流檢測是基于磁通門的原理，采用了單磁芯和單繞組結構的剩余電流傳感器，為提高可靠性，將檢測繞組和激磁繞組設為同一繞組，利用磁芯的飽和現象來調制被測量磁場，在激勵源的磁化作用下，使磁芯發生飽和和非飽和的周期性變化，通過感應磁場變化，檢測繞組中的電流變化從而獲知相線與中性線之間的剩余電流。

線路正常運行時，通常剩余電流為零。為保證剩余電流檢測的有效可靠，需要通過DSP控制模塊的程序設定一個自檢周期，針對高頻剩余電流的檢測頻率，發送一個特定頻率的自檢電流，對剩余電流檢測通道進行周期性自檢，并通過離散傅立葉變換來獲取信號的頻域特征，以區分自檢電流和線路上的剩余電流，大大提高自檢的可靠性。

4.2數字化檢測方案

在B+型剩余電流檢測技術的基礎上，方案采用芯片異構結構和神經網絡AI智能算法相結合的方式來實現。數字化方案集成高速DSP單元、神經網絡算法單元、B+型剩余電流檢測單元，利用主CPU系統和協處理器系統的同步異構處理方式，結合多維度數據采集與神經網絡卷積AI算法，可自由調節參數以適配不同場景（I△n 值的軟件調整），具備低電壓、低功耗，并具有使用溫度-25℃～65℃的溫補提升，精確區分剩余電流大小和剩余電流類型等特點。

數字化檢測方案首先對線圈激勵控制、交/直流剩余電流、專用采集電路、高速高精度AD和溫濕度等參數進行數據采集。為了簡化結果分析，需要對采集的原始數據進行平滑處理，辨別并剔除異常值，再對飽和時間、不同激勵區間上升速率、磁場變化率和不同頻點的分析等進行數字化處理，同時進行一致性、剩磁、溫濕度、LN穿線不平衡和LN電流誤差的數字化補償。再利用神經網絡進行數據擬合以及擬合數據的窗口化處理，形成擬合曲線，從而尋找相關變化點，最終通過AI智能判別得到剩余電流大小和剩余電流類型。數字化剩余電流檢測方案示意圖如圖6所示，方案針對脈動直流剩余電流的檢測結果如圖7所示。

4.3方案演示

運用B+型剩余電流的數字化檢測方案，分別測試交流剩余電流信號、交流疊加直流剩余電流信號、脈動直流剩余電流信號，得到的結果如圖7～圖9所示。測試結果表明系統能夠采集更大數據量并進行曲線擬合，能夠更好地提取圖片的整體和局部信息，在多通道特征信息處理上具備較大的優勢，并可通過模型參數的修改從而調整方案適應性，充分發揮數字化數據分析處理和辨別決策的優勢。

5 結語

文中提出芯片異構結構和神經網絡AI智能算法的B+型剩余電流的數字化檢測方案，用于檢測低壓電網中各類型剩余電流。該方案充分利用集成芯片技術和神經網絡AI建模的優勢，相對于傳統的剩余電流檢測方案，不僅提高了檢測的精確性和可靠性，減少了誤判和漏判，同時因采用了大數據量采集分析，提升自動化程度和智能預警能力，減少人工投入，大大提高了效率。此方案可應用在剩余電流保護裝置的上下環節，對于防止因剩余電流導致的線路漏電提出了有效手段，對避免因漏電造成的火災、設備損壞和人員傷害，提高供用電安全具有重要價值。

參考文獻

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