一种低压电气火灾预警方法与流程

本发明属于电气安全，尤其涉及一种低压电气火灾预警方法。

背景技术：

1、据相关资料统计，全球每年发生的火灾超过五百万起，其中居民住宅火灾占比约80％，火灾导致人员死亡和大量人员受伤，同时伴随巨额财产损失。引起电气火灾的主要因素有三个，其中电气故障和电器异常导致电气火灾占比约41％，不明短路电弧引发的火灾占电气火灾的25％，由于线路外部绝缘层破损产生的短路电弧占比12％，这三项占电气火灾总起因的78％。而现有技术中，针对电气火灾隐患的检测预警方法与装置仍然存在着电弧检测正确率低的缺点。

2、公开号为cn113724465a的专利提供了一种电气火灾预警方法，包括获取电气回路的多个剩余电流值样本，根据所述多个剩余电流值样本计算预警值；监测所述电气回路，获取所述电气回路的实时剩余电流值；比较所述实时剩余电流值与所述预警值；根据所述比较的结果确定是否发出火灾预警信息。此专利当中虽然能够实现火灾预警，但是其实现过程是通过电流值与预警值的简单对比，预警的精度难以保证。

3、因此，如何提供一种高精度检测的低压电气火灾预警方法是本技术领域人员亟待解决的问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种低压电气火灾预警方法，以解决现有技术中针对电气火灾隐患的检测预警方法存在电弧检测正确率低的问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：

3、本发明提供了一种低压电气火灾预警方法，包括以下步骤：

4、s10、采集用电设备产生电弧状态下与未产生电弧状态下电压瞬时值和电流瞬时值，生成正负特征向量样本集合；

5、s20、通过所述正负特征向量样本集合生成用电设备安全状态检测模型集合和模型状态检测门限值向量；

6、s30、求取未知特征向量样本在用电设备安全状态检测模型集合和模型状态检测门限值向量下的用电设备安全状态预测值向量；

7、s40、将所述状态预测值向量输入集成学习决策模型，得到最终用电设备安全状态结果值。

8、进一步的，所述步骤s20中，用电设备安全状态检测模型集合的获取表达式如下：

9、

10、

11、

12、其中，uk为训练集样本的均值，σk为训练集样本的方差，下标k为第k个特征所建立的检测模型，m为训练集样本数目，为训练集样本i特征k对应数值，pk(x)为特征k为x的概率模型，所有pk(x)为组成用电设备安全状态检测模型集合。

13、进一步的，所述步骤s10中，用电设备产生电弧状态下的特征向量样本为正样本，用电设备不产生电弧状态下的特征向量样本为负样本。

14、进一步的，将负样本按一定比例分开，占大比例的负样本作为训练集，占小比例的负样本与所有的正样本合并作为测试集。

15、进一步的，所述步骤s20中，模型状态检测门限值向量的获取条件如下：

16、对于所有测试集中的负样本，满足pk(x)>＝εk；

17、对于所有测试集中的正样本，满足pk(x)<εk；

18、所有εk组成模型状态检测门限值向量。

19、进一步的，所述步骤s30中，用电设备安全状态预测值向量的获取表达式如下：

20、

21、其中，xk为未知特征向量样本中特征k数值，pk(xk)为特征k模型输出概率值，εk为特征k对应模型状态检测门限值。

22、进一步的，所述步骤10中，所述特征向量样本包括高次谐波幅值和相位信息。

23、进一步的，所述步骤s10中，特征向量内的特征数目由具体所采用的电压谐波数目和电流的谐波数目决定。

24、进一步的，所述步骤s10中，特征向量样本由电压瞬时值和电流瞬时值通过离散傅里叶变换得到。

25、进一步的，负样本的分开比例为4∶1。

26、本发明提供的低压电气火灾预警方法与现有技术相比，至少具有如下有益效果：

27、现有技术中针对电气火灾隐患的检测预警方法存在电弧检测正确率低的问题，本发明过程简单、操作方便，通过采用多特征检测与集成学习决策模型，有效提高了故障电弧检测正确率，保证了用电设备的安全性能；本发明部署硬件资源方便，计算复杂度低，成本较低。

技术特征：

1.一种低压电气火灾预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种低压电气火灾预警方法，其特征在于，所述步骤s20中，用电设备安全状态检测模型集合的获取表达式如下：

3.根据权利要求1所述的一种低压电气火灾预警方法，其特征在于，所述步骤s10中，用电设备产生电弧状态下的特征向量样本为正样本，用电设备不产生电弧状态下的特征向量样本为负样本。

4.根据权利要求3所述的一种低压电气火灾预警方法，其特征在于，将负样本按一定比例分开，占大比例的负样本作为训练集，占小比例的负样本与所有的正样本合并作为测试集。

5.根据权利要求4所述的一种低压电气火灾预警方法，其特征在于，所述步骤s20中，模型状态检测门限值向量的获取条件如下：

6.根据权利要求1所述的一种低压电气火灾预警方法，其特征在于，所述步骤s30中，用电设备安全状态预测值向量的获取表达式如下：

7.根据权利要求1所述的一种低压电气火灾预警方法，其特征在于，所述步骤10中，所述特征向量样本包括高次谐波幅值和相位信息。

8.根据权利要求1所述的一种低压电气火灾预警方法，其特征在于，所述步骤s10中，特征向量内的特征数目由具体所采用的电压谐波数目和电流的谐波数目决定。

9.根据权利要求1所述的一种低压电气火灾预警方法，其特征在于，所述步骤s10中，特征向量样本由电压瞬时值和电流瞬时值通过离散傅里叶变换得到。

10.根据权利要求4所述的一种低压电气火灾预警方法，其特征在于，负样本的分开比例为4∶1。

技术总结
本发明适用于电气安全技术领域，涉及一种低压电气火灾预警方法，包括：S10、采集用电设备产生电弧状态下与未产生电弧状态下电压瞬时值和电流瞬时值，生成正负特征向量样本集合；S20、通过正负特征向量样本集合生成用电设备安全状态检测模型集合和模型状态检测门限值向量；S30、求取未知特征向量样本在用电设备安全状态检测模型集合和模型状态检测门限值向量下的用电设备安全状态预测值向量；S40、将状态预测值向量输入集成学习决策模型，得到最终用电设备安全状态结果值。本发明过程简单、操作方便，通过采用多特征检测与集成学习决策模型，有效提高了故障电弧检测正确率，保证了用电设备的安全性能。

技术研发人员：汤博,吕新伟,刘建,唐博,郑小平,赵言涛,王建忠,刘宇轩,刘名成
受保护的技术使用者：威胜集团有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12