Mechanisms of electric arc detection based on current waveform spectrum and incremental decomposition analysis

• Autorzy: Dołęgowski M. , Szmajda M.

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2016.11.15

Warianty tytułu

PL

Metody detekcji łuku elektrycznego w oparciu o analizę widmową oraz przyrostową przebiegu prądowego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper presents two methods that enable arc detection, these are frequency analysis FFT and incremental decomposition of current increase in time. Both methods enable arc detection and provide additional information as compared to currently existing commercial solutions.

PL

W artykule zaprezentowano dwie metody umożliwiające wykrywanie występowania łuku elektrycznego: analizę częstotliwościową FFT oraz metodę badania rozkładu przyrostów prądu w czasie. Obydwie metody umożliwiają detekcję łuku oraz dostarczają dodatkowych informacji w stosunku do istniejących obecnie rozwiązań komercyjnych.

Słowa kluczowe

EN

electric arc; signal processing; spectrum analysis; incremental decomposition

PL

łuk elektryczny; przetwarzanie sygnałów; analiza widmowa; analiza przyrostowa

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2016
• Tom: R. 92, nr 11
• Strony: 59--62
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Dołęgowski M.

• Politechnika Opolska, Wydział Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki, Instytut Elektroenergetyki i Energii Odnawialnej, ul. Prószkowska 76, 45-758 Opole

autor

Szmajda M.

• Politechnika Opolska, Wydział Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki, Instytut Elektroenergetyki i Energii Odnawialnej, ul. Prószkowska 76, 45-758 Opole

Bibliografia

• [1] Erhard F., Schaller B., Berger F., Field test results of serial DC arc fault investigations on real photovoltaic systems, Power Engineering Conference (UPEC), 2014 49th International Universities, 1-6
• [2] Khorshed Alam M., Khan F., Johnson J., Flicker J., PV arc-fault detection using spread spectrum time domain reflectometry (SSTDR), 2014 IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE), 3294-3300
• [3] Digulescu A., Candel I., Dahmani J., Deacu D., Ioana C., Gabriel V., Electric arc locator in photovoltaic power systems using advanced signal processing techniques, ELMAR, 2013 55th International Symposium, 129-132
• [4] Luebke C., Pier T., Pahl B., Breig D., Zuercher J., Field test results of DC arc fault detection on residential and utility scale PV arrays, Photovoltaic Specialists Conference (PVSC), 2011 37th IEEE, 1832-1836
• [5] Strobl C., Meckler P., Arc Faults in Photovoltaic Systems, 2010 Proceedings of the 56th IEEE Holm Conference on Electrical Contacts, 1-7
• [6] Barmada S., Raugi M., Tucci M., Romano F., Arc detection in pantograph-catenary systems by the use of support vector machines-based classification, IET Electrical Systems in Transportation, 4 (2014), n.2, 45-52
• [7] Yaman O., Karakose M., Aydin I., Akin E., Image processing and model based arc detection in pantograph catenary systems, 2014 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 1934-1937
• [8] Aydin I., Yaman O., Karakose M., Celebi B., Particle swarm based arc detection on time series in pantograph-catenary system, Innovations in Intelligent Systems and Applications (INISTA) Proceedings, 2014 IEEE International Symposium, 344-349
• [9] Rojek A., Zasilanie trakcji elektrycznej w systemie prądu stałego 3kV, KOW media & marketing, Warszawa 2012
• [10] Chmielewski T., Oramus P., Florkowski M., Modelowanie łuku elektrycznego w analizach przepięć łączeniowych podczas przerywania prądu przy użyciu niskonapięciowych styczników elektromechanicznych, Przegląd Elektrotechniczny, 92 (2016), nr.2, 202-205
• [11] Kazała R., Badanie zjawisk w łuku elektrycznym z wykorzystaniem charakterystyk czasowo-częstotliwościowych, Przegląd Elektrotechniczny, 90 (2014), nr.2, 44-47
• [12] Kozak C., Sebok M., Kucera M., Wpływ biegunowości napięcia stałego na wartość energii łuku elektrycznego palącego się na stykach łącznika W10, Przegląd Elektrotechniczny, 88 (2012), nr.4a, 96-98
• [13] Yao X., Herrera L., Ji S., Zou K., Wang J., Characteristic Study and Time-Domain Discrete- Wavelet-Transform Based Hybrid Detection of Series DC Arc Faults, IEEE Transactions on Power Electronics, 29 (2014), n.6, 3103-3115
• [14] Zhou J., Ayhan B., Kwan C., Liang S., Lee W., High- Performance Arcing-Fault Location in Distribution Networks, IEEE Transactions on Industry Applications, 48 (2012), n.3, 1107-1114
• [15] Lai T., Snider L., Lo E., Sutanto D., High-impedance fault detection using discrete wavelet transform and frequency range and RMS conversion, IEEE Transactions on Power Delivery, 20 (2005), n.1, 397-407
• [16] Charytoniuk W., Lee W., Chen M., Cultrera J., Maffetone T., Arcing fault detection in underground distribution networksfeasibility study, IEEE Transactions on Industry Applications, 36 (2000), n.6, 1756-1761
• [17] Dołęgowski M., Szmajda M., Systemy detekcji łuku elektrycznego oparte na analizie widma przebiegu prądowego, Elektro Info, 10 (2015), 50-51 [18] Petvaldsky P., Bilik P., Testing gapless measurement of PQA according to IEC 62586-2. In Conference Proceedings, 7th International Scientific Symposium ELEKTROENERGETIKA Stara Lesna, Kosice 2013, 75-82
• [19] 5SM6 Arc Fault Detection Unit, Siemens AG 2012
• [20] AN-2154: RD-195 DC Arc Detection Evaluation Board (Rev. F), Texas Instruments 2012

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.