Series Arc Fault Detection in the Presence of Household Electrical Loads

Abstract

Elektrický oblouk způsobený poškozeným elektrickým vedením může způsobit požár. Fakt, že elektrické oblouky způsobují požáry podporuje výzkum a vývoj jejich detekce. Diplomová práce se zabývá studiem a analýzou sériových elektrických výbojů při nízkém napětí v přítomnosti elektrických zátěží běžně používaných v domácnostech. Tato práce poskytuje postupy pro charakterizaci domácích elektrických zátěží. Poskytuje také pozorování spolu se zpracováním dat z těchto zátěží v přítomnosti a při absenci sériového elektrického výboje v závislosti na charakteristice zařízení. Výsledky budou použity pro vyhodnocení chování jednotlivých typů zátěží, a také zjištění, zda jednotlivé zátěže ve stejných kategoriích vykazují podobné charakteristiky. Výsledky budou sloužit jako podklad pro zlepšení detekce sériových elektrických výbojů. Data byla získána pomocí STFT a CWT. Pro všechny testované zátěžové kategorie byly analyzovány charakteristické vlastnosti. CWT má lepší schopnost charakterizace díky svému rozlišení.

An arc fault as a result of a damaged electrical wire may cause an electrical fire. The ability of arc faults to cause electrical fires has necessitated research and development in the field of arc fault detection. This thesis studies and analyzes series arc faults at a low voltage level in the presence of household electrical loads. The thesis will provide a component-based approach to characterizing domestic electrical loads and to observe and process the signals and characteristics of these loads in the presence and absence of a series arc fault. The results will be used to conclude the behavior of different load types and whether loads falling under the same category show similar characteristics. These results are intended to assist in improving the detection of series arc faults in the presence of household electrical loads. The data obtained was analyzed using signal STFT and CWT. For all tested load categories, the characteristic features of the arc were analyzed. The CWT had better characterization capability due to its resolution.