摘要：通過調查發現，由電弧故障引發的新能源汽車起火事故呈逐年增多趨勢，我國品牌眾多的新能源客車尤為嚴重。為了選擇和優化區分故障電弧的特征參量，識別汽車電弧故障，首先介紹了直流故障電弧產生機理、特性和類型，分析了時域、頻域和時頻域3種直流電弧故障檢測方法。其次，搭建了模擬實驗測試系統，獲取不同負載下的正常電弧和故障電弧回路信號。然后，建立時頻域Cassie電弧仿真模型，利用5層小波包分解技術，重構和提取電弧故障發生前后的電流信號，使用能量比值作為特征參量。研究結果表明，在檢測周期內大于閾值的特征量區分度明顯，能有效識別直流電弧故障。

關鍵詞：電弧故障；Cassie模型；小波包；電氣火災；新能源汽車

1新能源汽車電氣火災現狀及原因分析

據2017年《中國消防年鑒》的數據顯示，2007—2016年，我國汽車火災首要原因是電氣故障，占總數的44%，其次是供油系統故障，占火災總數的29.4%，三是機械故障，占總數的14.6%，之后依次為排氣系統故障（5.6%）、人為意外原因（3.8%）和自燃（1.2%）。2017年“中國電動汽車百人會"發布的新能源汽車安全報告顯示，2015年國內發生起火事故14起，而2016年增加至29起（40輛車），新能源汽車自燃火災次數（包括碰撞后自燃）隨產銷量增長而急劇增加。根據該報告公開資料統計，2016年國內外共發生新能源汽車起火事故35起，涉事車輛共計45輛（1起人為縱火除外），根據動力類型和起火原因分類，分布數據如圖1和圖2所示。

圖12016年新能源汽車起火事故數量及占比

汽車電源系統故障是導致起火的首要原因，其次是電氣部件故障，再次是充電和浸水短路故障，碰撞后自燃和電氣線路連接故障。其中，純電動汽車屬于起火高發領域，由于私人領域新能源汽車數量持續增長，乘用車領域起火事故逐漸增多。綜合上述原因，除了操作不當和產品質量缺陷外，由于電氣系統故障產生故障電弧導致的汽車火災比例高達60%。由直流源帶來的故障電弧給電壓不斷升級的新能源汽車電氣系統帶來巨大威脅。

2電弧故障的產生和危害

實驗顯示，在大氣中開斷電路，當開斷電壓超過12～20V、開斷電流超過0.25～1A時，在觸頭間隙中產生近似圓柱形的導電氣體介質即為電弧，具有導電性強、溫度高、亮度大和能量集中等特點。在工業領域可控狀態下，如電弧爐、電弧焊等被廣泛利用；而在非控狀態下產生火花放電和電弧放電等現象，會對用電設備造成損傷或嚴重電氣事故。在新能源汽車三電系統中，由于電氣設備的增加和自動化程度的提高，增加用電負荷導致車載線路的復雜化和電壓等級的提高（例如14VDC/42VDC雙電壓系統），汽車電氣系統產生電弧故障的概率增大。2013年國際電工委員會出臺了標準IEC62606-2013《電弧故障檢測設備的一般要求》，2015年我國開始實施相同作用的標準GB14287.4—2014《電氣火災監控系統：故障電弧檢測器》，這類標準用以指導和設計故障電弧相關保護裝置，快速可靠切斷故障電弧，促進新能源汽車“三電"技術發展。下面重點分析新能源汽車電弧故障的檢測方法和測試系統。

3新能源汽車電弧故障檢測方法

3.1直流電弧故障檢測技術的研究現狀

當前國外對直流電弧故障的研究領域涉及汽車電氣系統、船舶電氣系統、光伏發電系統和航空供電系統以及公共能源儲存和高壓直流輸電應用系統。主要技術包括：利用電弧模型仿真電路參量特征與識別電弧；利用電弧的弧光、溫度變化、輻射等物理現象檢測電弧利用電弧電壓、電流波形特征檢測故障電弧，此方法又分為時域分析法、頻域分析法和時頻域分析法。

國內對直流電弧故障的研究處于起步階段，對新能源汽車電弧故障檢測的技術文獻較少。西安交通大學祝令瑜等提出用模式識別提高閾值法的局限性，研究多信息融合技術在電弧故障檢測中的應用；南京航空航天大學王莉等根據直流電弧故障運行參量，提出以回路中電流標準差、電流交流分量與設定頻段功率和為特征量，利用馬氏距離算法識別直流電弧故障；華僑大學丁環等通過采集汽車不同負載正常時與故障時的電流參量，在并聯電弧故障發生時研究其時域波形特征與電火花特性，持續檢測多個電流脈沖判別汽車電弧故障。

國內其他研究偏重于汽車火災的產生原因及危害性，提出獲取汽車火災后的殘留物和融化痕跡來識別事故前存在的電弧故障，驗證電弧故障與汽車火災的密切關聯。但是汽車電氣系統與船舶電氣系統、光伏發電系統和航空供電系統相比，電壓等級較低且固定，負載種類復雜多樣，各種儀表車燈等均采用負極搭鐵方式連接，電弧故障信號更隱蔽、微弱。而新能源汽車結構復雜，電氣系統電壓等級不一，充、用電技術問題和使用環境惡劣等原因，還有汽車部件故障之外的常見因素，諸如導線老化斷裂、負極搭鐵不牢靠、線束之間被擠壓、噪音和電磁兼容性等現象都會導致電弧故障頻發。隨著汽車傳感器技術、車聯網技術的不斷發展，國內外出臺電弧相關安全技術指標，使得汽車電弧故障檢測技術成為研究熱點。

3.2故障電弧的伏安特性

以某客車24V直流供電系統為例，用純電阻負載采集得到汽車電弧故障電流和電壓的時域波形圖，如圖3所示，在T時刻產生汽車電弧，回路電壓值瞬間增高，在一段時間內電壓維持穩定，當電弧消失時迅速恢復到端電壓。與電壓波形相反，在電弧發生時回路電流突然下降，然后波形慢慢地回升，然后趨于平緩，隨著間隙距離增大，電流下降趨近于零，電弧消失。電弧存在時段里，電壓和電流的波形不斷上下波動，且它們的變化趨勢恰好相反。圖4為汽車直流電弧的伏安特性曲線。由圖4可知，故障電弧與正常情況下的伏安特性曲線不同，在電弧產生期和電弧即將熄滅期，伏安特性曲線近似直線，具備純阻性特征；在電弧持續燃燒期，不具備阻性特征。

圖3汽車電弧故障電流和電壓時域波形圖

圖4汽車直流電弧伏安特性圖

3.3直流電弧故障檢測方法

選擇正確的電弧故障檢測方法是準確測試的前提。直流電弧故障分為串聯電弧故障和并聯電弧故障，并聯電弧故障又分為線線電弧故障和搭鐵電弧故障，故障類型如圖5所示。其中，串聯電弧故障的發生率占直流電弧故障的絕大部分。

圖5直流電弧故障類型

（1）時域直流電弧故障檢測法

由圖3和圖4得出，直流電弧故障會使回路中的電量發生突變，電流變化率和電壓變化率與電弧故障的電量變化有關，如果進行等周期時間Ts采樣，通過公式（1）可得到電壓變化量Δu，通過公式（2）可得到電流變化量ΔI。采樣周期會根據原始直流故障信號特性調整，以免出現誤檢測。

Δu=u(Ts+t)-u(t)（1）

ΔI=Imax-Imin（2）

式（1）～（2）中：Ts為采樣周期時間；Δu為電壓變化量；u(Ts+t)為Ts+t時刻的電壓；ΔI為電流變化量；Imax為采樣周期內的大電流；Imin為采樣周期內的小電流。

MRABLA等2013年提出了另一種時域檢測方法，建立的測試系統如圖6所示，運用雙羅氏線圈檢測電弧故障電路輸出的電量波形，其中一個羅氏線圈與故障電弧保持距離不變獲得電量信號f(t)，另一個羅氏線圈與故障電弧保持漸變距離獲取電量信號g(t)，通過兩個信號間的關聯程度，通過公式（3）得到表征量Φ(t)，在正常狀態下其波形平滑，在故障狀態下其波形產生劇烈波動。由于羅氏線圈在檢測單元中的位置限制，該方法只適合汽車靜態下的測試。

圖6雙羅氏線圈電弧故障測試系統

（2）頻域直流電弧故障檢測法

通過對故障電弧的回路電壓、電流數據的傅里葉變換，可以發現故障電弧暫態過程和穩態過程中各頻段的幅值變化，暫態時電壓幅值增加，進入燃弧穩態時幅值回落，低頻段非常明顯。韓國首爾國立大學的GSSEO等研究了不同電壓等級下串聯、并聯和接地電弧的變化特性，得出直流系統電弧故障頻域分析方法，但是新能源汽車負載頻率大多較低，環境高頻噪音比較復雜，給提取電弧故障頻段帶來影響。

（3）時頻域直流電弧故障檢測法

小波變換和短時傅里葉分析等數學工具被應用于研究直流電弧故障中。美國圣地亞哥實驗室成員WANGZ等提出對比短時傅里葉變換與正交連續小波變換兩種方法；美國俄亥俄州立大學YAOX等學者對電流信號極值差進行3層小波包分解，利用分解后小波包系數有效值對電弧故障識別；英國諾丁漢大學CAOY等[16]學者提出將信號能量與電流信號3層小波包分解后的3層低頻信號能量的比值，作為電弧特征向量研究故障信號的時頻域方法。下面以兩層小波包分解法為例進行說明。

圖7兩層小波包分解法

如圖7所示，根據小波類型，利用低通濾波器h[n]2采樣得到逼近信號a，通過高通濾波器g[n]2采樣得到細節信號d，2層分解亦同，空間劃分更為細致。然后利用公式（4）的j節點處時間窗分解系數的方均根值，可以獲得更好的區分效果。研究者認為，不能僅靠一次檢測結果判斷電弧故障，應連續重復檢測多次，以避免偶然條件下的誤動作。

式(4)中：Xj,i為節點j在i個時間窗下分解系數的方均根值；Kj,n為節點j處的n個系數；N為j節點的全部系數個數。

4新能源汽車電弧故障模擬實驗

4.1模擬實驗測試系統的搭建

由于暫未出臺新能源汽車電弧故障實驗平臺標準，參考國內新能源客車電氣結構和美國電氣規范的UL1699b標準搭建電弧故障模擬實驗系統，如圖8所示，測試不同單一負載、復合負載下汽車電弧故障的回路電流信號和電壓信號，并經過濾波放大調理之后，分析故障電弧伏安特性和故障特征，然后識別汽車電弧故障。

圖8電弧故障模擬實驗測試系統

4.2電弧故障模擬實驗方案

實驗測試平臺給電弧發生裝置提供12～42V的可調直流電源，把新能源汽車典型負載車燈、信號燈、動力電池組、起動系統等與電弧發生裝置串聯，實驗過程分為正常運行和故障運行兩種模式，每種模式下有單一串聯負載、混合并聯負載和突變負載3種類型。單一串聯負載類型較少，而混合式負載數量巨大，表1只列舉了12種單一負載和6種常見混合式負載，實際中的突變負載包括線路碳化、開關燒蝕、過電壓等復雜故障。

由于電弧故障的不可預知性，將電弧故障回路電流作為比對參數。數據采集系統中，由高頻電流互感器PA3655NL（50～500kHz）采集高頻交流分量，獲得電流信號數據，然后信號調理電路濾除干擾信號，接著利用采樣率可調的信號采集器PXI（1MS/s、2MS/s、250kS/s）采集實驗數據。實驗中通過負荷切換開關實現各種類型的切換導通。在60～110kHz頻段下，故障信號功率譜幅值大于正常信號值，可作為汽車直流電氣系統電弧故障的特征頻段，但是汽車負載固有頻率大多分布于低頻，并且攜帶較大能量和噪聲，僅靠功率譜很難識別復雜電弧故障。由于故障前后電量的突變，使得電故障電路的信號能量低于正常電路，因此考慮采用故障發生前后能量比值作為識別汽車電弧故障的特征量。

4.3仿真模型的建立與實例

為了判斷電弧故障的物理特性，建立優的直流電弧故障模型，使輸出的理論波形與檢測的故障電量波形吻合，才能準確檢測和識別電弧故障。Cassie電弧模型主要適用于高阻電弧仿真，改進的Mayr電弧模型適用于低阻電弧仿真。通過能量平衡原理可以得到直流電弧故障的Cassie仿真模型，如式（5）所示。利用電弧故障模擬實驗測試平臺，分別獲得正常電流信號、串/并聯故障電弧電流信號和負載突變電流信號，以小波變換之后的系數變化作為基礎。以5層小波包分解法為例，使用節點能量之比λ作為有效識別汽車電弧故障的特征量，以式（6）的2～5個節點間能量與1節點能量的比值作為特征量，設定閾值為0.001，分別計算16個周期內的4種電流信號的特征量，實驗結果如圖9所示，超過閾值的次數分別為0次、1次、11次和11次，在預設周期內，可以通過此仿真模型構造的特征量識別

串、并聯和突變負載電弧故障。

圖9電弧故障的區分

式(5)～(6)中：g為電弧電導值；τ為時間常數；u為電弧電壓；UC為電弧電壓系數；λ為故障區分特征量；E為2至5節點間的能量之和；E1為1節點的能量；X1(n)為1節點的重建系數；xr(n)為r節點的重建系數。

5安科瑞智慧消防云平臺

5.1平臺概述

安科瑞智慧消防云平臺依托物聯網、云計算、互聯網、大數據、AI等技術，對充電站配電系統的運行、電能消耗、電能質量、充電安全和行為安全進行實時監控和預警，為充電站的可靠、安全、經濟運行提供保障，并及時切除安全隱患、避免電氣火災發生，從而保障人員的生命財產安全，打造“安全、高效、舒適、綠色"的“人—車—樁—電網—互聯網—多種增值業務"的智慧充電站，提升充電站的社會和經濟價值。

5.2適用場合

可廣泛應用于醫院、學校、酒店、體育場等公共建筑；商業廣場、產業園等綜合園區；企業、住宅小區等場所。

5.3組網架構

平臺采用分層分布式結構，主要由終端感知設備、邊緣計算網關和能效管理平臺層三個部分組成，詳細拓撲結構如下：

5.4參考選型

6相關產品介紹

6.1 7KW交流充電樁AEV-AC007D

產品功能

（1）智能監測：充電樁智能控制器對充電樁具備測量、控制與保護的功能，如運行狀態監測、故障狀態監測、充電計量與計費以及充電過程的聯動控制等。

（2）智能計量：輸出配置智能電能表，進行充電計量，具備*的通信功能，可將計量信息通過RS485分別上傳給充電樁智能控制器和網絡運營平臺。

（3）云平臺：具備連接云平臺的功能，可以實現實時監控，財務報表分析等等。

（4）保護功能：具備防雷保護、過載保護、短路保護，漏電保護和接地保護等功能。

（5）材質可靠：保證長期使用并抵御復雜天氣環境。

（6）適配車型：滿足國標充電接口，適配所有符合GB/T20234.2-2015國標的電動汽車，適應不同車型的不同功率。

（7）資產安全：產品全部由中國平安保險承保，充分保障設備、車輛、人員的安全。

6.2直流充電樁系列

6.3電氣火災探測器ARCM300-Z

6.4限流式保護器ASCP200

產品功能：

（1）短路保護：保護器實時監測用電線路電流，當線路發生短路故障時，能在150微秒內實現快速限流保護，并發出聲光報警信號；

（2）過載保護：當線路電流過載且持續時間超過動作時間（3~60秒可設）時，保護器啟動限流保護，并發出聲光報警信號；

（3）表內超溫保護：當保護器內部器件工作溫度過高時，保護器實施超溫限流保護，并發出聲光報警信號；

（4）組網通訊：保護器具有1路RS485接口，可以將數據發送到后臺監控系統，實現遠程監控。

7平臺功能

7.1登錄

7.2首頁

平臺首頁顯示充電站的位置及在線情況，統計充電站的充電數據

7.3實時監控

（1）充電站監控

可以按站點名稱進行篩選，顯示站點詳情、充電槍列表、統計訂單信息、故障記錄，點擊某個充電槍編號后在進入充電槍監控頁面實時監測變壓器負荷（搭配ACM300T、ADW300），當負荷超過50%時，系統會限制新增開始充電的充電樁的功率，降為50%，當變壓器負荷超過80%時，系統將不允許新增充電樁開始充電，直到負荷下降為止。如圖所示：

統計當前充電站各充電樁回路的數據；通過卡片的形式展現充電樁的數據；顯示故障列表；如圖所示：

（2）充電樁監控

顯示充電樁充電數據；顯示各回路的充電狀態；可以對充電中的回路進行手動終止；顯示訂單信息、故障信息；如圖所示：

（3）設備監控

顯示限流式保護器的狀態，包括線路中的剩余電流、溫度及異常報警，如圖所示：

7.4故障管理

（1）故障查詢

故障查詢中記錄了登錄用戶相關聯的所有故障信息。如圖所示：

（2）故障派發

故障派發中記錄了當前待派發的故障信息。如圖所示：

（3）故障處理

故障處理中記錄了當前待處理的故障信息。如圖所示：

7.5能耗分析

在能耗分析中，可查看時段關聯站點和關聯樁的能耗信息并顯示對應的能耗趨勢圖。如圖所示：

7.6故障分析

在故障分析中，可查看相關時間內的故障數、故障狀態、故障類型、趨勢分析以及故障列表。如圖所示：

7.7財務報表

在財務報表中，可根據時間查看關聯站點的財務數據。如圖所示：

7.8收益查詢

在收益查詢中，可查看總的收益統計、收益變化曲線圖、支付占比餅圖以及實際收益報表。如圖所示：

8案例實景

9結論

為了準確檢測與區分新能源汽車電弧故障，分析和研究了汽車直流系統的電弧故障檢測方法，并搭建了模擬實驗測試系統。研究認為故障電弧是引發新能源汽車發生自燃事故的首要因素，故障電弧包括單一串聯負載、混合并聯負載和突變負載3種類型。產生期和熄滅期的故障電弧伏安特性曲線近似直線，具備純阻性特征；持續燃燒期的故障電弧不具備阻性特征。搭建了電弧故障模擬實驗測試系統，分析確認使用電弧故障發生前后的能量比值作為識別電弧故障的特征量。從時域、頻域和時頻域3方面分析了直流電弧故障檢測法，建立時域Cassie直流電弧仿真模型，利用5層小波包分解技術，重構和提取了故障電弧的特征量，在檢測周期內大于閾值的特征量區分度明顯，能有效識別故障電弧。研究結果為快速、可靠切除產生故障電弧的電氣系統組件單元，有效提高直流供電系統的安全性，為保障汽車電氣系統安全運行提供了必要條件。

參考文獻

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