随着我国经济建设规模持续扩大,电力已经成为现代经济的命脉,安全用电这一问题尤为重要。现有的配电线路终端常规保护装置主要起过电流、漏电保护,但仅有这些的防护是不够的。据统计故障电弧是引发建筑电气火灾的主要原因之一,由其引发的火灾已占电气火灾的五成以上。其中串联故障电弧是最难被传统保护装置检测到的。因为当串联故障电弧发生时,线路电流较小,不能引起保护装置动作,因此形成了一个较大的安全隐患。就这一问题,本文设计了一种兼具漏电与串联故障电弧防护功能的综合保护器。由目前的故障电弧保护器的电弧有效性测试结果发现,现有保护装置在发生故障电弧时的跳脱比例约为60%,误动作比例较高。研究表明引发误动作的主因与负载关系密切。因此本文从负载特性的研究出发,首先结合相关文献与国家标准,对代表性的负载进行了归类。通过Matlab软件建立Mayr-Cassie电弧模型,然后对线路产生串联故障电弧的过程进行仿真,获取不同负载特性下的线路正常与故障两种状态下的电流波形。通过对比发现,在感性负载的情况下故障电流波形特征最不明显,更难以检测。然后处理分析所得数据,计算出不同负载特性下电流时域、频域的特征参量。结果显示这些特征参量都会受到负载特性的影响,即在发生串联故障电弧时,功率因数一定时,负载有功功率增加,电流的时域特征参量数值增大;有功功率一定时,随功率因数增大,时域特征参量数值减小;而频域特征参量,在发生故障电弧时,三、四次谐波分量与总谐波失真率都会有所增大,但是不会随负载特性变化而变化。因此时域特征参量受到影响最大。由于单一的利用时域或频域的特征参量无法准确有效地检测出线路中的串联故障电弧,针对此问题本文提出一种基于多特征参量和BP神经网络结合的判别算法,提高故障电弧的识别率。最后,基于上述的识别方法,本文运用低成本的单片机PIC18F4550对综合保护器的硬件及软件进行初步设计。硬件电路实现线路电流的采样,并进行滤波以便单片机获取三、四次谐波分量、峰值差三种特征参量以及为单片机和采样电路提供直流电。软件方面则完成了电弧识别与漏电保护的功能,针对功能不同给出了相应的程序流程图。