El arco eléctrico es una de las razones más críticas de los incendios eléctricos. Debido a la diversidad, aleatoriedad y ocultamiento de los arcos eléctricos en circuitos de baja tensión, es difícil para los métodos generales proteger todas las cargas de los arcos eléctricos en serie. De acuerdo al análisis de muchos arcos eléctricos en serie, se encontró que se generan una gran cantidad de señales de alta frecuencia en los circuitos. Estas señales son fácilmente afectadas por el ruido gaussiano, lo cual es difícil de eliminar debido al aliasing de frecuencia. Por lo tanto, en este documento se desarrolla un algoritmo de detección novedoso para detectar de manera precisa los arcos eléctricos en serie. Inicialmente, se modela un modelo autorregresivo de las señales mixtas de alta frecuencia. Luego, se introduce un análisis bispectral autorregresivo para analizar las características comunes de los arcos eléctricos en serie. La información de fase de la señal del arco eléctrico se conserva utilizando este método. La influencia del ruido gaussiano se restringe de manera efectiva. Posteriormente, se extraen varias características que incluyen la frecuencia característica, la fluctuación de los ángulos de fase, la distribución difusa y el número incremental de picos bispectrales para reconocer los arcos eléctricos. Finalmente, se utiliza una máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados para identificar de manera precisa los arcos eléctricos en serie a partir de los estados de carga basados en estas características de frecuencia del bispectro. La validez del algoritmo se verifica experimentalmente obteniendo una tasa de detección de arcos eléctricos por encima del 97%.