[发明专利]基于全相位深度学习的低压配电系统串联故障电弧识别法

权利要求书

1.基于全相位深度学习的低压配电系统串联故障电弧识别法，其特征在于，该方法包括：

在低压交流系统下，对低压回路中的不同负载进行电流信号采集；

对采集到的电流信号进行全相位离散傅里叶变换，进行负载的全相位频谱特征量提取，并构建全相位频谱特征向量；

利用建成的全相位频谱特征向量，构建基于Logistic回归的深度学习神经网络模型，通过对不同负载、不同运行状态下的全相位频谱特征量进行深度学习训练，直到该模型收敛为止；

利用学习训练完成的基于Logistic回归的深度学习神经网络模型，对待识别的分段负载电流波形进行全相位谱分析测量，进行对不同负载种类的甄别及是否发生串联故障电弧的识别，根据该模型输出它将各负载按种类、正常运行或故障电弧状态进行编号，且其中u≠v，u、v＝0，1，…，47，表示识别出负载的种类编号为round(u+1)/2，运行状态为正常电弧，u为偶数；或者运行状态为故障电弧，u为奇数；其中round()表示取四舍五入；

所述对采集到的电流信号进行全相位离散傅里叶变换，其中，最终全相位离散傅里叶变换的频率偏移量公式为：

式中：G(k_i)、Y(k_i)分别为频率峰谱线序号k_i对应的离散傅里叶变换和全相位离散傅里叶变换频谱矢量值， 为各自对应的相位谱值，β_i-k_i为峰谱线k_i处的频率偏移量，N为任意自然数；Δω为角频率分辨率；

所述低压交流系统包括电源单元、故障发生单元、数据采样分析单元，所述电源单元采用低压交流试验电源AC，所述低压交流试验电源AC通过开关K1连接隔离变压器的原边线圈一端，隔离变压器的原边线圈另一端接地，隔离变压器的副边线圈一端连接电弧发生器，电弧发生器连接电阻R1，电阻R1连接滑动变阻器R_p，变阻器R_p通过开关K2连接隔离变压器的副边线圈另一端；所述电弧发生器用于产生稳定的串联故障电弧，且所述电弧发生器上并联有开关K3；所述电阻R1上连接有数据采集单元DA，所述数据采集单元DA连接计算机PC实现分析；其中，滑动变阻器R_p、电阻R₁分别表示负载和采样电阻；

所述进行负载的全相位频谱特征量提取，具体包括负载正常运行时的电流频谱特征和串联故障电弧下的电流频谱特征提取，通过对正常运行和发生串联故障电弧时的电流波形进行全相位谱测量，提取不同负载在不同状态下的频谱特征；通过对各次谐波分量的幅值分布和起主导作用的间谐波分量的频率、幅值分布情况的特征识别，实现对不同负载是否发生故障电弧的甄别；

所述通过对各次谐波分量的幅值分布和起主导作用的间谐波分量的频率、幅值分布情况的特征识别，其中，提取的具体特征具体包括主导间谐波频率、主导间谐波含量、谐波含量；

所述构建全相位频谱特征向量由主导间谐波频率f_Ih-m、主导间谐波含量A_Ih-m和谐波含量A_H-m组成150维特征向量X＝[f_Ih-m，A_Ih-m，A_H-m]，其中，m＝1、2、…、50，Ih-m表示第m个间谐波，H-m表示第m个谐波。

2.根据权利要求1所述的基于全相位深度学习的低压配电系统串联故障电弧识别法，其特征在于，所述在低压交流系统下，对低压回路中的不同负载进行电流信号采集，电流信号表示为多个信号分量的线性叠加，其中，负载电流采样公式为：

式中：n∈[-N+1，N-1]，2N-1为分析数据长度；Δt为采样间隔，ω_i、A_i、p_i分别为i信号分量的角频率、幅值和初相位，M为信号分量总数。