[发明专利]一种多场景用户侧低压直流开关电弧故障诊断方法及装置

权利要求书

1.一种多场景用户侧低压直流开关电弧故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：

通过电流特性分析模型模拟每一负载下低压直流线路的电弧故障，获取所述低压直流线路的电流信号特征值；

构建基于VMD变分模态分解技术和样本熵的故障电弧特征参数提取模型，对采样的电流信号特征值进行数据分解与过滤，提取所述低压直流线路的电流信号特征参数；

依据所提取的电流信号特征参数对故障电弧识别模型进行训练；

通过所述故障电弧识别模型，依据所述低压直流线路的实时电流信号对用户侧低压直流开关电弧故障进行诊断。

2.根据权利要求1所述的多场景用户侧低压直流开关电弧故障诊断方法，其特征在于，所述获取所述低压直流线路的电流信号特征值，包括：

获取每个所述负载在正常情况下的若干组电流信号；

获取每个所述负载在电弧故障情况下的若干组电弧故障电流信号；

将每一所述负载对应的若干组电弧故障电流信号汇总为电流信号特征值。

3.根据权利要求1所述的多场景用户侧低压直流开关电弧故障诊断方法，其特征在于，所述构建基于VMD变分模态分解技术和样本熵的故障电弧特征参数提取模型，对采样的所述电流信号特征值进行数据分解与过滤，提取所述低压直流线路的所述电流信号特征参数，包括：

通过VMD变分模态分解技术对采样的所述电流信号特征值进行迭代更新，得到所述电流信号特征值所有分解的模态；

对所述电流信号特征值所有分解的模态进行重构，剔除有噪声的模态，得到所述电流信号特征参数。

4.根据权利要求1所述的多场景用户侧低压直流开关电弧故障诊断方法，其特征在于，所述依据提取的所述电流信号特征参数对故障电弧识别模型进行训练，包括：

依据所述电流信号特征参数，通过ELM极限学习机对故障电弧识别模型进行训练。

5.一种多场景用户侧低压直流开关电弧故障诊断装置，其特征在于，包括：

信号获取模块，其用于通过电流特性分析模型模拟每一负载下低压直流线路的电弧故障，获取所述低压直流线路的电流信号特征值；

参数提取模块，其用于构建基于VMD变分模态分解技术和样本熵的故障电弧特征参数提取模型，对所述电流信号特征值进行数据分解与过滤，提取所述低压直流线路的所述电流信号特征参数；

模型训练模块，其用于依据所述电流信号特征参数对故障电弧识别模型进行训练；

故障诊断模块，其用于通过所述故障电弧识别模型，依据所述低压直流线路的实时电流信号对用户侧低压直流开关电弧故障进行诊断。

6.根据权利要求5所述的多场景用户侧低压直流开关电弧故障诊断装置，其特征在于，所述信号获取模块包括：

第一信号获取单元，其用于获取每个所述负载在正常情况下的若干组电流信号；

第二信号获取单元，其用于获取每个所述负载在电弧故障情况下的若干组电弧故障电流信号；

信号汇总单元，其用于将每一所述负载对应的若干组电弧故障电流信号汇总为所述电流信号特征值。

7.根据权利要求5所述的多场景用户侧低压直流开关电弧故障诊断装置，其特征在于，所述参数提取模块包括：

信号迭代单元，其用于通过VMD变分模态分解技术对输入电流信号进行迭代更新，得到所述输入电流信号所有分解的模态；

信号过滤单元，其用于对所述输入电流信号所有分解的模态进行重构，剔除有噪声的模态，得到所述电流信号特征参数。

8.根据权利要求6所述的多场景用户侧低压直流开关电弧故障诊断装置，其特征在于，

所述模型训练模块依据所述电流信号特征参数，通过ELM极限学习机对故障电弧识别模型进行训练。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与其连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述多场景用户侧低压直流开关电弧故障诊断方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现上述多场景用户侧低压直流开关电弧故障诊断方法。