[发明专利]基于电流特征提取的故障电弧识别方法在审
| 申请号： | 201810401308.5 | 申请日： | 2018-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN108646149A | 公开（公告）日： | 2018-10-12 |
| 发明（设计）人： | 朱超;钱超;陈昊;谭风雷;陈梦涛;张润宇;吴疆 | 申请（专利权）人： | 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;国网江苏省电力有限公司检修分公司 |
| 主分类号： | G01R31/12 | 分类号： | G01R31/12;G01R31/08 |
| 代理公司： | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人： | 孙仿卫 |
| 地址： | 215004 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于电流特征提取的故障电弧识别方法，该方法为：先采用正常状态和产生故障电弧状态时的回路电流所对应的小波能量训练BP神经网络而得到基于电流特征的BP分类网络，再利用所述BP分类网络进行故障电弧识别。本发明有效地融合小波分解技术和BP神经网络智能算法，充分发挥小波分解反映信号时频域变化的优势，结合BP神经网络智能、准确的分类效果，能够实现快速、准确的弧光检测，提高目前的故障弧光检测水平，从而更好的保证电力设备的安全可靠运行，为电力实业发展带来更好的效益，对电网的安全、可靠、稳定运行具有非常重要的现实意义。 | ||
| 搜索关键词： | 故障电弧识别 电流特征 分类网络 弧光检测 小波分解 电力设备 反映信号 分类效果 故障电弧 回路电流 实业发展 稳定运行 现实意义 小波能量 智能算法 时频域 有效地 再利用 状态时 电网 智能 融合 安全 保证 | ||
【主权项】：
1.一种基于电流特征提取的故障电弧识别方法，其特征在于：先采用正常状态和产生故障电弧状态时的回路电流所对应的小波能量训练BP神经网络而得到基于电流特征的BP分类网络，再利用所述BP分类网络进行故障电弧识别。
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