[發明專利]基于神經網絡黑箱模型的串聯型故障電弧仿真方法

有效

• 申請號: 201711261914.3
• 申請日: 2017-12-04
• 公開（公告）號: CN108061832B
• 公開（公告）日: 2019-11-12
• 發明（設計）人: 劉艷麗;李國華;王智勇;郭鳳儀;軒富強;徐顯能;李穎
• 申請（專利權）人: 遼寧工程技術大學
• 主分類號: G01R31/00
• 分類號: G01R31/00
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109
• 代理人: 李運萍

1.一種基于神經網絡黑箱模型的串聯型故障電弧仿真方法，基于串聯型故障電弧實驗系統，該系統包括：交流電源、斷路器、電壓互感器、電流互感器、電弧發生器、數據采集卡和實驗負載；所述交流電源、斷路器、電弧發生器和實驗負載依次相連；電流互感器一次線圈與主回路串聯，電壓互感器一次線圈并聯在電弧發生器兩端；電流互感器和電壓互感器采集的信號經處理后由數據采集卡送至計算機；

其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，利用串聯型故障電弧實驗系統進行串聯型故障電弧實驗，獲取不同實驗條件下不同時刻的串聯型故障電弧實驗系統的電弧電壓u_h和故障電流i_h；

步驟2，根據步驟1得到的不同時刻的串聯型故障電弧實驗系統的電弧電壓u_h和故障電流i_h，采用Mayr動態電弧微分方程得到不同時刻的電弧時間常數τ₁,τ₁，...τ_n、不同時刻的電弧耗散功率P₁,P₂,...,P_n，基于Mayr-Schwarz電弧數學模型得到不同實驗條件下Mayr-Schwarz故障電弧數學模型參數τ_m、α、P_S、β，其中，1，2，...,n為時間序列；

步驟2.1，建立關于電弧耗散功率P和電弧時間常數τ的Mayr動態電弧微分方程，根據步驟1采集的不同時刻的電弧電壓u_h和故障電流i_h，獲取不同時刻的電弧時間常數τ₁,τ₁，...τ_n、不同時刻的電弧耗散功率P₁,P₂,...,P_n；

步驟2.2：基于Mayr-Schwarz電弧數學模型建立Mayr-Schwarz故障電弧數學模型參數與電弧耗散功率P和電弧時間常數τ的關系式；

所述Mayr-Schwarz故障電弧數學模型參數包括：時間常數系數τ_m、常量α、耗散功率常數系數p_s、常量β；

步驟2.3：建立Mayr-Schwarz故障電弧數學模型參數與電弧耗散功率P和電弧時間常數τ的擬合函數關系式，根據不同時刻的電弧時間常數τ₁,τ₁，...τ_n和不同時刻的電弧耗散功率P₁,P₂,...,P_n對電弧電導進行擬合，得到不同實驗條件下的Mayr-Schwarz故障電弧數學模型參數；

步驟3，建立串聯型故障電弧實驗系統的等效電路，以初始電弧電導g₀和初始燃弧時間t₀作為二維粒子群空間的粒子，采用粒子群算法求得初始電弧電導的最優值g_0u；

步驟3.1，將串聯型故障電弧實驗系統回路中除故障電弧電阻R_h以外的阻抗表示為電阻R和電感L的并聯形式，得到串聯型故障電弧實驗系統的等效電路，建立該等效電路的回路電壓與節點電流方程；

步驟3.2，設定初始電弧電導g₀的初始值，以初始電弧電導g₀和初始燃弧時間t₀作為二維粒子群空間的粒子，將根據初始電弧電導g₀在等效回路的回路電壓與節點電流方程計算得到的等效電路電弧電壓u'_h與采集的電弧電壓u_h的均方誤差作為適應度，采用粒子群算法得到初始電弧電導的最優值g_0u；

步驟4，建立預測不同電路條件下Mayr-Schwarz故障電弧數學模型參數的神經網絡黑箱模型；將不同實驗條件下的相電壓有效值U、相電流有效值I、功率因數Mayr-Schwarz故障電弧數學模型參數和初始電弧電導的最優值g_0u輸入神經網絡黑箱模型程序，對神經網絡黑箱模型進行訓練，即得到可預測不同電路條件下Mayr-Schwarz故障電弧數學模型參數和初始電弧電導的最優值的神經網絡黑箱模型；

步驟5：根據神經網絡黑箱模型，對不同電路條件下的Mayr-Schwarz故障電弧數學模型參數及初始電弧電導最優值g_0u進行預測，建立串聯型故障電弧的仿真模型，并對故障電弧進行仿真分析。