[發明專利]基于BP神經網絡的儲能有軌電車超級電容故障識別方法及系統有效
| 申請號： | 201810945901.6 | 申請日： | 2018-08-20 |
| 公開（公告）號： | CN109239485B | 公開（公告）日： | 2020-10-30 |
| 發明（設計）人： | 封阿明;張文波;石磊;田煒;孫祖勇;徐峻峰;王蘇亞;朱丹;王琴;雷磊 | 申請（專利權）人： | 國電南瑞科技股份有限公司;南瑞集團有限公司 |
| 主分類號： | G01R31/00 | 分類號： | G01R31/00 |
| 代理公司： | 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 211106 江*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 bp 神經網絡 有軌電車 超級 電容 故障 識別 方法 系統 | ||
1.基于BP神經網絡的儲能有軌電車超級電容故障識別方法，其特征是，包括以下步驟：
步驟S1，當儲能有軌電車進站對超級電容充電時，采集超級電容在第二恒流充電階段時間內的電壓和電流，計算獲取超級電容在設定時刻的電壓、設定時段內電壓差和充電電荷；
步驟S2，將獲取的電壓、電壓差和充電電荷作為輸入層的神經元，輸入預設的BP神經網絡模型，計算獲得超級電容的故障類型；
步驟S1中，設定時刻包括0.5s、1.5s和2.5s時刻；
步驟S1中，設定時段為0.5s到2.5s的時段；
步驟S2中，BP神經網絡模型結構分為3層：第1層為輸入層，包括5個神經元，分別是0.5s、1.5s及2.5s時刻采樣電壓、0.5s到2.5s時段內的電壓差和0.5s到2.5s時段內的充電電荷；第2層為隱含層，神經元為3個；第3層為輸出層，神經元為1個，為故障類型；
輸出層的輸出為[1×4]矩陣，并定義其中：[1,0,0,0]為電容正常，[0,1,0,0]為一箱電容故障，[0,0,1,0]為兩箱電容故障，[0,0,0,1]為其它電容故障。
2.根據權利要求1所述的基于BP神經網絡的儲能有軌電車超級電容故障識別方法，其特征是，BP神經網絡模型的訓練在遠程總控平臺運行。
3.一種基于BP神經網絡的儲能有軌電車超級電容故障識別系統，包括部署于每個站臺內的充電裝置，每個充電裝置可對進站的儲能有軌電車上超級電容進行充電，充電裝置包括：
采集模塊，用于當儲能有軌電車進站對超級電容充電時，采集超級電容在第二恒流充電階段時間內的電壓和電流；
計算模塊，用于計算獲取超級電容在設定時刻的電壓、設定時段內電壓差和充電電荷；
故障識別模塊，用于將獲取的電壓、電壓差和充電電荷作為輸入層的神經元，輸入預設的BP神經網絡模型，計算獲得超級電容的故障類型；
計算模塊中，設定時刻包括0.5s、1.5s和2.5s時刻，設定時段為0.5s到2.5s的時段；
故障識別模塊中，BP神經網絡模型結構分為3層：第1層為輸入層，包括5個神經元，分別是0.5s、1.5s及2.5s時刻采樣電壓、0.5s到2.5s時段內的電壓差和0.5s到2.5s時段內的充電電荷；第2層為隱含層，神經元為3個；第3層為輸出層，神經元為1個，為故障類型。
4.根據權利要求3所述的基于BP神經網絡的儲能有軌電車超級電容故障識別系統，其特征是，BP神經網絡模型的訓練在遠程總控平臺運行。
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