[發明專利]基于神經網絡的絕緣阻值計算方法及電子設備

有效

• 申請號: 201811632906.X
• 申請日: 2018-12-28
• 公開（公告）號: CN109754070B
• 公開（公告）日: 2022-10-21
• 發明（設計）人: 鄭慶飛;謝卿
• 申請（專利權）人: 東莞鉅威軟件科技有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 張艷美;龍莉蘋

本發明公開了一種基于神經網絡的絕緣阻值計算方法，包括以下步驟：(1)建立與當前絕緣檢測電路對應的神經網絡模型，獲取與當前絕緣檢測電路對應的數據庫，數據庫內具有若干組絕緣檢測數據和對應的絕緣阻值；(2)使用BP神經網絡誤差反向傳播算法導入數據庫，將絕緣檢測數據作為輸入元素，將絕緣阻值作為輸出值，依據數據庫內的數據訓練神經網絡模型；(3)獲取當前絕緣檢測電路的絕緣檢測數據；(4)將絕緣檢測數據作為輸入元素，使用訓練好的神經網絡模型輸出絕緣阻值。本發明針對具體地絕緣檢測電路訓練對應的神經網絡模型以計算絕緣阻值，絕緣阻值抗干擾性強，對信號采集精度的依賴低，檢測結果精確度高且計算速度快。

技術領域

本發明涉及力電子領域，尤其涉及電動汽車以及儲能等應用場所中電源系統的絕緣檢測。

背景技術

在電力電子領域，包括電動汽車以及儲能等應用場景，均存在各種電源系統，特別是對于高壓系統，為了保證絕緣安全，必須要實時監控系統的絕緣漏電情況，因此絕緣檢測是一項極重要的技術。

關于絕緣阻值估算，當前行業內使用的主流技術方案有：（1）平衡電橋法：平衡電橋是把待測電阻與標準電阻進行比較,通過調節電橋平衡,從而測得待測電阻值,如單臂直流電橋(惠斯登電橋)、雙臂直流電橋(開爾文電橋)等。（2）非平衡電橋法：非平衡電是通過橋式電路來測量電阻,根據電橋輸出的不平衡電壓,再進行運算處理,從而得到引起電阻變化的其它物理量。（3）低頻注入法：低頻注入法是在待測電路中注入低頻交流信號,通過采樣電容兩端的實時電壓值,計算出電動汽車的絕緣電阻值。

上述絕緣估算方法的原理在本質上均是通過與電源系統連接特定的絕緣電路，通過改變絕緣電路的狀態并且使用信號采集模塊來采集狀態切換前后的情況，再根據基爾霍夫定理等電路計算原理來推導、求解未知的絕緣電阻值，最終的計算依據是依據特定的電路計算公式，把采集量代入到公式中進而實現絕緣阻值的估算。

然而在實際工程應用場景中，必然存在各種干擾噪聲會降低信號采集精度、也必然存在一些特殊的絕緣情況會導致信號采集值采集不準或者造成各采集信號之間的差值很小導致在有限的計算精度和采集精度下公式計算值置零或者溢出，從而導致了上述各類絕緣估算方法存在不同的局限。

故，急需一種可解決上述問題的絕緣阻值計算方法。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于神經網絡的絕緣阻值計算方法及電子設備和計算機可讀存儲介質，具有較強抗干擾性、較低信號采集精度依賴性，且計算結果準確。

為了實現上有目的，本發明公開了一種基于神經網絡的絕緣阻值計算方法，其特征在于：包括訓練神經網絡模型的方法和依據訓練好的神經網絡模型計算絕緣阻值的方法；所述“訓練神經網絡模型的方法”包括以下步驟：（1）建立與當前絕緣檢測電路對應的神經網絡模型，獲取與當前絕緣檢測電路對應的數據庫，所述數據庫內具有若干組絕緣檢測數據和與所述絕緣檢測數據對應的絕緣阻值；（2）使用BP神經網絡誤差反向傳播算法導入所述數據庫，將絕緣檢測數據作為輸入元素，將絕緣阻值作為輸出值，依據數據庫內的數據訓練所述神經網絡模型以生成與所述數據庫相匹配的神經網絡模型的參數；所述“依據訓練好的神經網絡模型計算絕緣阻值的方法”包括以下步驟：（3）獲取當前絕緣檢測電路的絕緣檢測數據；（4）將絕緣檢測數據作為輸入元素，使用訓練好的神經網絡模型進行處理以輸出對應的絕緣阻值。

與現有技術相比，本發明可針對具體地絕緣檢測電路訓練對應的神經網絡模型，并通過神經網絡計算絕緣阻值，具有很強的模糊識別特性，不會受到具體絕緣檢測電路中參數的細微影響而影響計算結果，對信號采集精度的依賴低，具有極強的靠干擾性、不存在一個固定的絕緣阻值計算公式，也避免了因為信號采集精度不足或者噪聲干擾下，套用計算公式出現的計算發散問題，計算結果精確度高且計算速度快。