[發明專利]一種基于廣義S變換的神經網絡故障電弧識別系統及方法

在審

• 申請號: 202110451149.1
• 申請日: 2021-04-26
• 公開（公告）號: CN113376474A
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 劉釗;盧靜雅;曹雪瑋;翟術然;王子洋;李金順;陳曉凱;張兆杰;李康;孫雪
• 申請（專利權）人: 國網天津市電力公司城南供電分公司;國網天津市電力公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G01R31/08
• 分類號: G01R31/08;G01R31/12;G06K9/00;G06N3/08
• 代理公司: 天津盛理知識產權代理有限公司 12209
• 代理人: 王來佳

1.一種基于廣義S變換的神經網絡故障電弧檢測系統，其特征在于：包括生成訓練樣本模塊、訓練神經網絡模塊和故障電弧識別模塊，生成訓練樣本模塊包括故障電弧實驗和仿真數據采集模塊、基于廣義S變換的電弧特征提取模塊，故障電弧識別模塊包括用戶實時總負荷數據采集與處理模塊、神經網絡模型模塊、故障識別結果模塊。

2.根據權利要求1所述的一種基于廣義S變換的神經網絡故障電弧檢測系統，其特征在于：所述的故障電弧實驗和仿真數據采集模塊，參照UL1699標準搭建故障電弧發生裝置，展開故障電弧模擬實驗，同時結合基于Mayr和Cassie的故障電弧模型仿真分析，采集不同電器類型的正常運行和故障電弧數據，包括但不限于電流、電壓、有功功率和無功功率。

3.根據權利要求1所述的一種基于廣義S變換的神經網絡故障電弧檢測系統，其特征在于：所述的基于廣義S變換的電弧特征提取模塊，通過S變換進行故障電弧電流特征提取，形成神經網絡模型的訓練樣本輸入，引入具有寬度與頻率成反向變化的高斯窗S變換，用于故障電弧電流信號特征提取。

4.根據權利要求1所述的一種基于廣義S變換的神經網絡故障電弧檢測系統，其特征在于：所述的用戶實時總負荷數據采集與處理模塊，獲取用戶負荷電壓、電流數據，并進行相應預處理，進行S變換特征計算，作為所述的神經網絡模型模塊的輸入。

5.根據權利要求1所述的一種基于廣義S變換的神經網絡故障電弧檢測系統，其特征在于：所述的神經網絡模型模塊，利用所述的生成訓練樣本部分得到的數據作為訓練樣本，通過訓練過的神經網絡模型輸出電器運行狀態，即正常運行與否，即差量電流的廣義S變換結果作為輸入，存在電弧故障與否作為輸出，所述神經網絡選用RBF神經網絡。

6.根據權利要求1所述的一種基于廣義S變換的神經網絡故障電弧檢測系統，其特征在于：所述的故障識別結果模塊，用于檢測與分析結果的展示與輸出，同時，用于依據用戶家庭中故障電弧是否存在的判定結果，來決定是否通過聲光報警等手段發出故障警報。

7.一種基于廣義S變換的神經網絡故障電弧識別方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1、獲取用戶負荷電壓、電流、有功功率和無功功率數據，并進行相應預處理，得到單個設備穩態電流；

S2、對由S1獲得的設備穩態電流波形，進行S變換和特征提取；

S3、利用S變換得到的電器正常和電弧故障情況下的特征樣本，作為神經網絡的輸入，進行模型訓練；

S4、將總負荷得到的單個電器差量穩態電流提取好的特征輸入到訓練好的神經模型中，從而得出電器運行狀態，即存在電弧故障與否：首先對總負荷的有功功率進行事件檢測，獲取到要進行識別的穩態區段；然后，在穩態區段截取一部分電流波形，進行模擬信號重構，并進行頻率調整；最后，對獲取到的穩態電流進行S變換，得到對應特征，并進行歸一化處理。

8.根據權利要求7所述一種基于廣義S變換的神經網絡故障電弧識別方法，其特征在于：

信號x(t)的S變換S(τ,f)定義如下：

其中，w(τ-t,f)為高斯窗口，t為控制高斯窗口在t軸位置的參數

S變換的離散表示形式為：

其中，

對采集到的N個離散信號點x[i]，i＝0,1，…，N-1，采用式(3)、(4)進行S變換，變換的結果為一兩維矩陣，列對應采樣時間點，行對應頻率值，矩陣元素為對應的幅值。