摘要
本发明涉及低压交流配电领域,具体涉及一种交流故障电弧检测方法、系统、设备及介质。采集电缆上的电弧电流信号,得到电弧电流原始数据集;对获得的电弧电流原始数据集进行经验模态分解,得到多组固有模态函数;针对每个固有模态函数,分别计算李雅普诺夫指数、间谐波方差、能量熵;将李雅普诺夫指数、间谐波方差、能量熵三个特征值构建故障电弧特征向量;将得到的故障电弧特征向量输入到预先训练好的CNN‑RNN混合神经网络模型中,得到故障电弧检测结果。通过李雅普诺夫指数、间谐波方差、能量熵三种特征有效的捕捉故障电弧的特征信息,实现故障电弧信息的有效的表征。采用了基于CNN‑RNN的混合神经网络,检测速度快,检测精度高。
技术关键词
混合神经网络模型
李雅普诺夫指数
故障电弧检测
电流
采集电缆
谐波
低压交流配电
交流故障电弧
信号
特征值
时序依赖关系
数据采集单元
可读存储介质
去噪算法
周期
重构
传播算法
系统为您推荐了相关专利信息
粗跟踪系统
系统传递函数
状态空间模型
速度反馈信号
摩擦力矩
系统控制方法
电流模型
带阻滤波器
变频器
控制永磁同步电机
液态金属电池
预警方法
老化特征
混合高斯模型
高倍率充放电
充电管理方法
充电管理系统
电流检测单元
电路单元
端口