基于机器学习的混合式直流断路器优化设计方法及系统

本发明公开了一种基于机器学习的混合式直流断路器优化设计方法及系统，属于低压配电技术领域。该方法基于不同短路工况下的机械断路器电弧波形、电路特征参数及产品参数构建特征向量，采用引入注意力机制的LSTM模型预测电弧波形；提取电力电子器件开关损耗、耗能支路工作时间等关键参数，建立开断时间与器件特性的定量关系；以最小开断时间为优化目标，结合温升、耐压及擎住效应等非线性约束，利用遗传算法进行多参数全局优化，输出最优设计参数，根据最优设计参数确定混合断路器的设计方案，降低了混合断路器的开发成本，缩短了开发时间，并且能够形成高性能的混合断路器。