剩余电流保护装置在我国低压电网中的广泛应用,对于防止触电伤亡事故以及避免因漏电而引起的电气火灾事故具有非常重要的作用。目前在线运行的剩余电流保护装置,其动作电流的整定值与生物体触电电流无关,通常是将检测到的剩余电流有效值的大小作为是否动作的唯一判据。理论研究和实际运行经验表明,这种判据无法识别可能对触电者构成生命安全的触电支路的电流信号,在动作原理上存在先天不足和缺陷,经常导致误动或拒动现象的发生,大大降低了剩余电流保护装置的动作可靠性和正确投运率。针对上述问题,在国家自然科学基金项目“剩余电流中触电电流分量的频谱特征与快速识别方法”和国家电网科技项目“基于剩余电流保护的农村用电安全关键技术研究”的支持下,本课题通过构建触电物理实验平台,测试和获取生物体触电原始数据,开展低压电网剩余电流暂态过程特征提取与识别方法的研究。本文充分利用智能信息处理技术（小波变换、遗传计算、神经网络）,通过构建触电物理实验平台,获取批量生物体触电原始数据及波形并建立了数据库;分析并掌握了剩余电流的暂态频谱特征和波形特性;提取了剩余电流暂态分量的幅值和能量多维度特征;实现了触电故障时刻的检测与定位、触电故障类型的准确识别、以及触电支路电流分量的提取。主要完成内容如下:（1）设计并构建了触电物理实验平台,通过多种场景的模拟触电实验,获取批量动/植物触电数据,建立了我国低压电网生物体触电波形数据库。（2）采用快速傅里叶变换分析了生物体发生触电故障时的剩余电流的频谱特征,掌握了暂态剩余电流的各个分量及其变化规律;提出了一种数学梯度和形态学梯度的组合算法,在分析剩余电流波形特性方面,能够突显出原始信号在触电时刻的波形变化特征。（3）利用多种信号处理方法（数学统计量、傅里叶变换、经验模态分解）,建立了多维度剩余电流暂态分量的幅值和能量特征的计算和提取方法。该方法能够突显生物体触电信号的特征向量,更加有利于触电故障类型的识别。（4）应用离散希尔伯特变换方法,以剩余电流瞬时相位差的累积之和为判据,提取相位突变特征;应用突变量计算方法,以剩余电流信号幅值的突增量累积之和为判据,提取幅值突变特征。在此基础上,创新地提出了一种基于相位和幅值多突变量为判据的触电故障时刻检测方法。（5）创新地综合运用小波变换和前馈神经网络,建立了一种触电故障类型识别方法。利用剩余电流暂态分量幅值与能量特征优化了神经网络结构,采用量子遗传算法改进了神经网络学习方法,显著提高了训练效果。（6）创新地提出了一种基于有限冲激响应和径向基神经网络相耦合的触电支路电流分量识别和计算方法。该方法解决了工程中生物体触电支路电流不可检测的问题,为新一代基于人体触电电流分量而动作的自适应型剩余电流保护装置的开发提供可靠的理论依据。