近年来,电气火灾事故频发,尤其在低压线路中由于其故障电弧缺乏有效的检测手段,更容易诱发电气火灾并造成重大损失。针对本热点问题,本文提出一种基于BP神经网络的低压线路故障电弧检测方法。论文做的主要工作包括以下几点:1.针对电气火灾频发的社会现象,对火灾的成因进行分析,指出低压线路故障电弧检测技术是电气火灾防治工作的重点。2.搭建基于Cassie电弧模型的故障电弧仿真系统,通过仿真实验获取了不同类型和功率负载在正常运行和有电弧情况下运行的电流波形数据。3.利用傅里叶变换对获得的波形数据进行处理分析,获得了故障电弧电流的频谱图,并提取出了故障电弧的谐波特征量。4.搭建BP神经网络,通过实验对比分析,获取网络参数的最优选择。将提取出的故障电弧谐波特征量作为样本对BP网络进行分析,训练完成后,用额外的数据样本对网络进行测试,测试结果表明故障电弧的检测成功率达到94%。通过仿真测试的结果可以看出,本文提出的故障电弧检测方法是切实可行的,可以为今后的低压线路故障电弧检测技术研究提供一定的参考依据。