基于深度学习的低压电气火灾串联故障电弧检测方法研究

来源 :河南理工大学 | 被引量 : 4次 | 上传用户:hannibow
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在家用低压交流供配电系统中,串联故障电弧发生时线路电流的有效值范围与正常运行时线路电流有效值范围有很大程度的重叠,因此具有很强的隐蔽性,且其发生位置与时间具有随机性,检测难度比较大,严重威胁家用供配电系统的安全。针对串联故障电弧不易检测的问题,为了探寻一种通用性强、能够克服负载特性对检测结果的影响的检测方法,本文提出基于深度学习的低压交流串联故障电弧检测方法。结合电流信号特点构建深度学习网络,以实验采集的正常运行和发生串联故障电弧状态下的电流波形数据为检测对象,对构建的深度学习网络进行训练和测试,研究该方法的可行性并提高检测准确率。制作故障电弧模拟发生装置,连接实验线路,设置数据采集环境。分别采集线性负载(电感线圈、白炽灯、电感线圈与白炽灯的串联,用来研究阻抗角对串联故障电弧检测的影响)和非线性负载(电视机)在正常运行和发生串联故障电弧状态下的电流波形数据,共9600组。分别从各负载的正常与故障电弧电流数据组中随机选取200组作为测试数据,对四种负载分别制作测试集,用来测试深度学习网络对单一负载的检测效果;将所有测试数据混合制作混合测试集,用来测试深度学习网络对所有负载的整体检测效果。其余的8000组作为训练数据,制作训练集,用以训练构建的深度神经网络。构建AlexNet用于串联故障电弧的检测,在此基础上,从网络结构和激活函数的角度改进AlexNet,提高了检测准确率,将整体检测准确率提高到93.875%,将单一负载的检测准确率提高到96.5%。构建ResNet检测串联故障电弧,将单一负载的检测准确率提高到99.75%,将整体检测准确率提高到97.125%。对比分析两类网络及其改进型的检测效果,ResNet比AlexNet减少了网络训练次数和参数量,提高了检测准确率。为了实现对串联故障电弧的预测预警减少或避免发生电气火灾的目标,本文采用深度学习算法对线路电流信号进行检测,实现了对串联故障电弧的辨识。通过实验模拟采集正常运行和发生串联故障电弧的电流波形信号,训练构建的深度学习网络并测试检测效果,对网络做出改进,研究结果表明,采用ResNet方法对低压串联故障电弧进行检测能够达到比较理想的检测效果。
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