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申请/专利权人:德力西电气有限公司
摘要:根据本公开的实施例,提供了故障电弧识别方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括:获取待识别电流信号,待识别电流信号包括至少一个负载的电流信号;确定待识别电流信号的时域特征、波形特征以及高频特征;以及利用故障电弧识别模型,基于时域特征、波形特征以及高频特征,识别至少一个负载中的一个或多个负载所产生的故障电弧。由此,可以避免无法识别到负载所产生的故障电弧,或将负载误识别为产生故障电弧。
主权项:1.一种故障电弧识别方法,包括:获取待识别电流信号,所述待识别电流信号包括至少一个负载的电流信号;确定所述待识别电流信号的时域特征、波形特征以及高频特征;以及利用故障电弧识别模型,基于所述时域特征、所述波形特征以及所述高频特征,识别所述至少一个负载中的一个或多个负载所产生的故障电弧;其中所述故障电弧识别模型基于训练样本集进行多轮训练;在一轮训练中所述训练样本集中所有训练样本用于训练一次所述故障电弧识别模型;在多轮训练期间,每轮训练结束后,基于所述训练样本集中所有训练样本各自所对应的误差的总和更新一次所述故障电弧识别模型的模型参数;其中所述故障电弧识别模型是如下训练的:本轮训练的训练轮次满足轮次阈值且本轮训练结束后所述训练样本集中所有训练样本各自所对应的误差的总和满足误差阈值,停止对所述故障电弧识别模型的训练;其中所述待识别电流信号至少包括多个周波,所述时域特征包括以下至少一项:所述多个周波中第一周波内的电流有效值,或所述第一周波和从所述第一周波起连续至少两个周波的电流标准差;所述波形特征包括以下至少一项:所述多个周波中第二周波内的电流过零点附近斜率,或所述第二周波和上一个周波的皮尔逊相关系数;所述高频特征包括以下至少一项:所述多个周波中第三周波内的高频脉冲数量,所述第三周波内过零点附近的高频脉冲数量,所述第三周波的上一个周波内的高频脉冲数量,所述第三周波的上一个周波内的过零点附近的高频脉冲数量,或所述第三周波内的高频脉冲数量和所述第三周波内过零点附近的高频脉冲数量的比值;其中所述误差的总和为: 其中,P为训练样本总数;p为第p个训练样本;L为故障电弧识别模型输出层神经元个数,k为故障电弧识别模型输出层第k个神经元;为第p个训练样本对应的样本标签值;为第p个训练样本对应的输出值。
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