基于AI+神经网络的数字化故障电弧识别方案研究

线路故障电弧的特征随着电力电子技术的提高更趋复杂,传统的故障电弧识别方式已无法应对新型用电系统。对比传统故障电弧识别方案,研究故障电弧产生类型和新型检测技术,提出基于谐波因素、总谐波畸变率、电流零休时间、电流变化速率、电流周期性等典型时域、频域特征的AI+神经网络的数字化故障电弧识别方案。该方案运用回归算法向量机对特征图进行分类处理,通过正向传输运算、反向传输运算和迭代回归运算三个步骤执行卷积神经网络,频繁迭代回归以获得最佳特征识别图。本文以调光器的故障电弧识别为例,对故障识别方案进行验证,结果表明采用此方案可实现更高效、更精准、更稳定地识别故障电弧。