一种触电信号的自动快速检测模型

被引:32
作者
关海鸥 [1 ]
杜松怀 [1 ]
苏娟 [1 ]
欧阳亚平 [2 ]
朱建军 [2 ]
梁英 [3 ]
李春兰 [4 ]
邵利敏 [1 ]
机构
[1] 中国农业大学信息与电气工程学院
[2] 国家电网公司农电工作部
[3] 中国电力科学研究院
[4] 不详
关键词
触电电流; 小波消噪; 神经网络; 故障检测; 信号提取; 模式分类;
D O I
10.13335/j.1000-3673.pst.2013.08.008
中图分类号
TM76 [电力系统的自动化];
学科分类号
摘要
针对未来低压电网剩余电流保护与动作技术中,如何检测触电时刻并识别总泄漏电流中人体触电支路电流信号的难题,利用数字信号的智能处理技术和具有自适应性与最佳逼近特性的组合神经网络有机结合,提出了一种触电电流信号的自动检测方法。在对低压电网中原总泄漏电流信号进行小波消噪基础上,实现了触电时刻的自动检测,触电故障模式分类归属的决策;同时从总泄漏电流中提取触电电流幅值波形。仿真实验表明:该方法速度快且稳定,模式分类正确率达100%,提取幅值与实际值的平均相对误差为3.65%,计算时间为0.064 68 s,具有良好的适应性和实用性,对于开发新一代剩余电流保护装置具有重要的参考价值。
引用
收藏
页码:2328 / 2335
页数:8
相关论文
共 21 条
[1]   一种新的基于小波变换和混沌理论的触电信号检测方法 [J].
李春兰 ;
杜松怀 ;
苏娟 ;
夏越 ;
黄俊 .
电力系统保护与控制, 2011, 39 (10) :47-52+154
[2]   中国剩余电流保护技术与装置的发展趋势 [J].
夏越 ;
杜松怀 ;
李春兰 ;
苏娟 ;
张俊杰 ;
张力淼 .
农业工程学报, 2010, 26(S2) (S2) :151-155
[3]   基于小波分析和BP神经网络的触电信号检测模型 [J].
李春兰 ;
苏娟 ;
杜松怀 ;
夏越 ;
张俊杰 ;
张力淼 .
农业工程学报, 2010, 26(S2) (S2) :130-134
[4]   多数据源信息融合的电网故障诊断新方法 [J].
郭创新 ;
彭明伟 ;
刘毅 .
中国电机工程学报, 2009, 29 (31) :1-7
[5]   BP神经网络算法的一种改进及在小麦赤霉病预测中的应用 [J].
关海鸥 ;
许少华 ;
左豫虎 ;
马晓丹 .
黑龙江八一农垦大学学报, 2009, 21 (03) :87-90
[6]   一种量子神经网络模型学习算法及应用 [J].
李盼池 .
控制理论与应用, 2009, 26 (05) :531-534
[7]   基于小波神经网络的风力发电机故障诊断 [J].
庄哲民 ;
殷国华 ;
李芬兰 ;
江钟伟 .
电工技术学报, 2009, 24 (04) :224-228
[8]   一种改进的小波阈值法在信号消噪中的研究 [J].
朱高中 ;
王艳红 .
继电器, 2007, (18) :41-45+49
[9]   基于高频暂态分量相关性的选择性漏电保护 [J].
王清亮 ;
刘军良 .
电力自动化设备, 2007, (09) :59-62
[10]   基于多小波分析的暂态信号去噪方法研究 [J].
徐冬冬 ;
唐慧强 .
武汉理工大学学报(交通科学与工程版), 2007, (01) :119-122