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一种低压电弧故障识别方法、装置、设备及存储介质
摘要文本
本发明公开了一种低压电弧故障识别方法、装置、设备及存储介质，涉及电气火灾故障检测技术领域。方法包括：采集电路运行时的电流数据，得到电流的低频特征和高频特征；通过双通道神经网络模型的两个通道分别对低频特征和高频进行特征提取，得到低频抽象特征和高频抽象特征；拼接低频抽象特征和高频抽象特征，经过全连接层和输出层得到电路是否发生低压电弧故障的识别结果。通过将电弧高频特征和低频特征同时纳入识别算法网络的输入向量，提取出低频信号的高层次特征与高频特征之间的联系，从而抑制其他类型的高频干扰噪声，实现对故障电弧的有效辨识。。马 克 数 据 网
申请人信息
- 申请人:国网四川省电力公司电力科学研究院
- 申请人地址:610000 四川省成都市高新区锦晖西二街16号
- 发明人: 国网四川省电力公司电力科学研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种低压电弧故障识别方法、装置、设备及存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410173428.X |
| 申请日 | 2024/2/7 |
| 公告号 | CN117725393A |
| 公开日 | 2024/3/19 |
| IPC主分类号 | G06F18/21 |
| 权利人 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 |
| 发明人 | 宁鑫; 张华; 熊嘉宇; 吴驰; 李巍巍; 竺红卫; 雷潇 |
| 地址 | 四川省成都市高新区锦晖西二街16号 |
专利主权项内容
1.一种低压电弧故障识别方法，其特征在于，所述方法包括：采集电路运行时的电流数据，对所述电流数据进行预处理，得到电流的低频特征和高频特征；通过双通道神经网络模型的第一通道对所述低频特征进行特征提取，得到低频抽象特征；通过所述双通道神经网络模型的第二通道对所述高频特征进行特征提取，得到高频抽象特征；通过所述双通道神经网络模型的特征拼接层将所述低频抽象特征和所述高频抽象特征进行拼接，再经过全连接层和输出层得到所述电路是否发生低压电弧故障的识别结果。