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申请/专利权人：上海电力大学
摘要：本发明涉及一种基于蒙特卡洛模拟特征寻优的直流故障电弧检测方法及系统，该方法包括：采集设定时间窗的光伏系统逆变器并网状态下不同阶段的正常和故障电弧数据，通过傅里叶变换，对比电弧不同阶段的频谱和正常电流频谱，确定带通滤波范围；实时采集光伏系统逆变器正常并网和模拟故障工况的直流侧电气量后进行滤波处理；之后通过傅里叶变换和经验模态分解，结合方差贡献率和皮尔逊相关系数，确定最优本征模态函数，增加时频域特征效果；采用蒙特卡洛模拟方式，寻找最优特征量，用于训练BP神经网络模型，再使用遗传算法优化得到直流故障电弧检测模型。与现有技术相比，本发明能够提高不同阶段故障电弧的检测识别准确率，提高抗干扰性能及检测速度。
主权项：1.一种基于蒙特卡洛模拟特征寻优的直流故障电弧检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集设定时间窗的光伏系统中逆变器并网状态下不同阶段的正常和故障电弧数据；S2、针对采集的电弧数据进行傅里叶变换，对比电弧不同阶段的频谱和正常电流频谱，分析得到电弧能量主要集中频段，确定带通滤波范围；S3、实时采集并网光伏系统逆变器正常并网和模拟故障工况下的直流侧电气量，并按照带通滤波范围进行滤波处理；S4、对滤波后的直流侧电气量进行傅里叶变换和经验模态分解，结合方差贡献率和皮尔逊相关系数，确定最优本征模态函数，用于提取出电流频域和时频域信息；S5、采用蒙特卡洛模拟的方式，在电流频域和时频域中寻找最优特征量，以作为遗传算法优化BP神经网络模型的训练集，通过训练得到直流故障电弧检测模型；S6、实时采集当前电流信号并计算对应的频域和时频域特征量，输入至直流故障电弧检测模型中，以对直流电弧进行实时检测判断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海电力大学 一种基于蒙特卡洛模拟特征寻优的直流故障电弧检测方法及系统
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