基于电弧模型仿真的电气火灾智能算法分析

发布时间：2017-04-30 09:17

  本文关键词：基于电弧模型仿真的电气火灾智能算法分析，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近些年来,全国范围内的电气火灾事故频发,给社会和人们带来了巨大的危害和影响,电气火灾越来越受到人们的重视,为了减少电气火灾的发生,第一时间发现电气火灾的隐患,建立一个完善的故障电弧检测系统显得尤为重要。本文首先对故障电弧进行分析,了解能够显示故障电弧的信息特征量,电弧发生时的光,电等物理现象以及故障电弧的电流信息等都能够给出该故障电弧的讯息,但是光,电的物理现象受到环境的影响比较大,容易出现误判。因此研究故障电弧的电压电流波形来表征该故障电弧更加合理和准确。然后对现有的故障电弧模型进行了分析,通过对Cassie电弧模型进行大量的仿真分析,得到故障电弧电流电压波形的变化特点,提出了一种基于电弧Cassie模型的电气火灾智能算法,应用人工神经网络算法,建立起故障电弧电流波形和故障电弧单个周期内发热量之间的关系。在智慧式用电安全管理平台上读取母线上的电流波形,分析计算得到相应的故障电弧的发热量,并根据电弧的发热量来判断是否会引发电气火灾。通过大量的仿真实验,经过神经网络训练,得到在1000组测试数据中只有2组出现了误判,说明可以通过故障电弧电流波形来预测电气火灾,第一时间给出电气火灾的隐患并及时排除。同时我们还采用了小波变换对故障电弧电流波形进行分解,通过与正常工作时候的电流波形进行比较,得出在不同负载下,通过比较不同的细节分量,可以判断出故障电弧的发生。最后,我们通过比较神经网络算法和小波分析算法,认为小波分析能够快速对故障电弧的产生进行预警,但是由于很难通过小波辨别故障的严重程度,不能够判断该故障电弧是否会导致电气火灾的发生,并且其受环境的影响比较大,误判率较高。而神经网络算法虽然也出现过了误判,但是其准确性更高,并且直接判断出故障电弧是否会引发电气火灾,能够更有效率的对故障电弧进行排查,减小电气火灾的发生。
【关键词】：电弧模型 傅里叶变换 神经网络 小波分析 智慧式安全用电平台
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM92
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-16
• 1.1 研究背景和意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.2.1 国外对故障电弧的认识12-13
• 1.2.2 国内对故障电弧的认识13-14
• 1.2.3 故障电弧的诊断技术14
• 1.3 本文研究的主要内容14-16
• 第二章 智慧式安全用电管理服务平台16-20
• 2.1 传统家庭用电监测现状16-17
• 2.2 智慧式用电安全管理服务平台系统原理17
• 2.3 智慧式用电安全管理服务平台的应用17-18
• 2.4 故障电弧检测的问题18-20
• 第三章 故障电弧的仿真分析20-42
• 3.1 电弧及电弧模型简介20-23
• 3.1.1 电弧的基本概念20-21
• 3.1.2 电弧模型简介21-23
• 3.2 Cassie电弧模型23-26
• 3.2.1 Cassie电弧模型的理论依据24
• 3.2.2 电弧数学模型24-25
• 3.2.3 模型参数的确定25-26
• 3.3 电弧仿真过程26-41
• 3.3.1 电弧数学模型26-27
• 3.3.2 电弧模型仿真设计27-29
• 3.3.3 不同负载下的故障电流电压波形29-37
• 3.3.4 多个负载并联下的故障电弧情况37-41
• 3.4 小结41-42
• 第四章 基于智能算法的电气火灾预测42-66
• 4.1 引言42
• 4.2 傅里叶变换42-43
• 4.3 神经网络在故障电弧中的应用43-54
• 4.3.1 神经网络简介43-46
• 4.3.2 故障电弧数据采集46-48
• 4.3.3 神经网络的参数设置48-50
• 4.3.4 神经网络的训练过程50-52
• 4.3.5 神经网络的训练结果52-54
• 4.4 小波分析在故障电弧中的应用54-64
• 4.4.1 小波分析简介54-57
• 4.4.2 故障电弧的小波分析57-63
• 4.4.3 小波变换的结果分析63-64
• 4.5 小结64-66
• 第五章 总结和展望66-69
• 5.1 全文总结66-67
• 5.2 展望67-69
• 参考文献69-73
• 攻读硕士学位期间发表的论文73-74
• 作者简历74-75
• 致谢75

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本文编号：336612