基于剩余电流固有模态能量特征的生物触电故障诊断模型

针对未来低压电网剩余电流保护技术中,生物触电故障诊断与剩余电流之间具有不确定的潜在规律及关系映射,提出了一种基于剩余电流固有模态能量特征的生物触电故障诊断模型。首先应用Hilbert-Huang变换明确了生物触电故障时,剩余电流各固有模态能量在时间和各种频率尺度上的分布,其中低频IMF分量的能量占有率高达86.35%,建立了剩余电流固有模态能量特征的提取方法;然后以选取剩余电流各IMF分量5维度能量特征向量,为生物触电故障诊断模型提供有效特征的信息源,利用量子遗传计算的快速寻优性和神经计算的自适应性有机结合,建立了一种量子遗传模糊神经网络作为触电故障模式分类归属的决策系统,仿真试验准确率达到1...

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Published in农业工程学报 Vol. 32; no. 21; pp. 202 - 208
Main Author 王金丽 刘永梅 杜松怀 关海鸥 刘官耕 苏娟 韩晓慧 王利
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国电力科学研究院配电研究所,北京,100192%中国农业大学信息与电气工程学院,北京,100083%黑龙江八一农垦大学信息技术学院,大庆,163319 2016
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ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.2016.21.027

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Summary:针对未来低压电网剩余电流保护技术中,生物触电故障诊断与剩余电流之间具有不确定的潜在规律及关系映射,提出了一种基于剩余电流固有模态能量特征的生物触电故障诊断模型。首先应用Hilbert-Huang变换明确了生物触电故障时,剩余电流各固有模态能量在时间和各种频率尺度上的分布,其中低频IMF分量的能量占有率高达86.35%,建立了剩余电流固有模态能量特征的提取方法;然后以选取剩余电流各IMF分量5维度能量特征向量,为生物触电故障诊断模型提供有效特征的信息源,利用量子遗传计算的快速寻优性和神经计算的自适应性有机结合,建立了一种量子遗传模糊神经网络作为触电故障模式分类归属的决策系统,仿真试验准确率达到100%。为研发基于人体触电电流而动作的新型剩余电流保护装置,提供可靠的理论依据和方法支撑。
Bibliography:11-2047/S
Wang Jinli1, Liu Yongmei1, Du Songhuai2, Guan Haiou3, Liu Guangeng2, Su Juan2, Han Xiaohui2, Wang Li1 (1. China Electric Power Research Institute, Belting 100192, China; 2. College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China; 3. College of Information Technology, Heilongjiang Bayi Agricultural University, Daqing 163319, China)
electric power systems; electric current control; models; residual current; intrinsic mode function components; energy features; biological shock failure; fuzzy neural networks; mode diagnosis model
Residual current operated protective devices(RCDs) have a wide range of application in low-voltage power grids. RCDs play an important role in preventing electric shock hazard and avoiding fire disaster caused by ground fault. In general, the root mean square(RMS) value of whole leakage current signal detected is considered as the unique criterion to determine whether the protector acts or not. The traditional RCDs cannot classify an
ISSN:1002-6819
DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.21.027