概率神经网络提升串联电弧故障精准检测

"基于概率神经网络的串联电弧故障检测技术是一种针对电力系统中特定挑战的解决方案。串联电弧与并联电弧相区别，后者通常伴随着电流短路和显著的故障电流，现有的电气保护系统能够应对。然而，串联电弧由于线路负载的限制，其故障电流较小，这使得传统的保护手段难以有效识别，从而存在潜在的安全隐患。 本文方法首先通过实验获取正常运行和故障状态下的电流波形，然后利用小波变换提取这些波形的特征值。小波变换的优势在于它能够捕捉信号的时域特征，这对于区分故障模式至关重要。特征值被输入到概率神经网络模型中，这是选择PNN的原因，因为相较于其他神经网络如BP神经网络，PNN避免了局部最小值问题，训练效率更高，分类能力更强。 概率神经网络(PNN)是一种基于贝叶斯理论的并行学习算法，它在模式分类中表现出色。在PNN的工作流程中，输入层接收待识别的样本，通过模式层进行非线性处理，然后在求和层通过Parzen窗口方法估计各类别的概率。决策层依据输入向量的处理结果，通过判断在0.5秒内检测到的故障半周期数是否超过8，如果超过，则判断为电弧故障。 实验部分，通过MATLAB平台进行了40组测试数据的分析，结果显示该方法的故障识别率达到95%，显示出很高的有效性。这表明该基于概率神经网络的串联电弧故障检测技术不仅能够准确识别故障，而且在实际应用中具有较高的实用性和可靠性，对于提升电力系统的安全性具有重要意义。 本文提出的故障检测方法结合了小波变换和概率神经网络的优点，有效地解决了串联电弧故障的检测难题，对于减少电气火灾的发生，保障电力系统的稳定运行具有积极的推动作用。"