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基于改进CNN的串联型故障电弧识别方法研究
摘要：
本文基于改进的卷积神经网络模型，提出了一种串联型故障电弧识别方法。该方法在传统的电弧识别方法的基础上进行了改进，通过深度学习算法对电弧波形特征进行了分析和提取，并利用多层卷积层和全连接层的串联结构对电弧信号进行了分类识别。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和鲁棒性，能够有效地对故障电弧进行识别和检测。
关键词：故障电弧识别、卷积神经网络、深度学习、波形特征、分类识别
1.引言
电力系统中的故障电弧是一种常见的故障形式，其会影响电力设备的稳定运行，还会给企业带来人员伤亡和经济损失等严重后果。因此，对故障电弧的及时识别和检测具有重要的意义。目前，传统的电弧识别方法主要采用模拟电路和模型推导的方法，但这种方法存在着计算复杂度高、识别准确率低等问题。
近年来，深度学习技术的出现为电弧识别带来了新的思路。卷积神经网络（CNN）是一种典型的深度学习算法，其主要应用于图像识别和语音识别等领域。然而，电弧信号的复杂性和多变性，使得利用CNN对其进行识别和检测仍然存在着一定的挑战。
本文基于改进的CNN模型，提出了一种串联型故障电弧识别方法。该方法通过分析电弧波形特征，对电弧信号进行了有效的分类识别，从而实现了对故障电弧的及时识别和检测。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和鲁棒性，可为电力企业提供有效的故障识别手段。
2.相关工作
2.1传统电弧识别方法
传统的电弧识别方法主要采用模拟电路和模型推导的方法。这种方法需要对电弧进行过滤、放大和采样等处理，然后通过数学建模和模式识别等方法对信号进行处理和分析。但这种方法在计算复杂度和识别准确率上存在着较大的局限性，且容易受到噪声和干扰等因素的影响。
2.2基于深度学习的电弧识别方法
近年来，深度学习技术的出现为电弧识别带来了新的思路。文献[1]提出了一种利用卷积神经网络对电弧进行识别的方法，该方法通过对电压和电流波形进行处理，对电弧信号进行自适应提取。文献[2]提出了一种基于循环神经网络的故障电弧识别方法，并将其应用于电力系统中的故障检测。文献[3]提出了一种基于差分互相关方法的故障电弧识别方法，结合了梯度和模式特性检测技术实现了对电弧的识别和检测。
3.方法设计
本文所提出的故障电弧识别方法主要基于改进后的卷积神经网络模型。该模型主要由多层卷积层和全连接层组成，利用串联结构对电弧信号进行分类识别。具体步骤如下：
3.1数据预处理与特征提取
对于电力系统中的故障电弧信号，首先需要进行预处理和特征提取。将电弧信号进行采样、滤波和降噪等处理，然后通过信号分析和特征提取的方法对电弧波形特征进行提取。本文主要采用小波变换和功率谱分析的方法，对电弧信号进行特征提取。
3.2CNN模型的设计和训练
本文所提出的故障电弧识别模型主要基于卷积神经网络模型。该模型主要由多层卷积层和全连接层组成，通过串联结构对电弧信号进行分类识别。具体设计如下：
（1）卷积层：采用多个不同大小的卷积核进行特征提取，提取出不同层次的波形特征。
（2）池化层：对卷积层输出的特征进行采样和压缩，降低数据维度，加快计算速度。
（3）全连接层：对卷积层和池化层的输出进行连接和分类，实现对电弧信号的分类识别。
3.3故障电弧识别分类
经过卷积神经网络模型训练后，可以得到对电弧信号进行分类的模型。对于新的电弧信号，将其输入到模型中进行分类识别。具体步骤如下：
（1）预处理：将电弧信号进行采样、滤波和降噪等处理，并通过小波变换和功率谱分析的方法进行特征提取。
（2）信号分类：将处理后的电弧信号输入到已训练好的卷积神经网络模型中进行分类识别。根据分类模型的输出结果，判断电弧信号是否为故障电弧。
4.实验结果分析
为了评估本文所提出的故障电弧识别方法的效果，设计了一系列的实验，对比分析了本文所提出的方法和其他方法的识别效果。实验结果表明，本文所提出的故障电弧识别方法具有较高的准确率和鲁棒性，能够有效地对故障电弧进行识别和检测，具有较好的实用价值。
5.结论
本文基于改进的卷积神经网络模型，提出了一种串联型故障电弧识别方法。该方法通过分析电弧波形特征，对电弧信号进行了有效的分类识别，从而实现了对故障电弧的及时识别和检测。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和鲁棒性，可为电力企业提供有效的故障识别手段。