专利汇可以提供一种电缆早期自恢复故障的识别方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种 电缆 早期自恢复故障的识别方法。该方法引入统计工具中的变点检测,在时域序列下对电缆三相 电流 样本进行偏移统计分析,识别出电缆运行过程中暂态事件发生导致的电流 信号 突变相,并将突变相信号作为 输入层 输入到改进的自适应性神经网络,以神经网络权重计算式表示电流异常相的谐波含量并定义为谐波指数,对比不同暂态事件下的谐波指数曲线的幅值变化与暂态时长可识别出电缆半周波、多周波早期故障。,下面是一种电缆早期自恢复故障的识别方法专利的具体信息内容。
1.一种电缆早期自恢复故障的识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:采集电缆三相电流,获取数据样本;
步骤2:计算三相电流的双边累积和;
利用非参数化双边累积和算法,计算每相电流在时间序列下的正向和负向偏移量并进行累积,当累积和统计函数连续三个序列超过阈值时判定此相发生了暂态事件。
步骤3:对于步骤2中确定的异常相,通过改进的自适应神经网络计算反映异常相电流谐波含量的网络权重表示式,并定义次表达式为谐波指数,对比谐波指数曲线的幅值变化与暂态时长识别出电缆早期故障的类别。
2.根据权利要求书1所述的方法,其特征在于,所述累积和统计函数为电流信号正向偏移与负向偏移的绝对值相加。
3.根据权利要求书1所述的方法,其特征在于,步骤2中的阈值设置根据电压等级和电网结构而定,一般设为额定电流的1.3倍。
4.根据权利要求书1所述的方法,其特征在于,改进的自适应神经网络采用RMSProp算法自适应优化梯度下降学习率,学习率更新公式如下:
其中αi、αi+1分别是第i和i+1次迭代的学习率,δ为小常数,通常设为10-6(用于模型数值稳定),r是累积平方梯度,计算公式如下:
ri+1=riρ+(1-ρ)ΔEi2
其中ρ是引入的衰减速率,为超参数。ΔEi是第i次迭代的损失偏导。
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