基于CMAC神经网络的低压故障电弧检测

摘要

低压供配电线路中的故障电弧由于其电流值小,不足以使传统断路器动作,且电路中存在与故障电弧波形特征相似的负载,使故障电弧成为产生电气火灾的主要原因之一.采用单一判据判断故障电弧,误判率较高.通过搭建实验平台,有效模拟建筑物低压供配电线路中的故障电弧,分析故障电弧特征,提取出表征故障电弧的特征量.使用CMAC神经网络建立模型,将各周期采样点均值的差值和小波高频系数两种判据融合,克服单一判据的不确定性和局限性,所提出的信息融合方法可有效提高辨识故障电弧的准确率.