基于遗传算法优化BP神经网络的故障电弧识别

摘要

由于电力系统中的正常电流信号与串联型故障电弧的电流特性十分相似,故障电弧的正确识别十分困难,找到能够准确识别串联故障电弧的方法很关键.运用db5小波对故障电弧信号进行四层分解,提取故障频段能量谱作为特征量,建立BP神经网络.但BP网络是基于梯度的方法确定权值,而梯度下降法本身就很容易受到局部极小点的影响.所以通过引入遗传算法,弥补了BP网络的不足.用遗传算法优化BP神经网络,快速准确地对故障电弧特征量进行识别,用优化后的神经网络对故障电弧的识别误差率进行分析,达到了较好的预测识别效果,从而快速准确地实现了故障电弧的识别操作.