基于LCNN的电弧故障检测方法

在家用交流供配电系统中,线路老化、接触松动等原因可能会导致电弧故障的发生。电弧故障的危险性极高,可造成严重的电气火灾危害和财产损失。根据家庭负载的实际使用情况,使用了多种不同类型的负载进行串联型电弧故障实验,并获取了不同采样频率下的样本。为了快速而准确地对电弧故障进行检测,使用短时傅里叶变换同时考虑了电流信号的时域和频域特征,将分析结果转换为RGB三色图像作为网络的输入信息。提出了一个轻量型的卷积神经网络LCNN,在网络搭建过程中,同时考虑网络的检测性能和规模,逐步搭建起最优的网络结构。该检测方法具有较好的适应性,能够在5 kHz及以上的采样频率下保持高准确率,并在与其他方法的比较中,证明了其优越的性能。