【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的谐振类别检测方法
本专利技术属于电力系统检测
，尤其涉及一种基于神经网络的谐振类别检测方法。
技术介绍
在电力系统中，存在很多的电容原件及电感原件，它们构成一系列的震动电路，因系统发生断路器倒闸等操作很可能发生铁磁谐振现象。我国配电网中性点常常不接地，在中性点不接地系统中，变电站母线侧安装的电压互感器一次侧为唯一的中性点接接点，发生铁磁谐振时，电压互感器一次侧电流剧增使得高压熔丝熔断；如果长时间过电流，则使得电压互感器烧毁。根据铁磁谐振的激励源频率可分为分频谐振、基频谐振及高频谐振，因各类频段的谐振发生后其表现现象有所区别，现有的谐振判别方法是基于各相电压和开口电压的稳态变化进行判别，但对于基频谐振时因其他表像与单相故障相似，难以有效区分。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于神经网络的谐振类别检测方法，该方法利用微机消谐控制装置采集电压信息、电流信息，预设阈值触发暂态录波，每五个周波存储为一个图片信息，输入卷积神经网络运算模块，基于神经网络运算模...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络的谐振类别检测方法，其特征在于：采用微机消谐控制装置采集电压信息、电流信息，预设阈值触发暂态录波，并将每五个周波存储为一个图片信息，基于神经网络运算模块对图片信息进行识别，进而判断波形是否属于谐振，属于谐振的进一步判断谐振类型，最终通过微机消谐控制装置控制消谐设备有效动作。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的谐振类别检测方法，其特征在于：采用微机消谐控制装置采集电压信息、电流信息，预设阈值触发暂态录波，并将每五个周波存储为一个图片信息，基于神经网络运算模块对图片信息进行识别，进而判断波形是否属于谐振，属于谐振的进一步判断谐振类型，最终通过微机消谐控制装置控制消谐设备有效动作。
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的谐振类别检测方法，其特征在于，微机消谐控制装置包括：
暂态录波模块，基于预设的定值用于进行录波，以1.2Un为录波条件，以90%Un为暂降录波条件，...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱永亮，孟轩，唐明淑，冯跃，解迎桥，段永生，李开平，王晓亮，朱洪明，黄涛，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司文山供电局，
类型：发明
国别省市：云南;53
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