一种基于支持向量机和图像识别的故障电弧检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于支持向量机和图像识别的故障电弧检测方法，包括：S1、获取用电数据；S2、根据获取的数据生成V

【技术实现步骤摘要】
一种基于支持向量机和图像识别的故障电弧检测方法


[0001]本专利技术属于智能电网领域，涉及故障电弧检测技术，尤其是一种基于支持向量机和图像识别的故障电弧检测方法。

技术介绍

[0002]随着智能电网的发展与人民生活水平的提高，工业电气设备和家用电器种类不断增多，随之而来的电气火灾事故发生率也逐年增高。据公安部消防局统计，近年来我国电气火灾发生率约为30％，并且呈逐年上升趋势，电气火灾已高居各类火灾原因之首。电器设备在使用过程中，由于电缆老化、电连接松动、触头虚接等情况，经常会发生故障电弧。如果不及时采取有效的灭弧措施，可能导致火灾甚至爆炸的危险发生。
[0003]研究表明，在电气火灾中由故障电弧引起的火灾事故远多于带电导体间金属性短路引起的火灾，故障电弧是电气火灾的重要诱因。尽管低压供电系统配置了断路器、熔断器及剩余电流动作断路器等保护电器，对于维护供电可靠性、减少电气火灾事故起到了很大作用，但是这些保护装置无法对电弧故障进行有效保护。在低压系统中，发生电弧故障时电弧的温度超过5500℃，高强热电弧发射出的热粒子经时间累积易引燃线路周本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于支持向量机和图像识别的故障电弧检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、从入户处安装的智能电表获取用电数据；S2、根据预先获取的电压电流数据生成V
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I轨迹曲线，采用V
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I轨迹曲线提取和图像识别的方法对电压电流信号进行特征提取和组合，得到电弧特征量，即通过一系列数据预处理操作，将电子图像转换为可供模型识别的图像特征向量；S3、将S2所得的训练集标签作为特征，对其进行基于SVM的故障电弧检测，识别得到是否产生故障电弧。2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机和图像识别的故障电弧检测方法，其特征在于：用电数据包括总电流和电压。3.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机和图像识别的故障电弧检测方法，其特征在于：S2包括以下步骤：S21、将所得的V
‑
I轨迹曲线进行裁剪和灰度处理，采用平均加权法对图像进行灰度化处理，如式(1)：f(i，j)＝0.299.R(i，j)+0.587.G(i，j)+0.114.B(i，j)
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(1)对灰度化处理后的图像二值化，将灰度值设置在0或者255,分离成一副特征明显的二值化图像；S22、将二维图像转化为一维数组；S23、将标签转化为数字矩阵，预处理过程将图像标签转化为向量形式。4.根据权利要求3所述的一种基于支持向量机和图像识别的故障电弧检测方法，其特征在于：每张二值化图像包含64
×
64个像素，向量长度64
×
64＝4096。5.根据权利要求3所述的一种基于支持向量机和图像识别的故障电弧检测方法，其特征在于：训练数据集为一个形状为[i,4096]的张量，i为训练集图像总数，第一个维度用来索引图片，第二个维度用来索引每张图片中的像素点，黑白图片上每一个像素点由一个正数表示该点的黑白程度，图像由二维像素点转化为一维的数组。6.根据权利要求3所述的一种基于支持向量机和图像识别的故障电弧检测方法，其特征在于：标签0表示为([1,0])，标签1表示为([0,1])，训练集标签是一个[i,2]的数字矩阵。7.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘钊，卢静雅，曹雪玮，翟术然，王子洋，张晖，孙颖，张兆杰，李康，李金顺，
申请(专利权)人：国网天津市电力公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：