基于遗传算法优化BP神经网络的故障电弧识别.pdf

在电力系统中，故障电弧的识别是一项至关重要的任务，因为正常电流信号与串联型故障电弧的电流特性相近，导致识别难度增大。为了解决这一问题，本文提出了基于遗传算法优化的BP神经网络方法，旨在提高故障电弧的识别准确性和效率。 文章利用db5小波对故障电弧信号进行四层分解。小波分析是一种强大的信号处理工具，可以捕捉到信号在不同时间尺度和频率上的变化信息。通过四层分解，能够提取出故障电弧信号中的关键特征频率，即能量谱。这些能量谱作为特征量输入到后续的BP神经网络模型中，为故障电弧的识别提供基础。 BP神经网络是一种常用的前馈神经网络，它通过反向传播算法调整权重来最小化预测误差。然而，BP网络存在陷入局部最小值的风险，这可能导致识别性能下降。为了解决这个问题，文章引入了遗传算法进行优化。遗传算法模拟自然选择和遗传的过程，通过迭代生成一组候选解（网络权重），并根据适应度函数（识别精度）筛选和改进，以寻找全局最优解。这种方法有助于BP神经网络避免陷入局部最小值，提高识别的准确性。 在实验中，优化后的神经网络对故障电弧特征量进行了快速准确的识别，并分析了识别误差率。结果显示，优化后的网络达到了较好的预测识别效果，显著降低了识别错误率，从而实现了对故障电弧的快速准确识别。 综合来看，该研究结合了小波分析、遗传算法和BP神经网络的优点，创建了一个有效的故障电弧识别系统。小波分析提供了特征提取能力，遗传算法优化了网络权重的全局搜索，而BP神经网络则负责模式识别。这种融合技术的应用对于电力系统的安全监测具有重要意义，有助于预防和减少因故障电弧引起的设备损坏和事故风险。 关键词：串联故障电弧，小波分析，能量谱，遗传算法，BP神经网络，误差率。