基于随机森林算法的光伏直流电弧故障识别方法及装置

    公开(公告)号:CN114169398A

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202111319146.9

    申请日:2022-01-28

    摘要: 本发明提供了一种基于随机森林算法的光伏直流电弧故障识别方法及装置,涉及电弧监测的技术领域,包括:获取第一电弧电流原始数据集并提取电弧电流原始数据集特征量以获取第二电弧电流原始数据集:将第二电弧电流原始数据集分为训练集以及测试集;构建随机森林模型,基于第二电弧电流原始数据集的训练集对随机森林模型进行学习,并利用第二电弧电流原始数据集的测试集对构建的模型进行测试,随机森林模型包括决策树以及分类器;获取待检测的电弧电流原始数据集并将待检测的电弧电流原始数据集输出至训练完成的随机森林模型进行判断以获取电弧故障识别结果。通过本发明可以缓解现有技术中电弧故障检测中电弧数据运算量大、运行时间长,可靠度低的技术问题。

    一种光伏直流电弧故障识别方法及装置

    公开(公告)号:CN114047399A

    公开(公告)日:2022-02-15

    申请号:CN202111283150.4

    申请日:2021-11-01

    IPC分类号: G01R31/00

    摘要: 本发明提供了一种光伏直流电弧故障识别方法及装置,涉及电弧监测的技术领域,所述方法包括S1:获取第一正常电流和电弧电流数据矩阵,并对正常电流和电弧电流数据矩阵进行归一化处理以获取第二正常电流和电弧电流数据矩阵;S2:获取第二正常电流和电弧电流数据矩阵的协方差矩阵,获取第二正常电流和电弧电流数据矩阵的协方差矩阵的特征根以及特征向量以确定贡献率并输出第三正常电流和电弧电流数据矩阵;S3:将第三正常电流和电弧电流数据矩阵采用K折交叉验证法构建K‑SVM模型或采用萤火虫算法构建FA‑SVM模型;S4:利用K‑SVM或FA‑SVM模型对电弧进行识别。通过本发明提供的方法及装置可以提高现有技术中电弧故障识别的准确率,减少电弧故障识别的误判率。

    一种永磁体与弹簧双向保持的超快速操动机构

    公开(公告)号:CN115763171A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211458703.X

    申请日:2022-11-17

    IPC分类号: H01H71/10 H01H71/24 H01H71/32

    摘要: 本发明涉及一种永磁体与弹簧双向保持的超快速操动机构,属于直流断路器操动机构领域,包括永磁保持单元、弹簧保持单元、连接杆、双线圈电磁斥力推动单元四部分。分闸采用双线圈方式实现,合闸采用线圈金属盘方式实现,连接杆向上运动到合闸位置时,永磁保持单元与弹簧保持单元共同提供合闸保持力,连接杆向下运动到分闸位置时,弹簧保持单元提供分闸保持力,本发明专利可以实现直流断路器操动机构的小型化和集约化,可以大幅度提高开关分闸速度,缩短燃弧时间,减轻触头烧蚀,提高断路器开断能力;另外在永磁体保持部分的基础上增加了弹簧保持的应用设计,在合闸过程中减少了合闸弹跳,使整体机构在合闸过程中可靠性得到提高。