基于高低頻循環(huán)神經網絡的電氣火災風險預測系統(tǒng)

在當今電氣系統(tǒng)和設備日益普及的背景下，電器故障和老化等因素引發(fā)的火災事故頻繁發(fā)生，嚴重威脅著人們的生命安全和財產?，F(xiàn)有的火災預警方案多數依賴于電氣參數與固定閾值的比較，存在響應速度慢、準確性不足等問題，無法有效應對復雜的電氣故障情況。為了解決這種問題，提出一種創(chuàng)新的電氣火災預警系統(tǒng)，基于長短期記憶網絡(LSTM)技術，結合高頻電氣參數循環(huán)神經網絡(HF-LSTM)和低頻電氣參數循環(huán)神經網絡(LF-LSTM)進行研究。HF-LSTM深入挖掘線路的溫升規(guī)律和超溫故障特性，而LF-LSTM則用于探索線路溫度變化的周期性模式。通過這兩種模型的結合，使系統(tǒng)能夠精確預測線路溫度，實現(xiàn)對電氣火災風險的早期識別和預警。該系統(tǒng)突破了傳統(tǒng)模式只依賴某幾個參量的數據特征對電氣火災危險性進行計算和研判，忽略了參量間的物理關聯(lián)，本文采用基于LSTM的動態(tài)閾值調整機制，增強了時間序列信息的連續(xù)性和相關性，從而提高了預警準確性和響應速度。系統(tǒng)還引入了預警分位的概念，實現(xiàn)了火災風險的定量評估和分級管理。硬件電路實時采集電流、電壓和溫度信息，并與物聯(lián)網平臺結合，實現(xiàn)實時監(jiān)控和自動響應。通過先進算法，系統(tǒng)提高了對微弱信號的識別能力，確保了早期風險感知和預防。實驗數據表明，該電氣火災預警系統(tǒng)在預測準確性和響應速度上均顯著優(yōu)于現(xiàn)有方案，能夠有效降低火災發(fā)生率，為保障生命和財產安全提供了高效可靠的解決方案。