基于高低頻循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電氣火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測系統(tǒng)

在當(dāng)今電氣系統(tǒng)和設(shè)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(zāi)事故頻繁發(fā)生，嚴(yán)重威脅著人們的生命安全和財(cái)產(chǎn)?，F(xiàn)有的火災(zāi)預(yù)警方案多數(shù)依賴于電氣參數(shù)與固定閾值的比較，存在響應(yīng)速度慢、準(zhǔn)確性不足等問題，無法有效應(yīng)對(duì)復(fù)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(zāi)預(yù)警系統(tǒng)，基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)技術(shù)，結(jié)合高頻電氣參數(shù)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(HF-LSTM)和低頻電氣參數(shù)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LF-LSTM)進(jìn)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(jié)合，使系統(tǒng)能夠精確預(yù)測線路溫度，實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的早期識(shí)別和預(yù)警。該系統(tǒng)突破了傳統(tǒng)模式只依賴某幾個(gè)參量的數(shù)據(jù)特征對(duì)電氣火災(zāi)危險(xiǎn)性進(jìn)行計(jì)算和研判，忽略了參量間的物理關(guān)聯(lián)，本文采用基于LSTM的動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整機(jī)制，增強(qiáng)了時(shí)間序列信息的連續(xù)性和相關(guān)性，從而提高了預(yù)警準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度。系統(tǒng)還引入了預(yù)警分位的概念，實(shí)現(xiàn)了火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的定量評(píng)估和分級(jí)管理。硬件電路實(shí)時(shí)采集電流、電壓和溫度信息，并與物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控和自動(dòng)響應(yīng)。通過先進(jìn)算法，系統(tǒng)提高了對(duì)微弱信號(hào)的識(shí)別能力，確保了早期風(fēng)險(xiǎn)感知和預(yù)防。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，該電氣火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)在預(yù)測準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度上均顯著優(yōu)于現(xiàn)有方案，能夠有效降低火災(zāi)發(fā)生率，為保障生命和財(cái)產(chǎn)安全提供了高效可靠的解決方案。