基于高低頻循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電氣火災(zāi)風(fēng)險預(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，實現(xiàn)對電氣火災(zāi)風(fēng)險的早期識別和預(yù)警。該系統(tǒng)突破了傳統(tǒng)模式只依賴某幾個參量的數(shù)據(jù)特征對電氣火災(zāi)危險性進行計算和研判，忽略了參量間的物理關(guān)聯(lián)，本文采用基于LSTM的動態(tài)閾值調(diào)整機制，增強了時間序列信息的連續(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，實現(xiàn)了火災(zāi)風(fēng)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(wǎng)平臺結(jié)合，實現(xiàn)實時監(jiān)控和自動響應(yīng)。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(fēng)險感知和預(yù)防。實驗數(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，為保障生命和財產(chǎn)安全提供了高效可靠的解決方案。