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申请/专利权人：南昌大学
申请日：2024-12-12
公开（公告）日：2025-01-14
公开（公告）号：CN119314309A
专利技术分类：
专利摘要：本发明提供了一种基于高低频循环神经网络的电气火灾预警方法，涉及电气火灾预测及家庭用电安全技术领域。所述预警方法包括以下步骤：基于电气参数数据训练循环神经网络获得高低频电气参数循环神经网络；将高频电气参数数据输入到高频电气参数循环神经网络获得高频预测结果，将低频电气参数数据输入到低频电气参数循环神经网络获得低频预测结果，基于高频预测结果及低频预测结果获得线路预测温度；基于线路预测温度的预测误差与概率分布获得温度预警分位，基于线路预测温度实时监测真实温度并对比温度预警分位选择是否报警。本发明提供的预警方法，增强了预测结果与时序之间的关联性，使预警阈值能够实现动态调整。
专利权项：1.一种基于高低频循环神经网络的电气火灾预警方法，其特征在于，包括：当线路温度处于故障升温状态时，基于1s次的采样频率收集线路中的电流、功率及温度数据，获得高频电气参数数据，反之基于3min次的采样频率收集线路中的电流、功率及温度数据，获得低频电气参数数据；基于高频电气参数数据训练循环神经网络获得高频电气参数循环神经网络，基于低频电气参数数据训练循环神经网络获得低频电气参数循环神经网络；将高频电气参数数据输入到高频电气参数循环神经网络获得高频预测结果，将低频电气参数数据输入到低频电气参数循环神经网络获得低频预测结果，基于高频预测结果及低频预测结果获得线路预测温度；基于线路预测温度的预测误差与概率分布获得温度预警分位，基于线路预测温度实时监测真实温度并对比温度预警分位选择是否报警。
百度查询： 南昌大学 一种基于高低频循环神经网络的电气火灾预警方法
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