一种基于神经网络的SF6液化风险判断方法

本发明涉及一种基于神经网络的SF6液化风险判断方法，包括以下步骤：步骤1，数据采集电气设备及附近环境的数据；步骤2，基于采集的数据构建特征；步骤3，构建神经网路模型并通过特征进行训练和调参；步骤4，使用交叉验证技术确保模型的泛化能力；步骤5，将神经网路模型部署，并预测SF6液化风险；步骤6，定期收集新数据并对模型进行再训练，以适应环境变化。本发明通过实时监测、智能分析和快速响应，为电力设施的运维提供了一层额外的安全保障，有助于减少人为错误和事故，确保电力系统的稳定运行和人员的生命安全。