摘要
本发明提供基于电气特征参量的输电线路火灾原因辨识系统及方法,涉及电力系统的安全监测与故障诊断技术领域,包括数据采集模块、数据处理模块、火灾风险评估模块、多维度分析模块、预警模组、多源数据融合模组、事后分析模块和自学习机制模组,本发明通过对输电线路电流、电压等电气特征参量的实时监测,本发明能够及时发现线路运行中的异常情况,有效避免因延迟检测导致的火灾隐患,提升了线路监控的效率与及时性,采用机器学习算法对监测到的电气数据进行分析和处理,能够自动识别异常模式并判断火灾发生的潜在原因,该系统不仅依赖单一阈值报警,更通过对历史数据和运行趋势的深入分析,提供了更精准的火灾预警。
技术关键词
电气特征
火灾风险评估
辨识系统
长短期记忆网络
辨识方法
数据采集模块
随机森林
数据处理模块
线路
分析模块
在线学习算法
支持向量机算法
数据挖掘算法
更新网络参数
构建决策树
成分分析
关联规则挖掘算法
异常数据
系统为您推荐了相关专利信息
实时监测数据
地层结构
泥浆参数
支持向量回归模型
火山灰
温度预测模型
电解铝槽
电解铝厂
长短期记忆网络
鲸鱼优化算法
双馈风机
参数辨识方法
有功功率
无功电流
控制策略
潮汐预测方法
物理
构建预测模型
长短期记忆网络
误差
神经网络预测模型
误差校正
短期负荷预测方法
序列
双向长短期记忆网络