一种基于混合机器学习的剩余电流异常检测与风险预警系统

本发明提供了一种基于混合机器学习的剩余电流异常检测与风险预警系统，通过数据采集单元收集电气系统中的剩余电流信号；数据预处理与特征提取单元采用连续小波变换和主成分分析对电流信号进行时频分析和特征降维，并通过主成分分析减少数据集复杂度；混合机器学习模型单元结合人工神经网络和支持向量机对降维后的特征数据进行特征提取和分类；风险识别与报警单元根据支持向量机分类概率的置信度分级，触发不同响应措施，确保电气系统的安全运行；用户界面和交互单元展示实时数据、历史趋势和预测结果。通过本发明可实现剩余电流的精准监测、异常状态的智能识别以及风险等级的科学评估，为电气系统的故障预警、维护决策及安全管理提供有力支持。