基于神经网络的工业企业电气安全评价方法研究

摘要：

目的:使用模糊神经网络法构建一种工业企业电气安全实施评价及大数据预警系统.方法:在工业企业用电网络开关设备和母线CT系统中采集数据,使用minmax方法进行数据去量纲和强制投影实现数据同构化治理,采用单一的神经网络模块形成降维评价结果,采用二维差值法对该评价结果进行解模糊处理,形成"红-橙-黄-蓝"四色预警.结果:该系统针对局部停电事故倾向于给出黄色预警,电弧击穿事故倾向于给出橙色预警,火灾、系统停车、人身伤亡事故等倾向于给出红色预警.该系统对电源性火灾、电源性系统停车、人身伤亡等较重大事故,可以做出100％预警,对局部停电、电弧击穿等偶发事故,受制于数据不完备性影响,其分别给出了96.9％和87.8％的预报准确率.结论:该系统在工业企业用电网络安全预警需求下存在应用价值.

关键词：神经网络、工业企业、电气安全、数据预警、实时监控

所属期刊栏目：36

分类号：TU745.2(建筑施工)

在线出版日期：2021-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：60-62