【基于神经网络的工业企业电气安全评价方法研究】
在现代工业化进程中,电气安全是保障企业生产稳定性和员工安全的关键因素。本文研究了一种基于神经网络的工业企业电气安全评价方法,旨在利用大数据和机器学习技术,构建一个能够实时监控和预警电气安全状况的系统。
1. **数据采集与预处理**:
工业企业的电气物联网系统主要依靠开关设备和母线CT系统收集数据。由于数据来源于不同设备,可能存在异构性,因此需要进行数据治理和同构化处理。采用minmax方法去除数据的量纲并实现数据的标准化,确保不同来源的数据在同一尺度上进行比较和分析。
2. **神经网络模型**:
该研究使用单一神经网络模块进行数据降维,以简化评价过程。随后,通过二维差值法对评价结果进行解模糊处理,生成“红-橙-黄-蓝”四色预警系统。红色代表严重事故,如火灾和人身伤亡;橙色表示电弧击穿事故;黄色警告局部停电;蓝色则代表正常或较轻微的情况。
3. **性能评估**:
实际应用中,该系统对电源性火灾、系统停车和人身伤亡等重大事故的预警准确率达到100%,而对于局部停电和电弧击穿等偶发事件,由于数据完备性问题,预测准确率分别为96.9%和87.8%。这表明系统在实时监控和预警方面具有较高的可靠性。
4. **物联网大数据的应用**:
工业企业的物联网大数据主要由开关设备的内置保护系统提供,涵盖了设备状态、电能质量和电网运行等多个方面。然而,数据的不完备性和异构性限制了预警系统的全面性,因此需要借助神经网络的机器学习算法来弥补这些不足。
5. **系统结构与挑战**:
工业企业电气物联网通常仅在高压侧母线布置数据采集,低压侧数据覆盖率较低,同时不同设备间数据协议和标准的差异增加了数据处理的复杂性。这要求开发更为智能和适应性强的数据集成和处理策略。
6. **结论**:
通过神经网络技术构建的电气安全评价系统能够在一定程度上预测和预防电气安全事故,提高工业生产的安全水平。尽管面临数据不完整和异构性的挑战,但这种方法在实际应用中已显示出了明显的价值,为工业企业的电气安全管理和风险控制提供了有效工具。
总的来说,基于神经网络的电气安全评价方法是当前信息技术与传统工业领域融合的典型应用,它通过深度学习和数据建模,为防范电气安全事故提供了新的解决方案。随着物联网技术的发展,未来可能会有更多高级的预测和预警机制被引入,进一步提升工业电气系统的安全性。