文献类型：期刊文章

作　　者：颜磊[1] 王国兵[2] 翁旭峰[3] 刘雪莹[3] 江友华[1]

YAN Lei;WANG Guobing;WENG Xufeng;LIU Xueying;JIANG Youhua(School of Electronic and Information Engineering,Shanghai University of Electric Power,Shanghai 200090,China;Shanghai Huajian Power Equipment Co.,Ltd.,Shanghai 201314,China;Shanghai Power Transmission and Transformation Engineering Co.,Ltd.,Shanghai 200000,China)

机构地区：[1]上海电力大学电子与信息工程学院,上海200090 [2]上海华建电力设备股份有限公司,上海201314 [3]上海送变电工程有限公司,上海200000

出　　处：《电子设计工程》

基　　金：上海市自然科学基金(21ZR1424800)。

年　　份：2025

卷　　号：33

期　　号：1

起止页码：21-26

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：电气火灾是一种严重危害人员安全和财产损失的事件,因此增强对电气火灾的早期预测和预警至关重要。基于提高电气火灾预测准确性的目的,采用了改进鲸鱼算法优化BP神经网络的方法,构建了电气火灾预警模型。使用剩余电流、工作电流电压和线缆温度作为神经网络的输入特征,结合上述改进方法对权值和阈值进行优化。优化后的参数作为初始参数进行模型训练,用于输出电气火灾的概率。采用电气柜中回路数据进行试验,将预测概率与剩余电流异常持续时间进行模糊化处理,得出火灾决策。研究结果表明,所提模型相关系数达到0.97,相较于传统方法提高了0.08,具有更高的准确性和可靠性。

关 键 词：电气火灾预警  鲸鱼优化算法  BP神经网络 模糊化  

分 类 号：TP277]