CN114743335A - 基于模糊神经网络的电缆沟道火灾预警方法 - Google Patents

基于模糊神经网络的电缆沟道火灾预警方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供的一种基于模糊神经网络的电缆沟道火灾预警方法，包括：采集电缆沟道环境参数，并对环境参数进行归一化预处理；构建模糊神经网络，并将归一化处理后的环境参数输入至模糊神经网络中得到孤立火灾概率Pi；确定环境参数随采集时序的变化率以及构建时序火灾概率T，根据环境参数随采集时序的变化率确定出当前所对应的时序火灾概率；S4.构建融合概率决策模型η；根据融合概率η所对应的火灾等级进行预警；能够准确的对电缆够到是否发生火灾进行预警以及火灾的预警等级进行提醒，有效避免现有技术中存在的误报的情况，确保电力***的稳定运行。

Description

基于模糊神经网络的电缆沟道火灾预警方法
技术领域
本发明涉及一种电力预警方法，尤其涉及一种基于模糊神经网络的电缆沟道火灾预警方法。
背景技术
目前，大多数变电站都是无人值守的变电站，变电站投入运行后，电缆的线芯带电，长时间的带电可能导致电缆发热，进一步发展则会导致看火现象，如果电缆沟发生火灾，由手电缆的内部未安装监控视频或者交装监测装置，运行监控人员是无法监测到火叉的，如果火情通过电缆沟进入设备室或者一次设备机构内部，将会导致一次设备以及二次设备室的保护烧毁，从而发生更严重的事故。
随着技术的发展，监测技术不断完善，除了传统的温度、湿度、烟雾外，研制出了各种新型的探测技术，其中包括火焰探测，红外图像、气体等。从整个发展历程看，算法不断改进，从无到有，简单到复杂。传统的技术单一，稳定性差，只对相关物理量阈值判断，受到环境干扰后出现较高的误报率。
因此，为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的技术手段。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于模糊神经网络的电缆沟道火灾预警方法，能够准确的对电缆够到是否发生火灾进行预警以及火灾的预警等级进行提醒，有效避免现有技术中存在的误报的情况，确保电力***的稳定运行。
本发明提供的一种基于模糊神经网络的电缆沟道火灾预警方法，包括以下步骤：
S1.采集电缆沟道环境参数，并对环境参数进行归一化预处理，其中，环境参数包括温度、一氧化碳浓度以及烟雾浓度；
S2.构建模糊神经网络，并将归一化处理后的环境参数输入至模糊神经网络中得到孤立火灾概率Pi；
S3.确定环境参数随采集时序的变化率以及构建时序火灾概率T，其中，时序火灾概率T从大到小依次为t1、t2、t3、t4以及t5；
根据环境参数随采集时序的变化率确定出当前所对应的时序火灾概率；
S4.构建融合概率决策模型η：
η＝λ1Pm+λ2tj；其中，λ1为孤立火灾概率权重系数，λ2为时序火灾概率权重系数，j＝1,2,3,4,5；
S5.根据融合概率η所对应的火灾等级进行预警。
进一步，步骤S1中，通过如下方法进行归一化处理：
Figure RE-GDA0003646260250000021
其中：X′r表示归一化处理后的环境参数，r＝1,2,3； r＝1表示温度参数，r＝2表示一氧化碳浓度，r＝3表示烟雾浓度，Xrmax表示第 r个环境参数的最大值，Xrmin为第r个环境参数的最小值，Xr表示环境参数的实时采集值。
进一步，根据如下公式确定环境参数的变化率：
Figure RE-GDA0003646260250000031
Figure RE-GDA0003646260250000032
Figure RE-GDA0003646260250000033
其中，Ki为温度变化率，ki为第i个采集时刻的温度值，ki-1为第i-1个采集时刻的温度值，Li为一氧化碳浓度变化率，li表示第i个采集时刻的一氧化碳浓度值，li-1表示第i-1个采集时刻的一氧化碳浓度值，mi为第i个采集时刻的烟雾浓度值，mi-1为第i-1个采集时刻的烟雾浓度值，Mi表示烟雾浓度变化率。
进一步，步骤S3中，根据如下方法确定出当前环境参数所对应的时序火灾概率：
S31.计算一氧化碳变化率持续时间函数d1(i)和烟雾浓度变化率持续时间函数d2(i)：
d1(i)＝[d1(i-1)+1]·U[Li-Ld]
d2(i)＝[d2(i-1)+1]·U[Mi-Md]；其中：Md为烟雾浓度判断门限值，Ld为一氧化碳浓度判断门限值，U[]表示单位阶跃函数， d1(1)＝d2(1)＝0；
S32.判断温度变化率Ki是否大于温度变化率阈值b1，如是，则当前时序火灾概率为t1，如否，则进入步骤S33；
S33.判断温度变化率Ki是否大于温度变化率阈值b2，如是，则进入到步骤S34，如否，则进入到步骤S35；
S34.判断温度变化率Ki与温度变化率Ki-1之和是都大于温度变化率阈值 b3，如是，则当前时序火灾概率为t2，否则当前时序火灾概率为t3；
S35.判断温度变化率Ki、温度变化率Ki-1以及温度变化率Ki-2之和是否大于温度变化率阈值b4，如是，则当时时序火灾概率为t4，如否，进入步骤S36；
S36.判断一氧化碳变化率持续时间函数d1(i)的值是否大于或者等于2，如是，则当前时序火灾概率等于孤立火灾概率Pi；如否，则进入步骤S37；
S37.判断烟雾浓度变化率持续时间函数d2(i)的值是否大于或者等于2，如是，则当前时序火灾概率等于孤立火灾概率Pi，如否，当前时序火灾概率为t5；
其中，温度变化率阈值中：b1>b2>b3>b4>0。
本发明的有益效果：通过本发明，能够准确的对电缆够到是否发生火灾进行预警以及火灾的预警等级进行提醒，有效避免现有技术中存在的误报的情况，确保电力***的稳定运行。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
图1为本发明的流程图。
图2为本发明与现有算法火灾概率预测对比图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明做出进一步详细说明：
本发明提供的一种基于模糊神经网络的电缆沟道火灾预警方法，包括以下步骤：
S1.采集电缆沟道环境参数，并对环境参数进行归一化预处理，其中，环境参数包括温度、一氧化碳浓度以及烟雾浓度；
S2.构建模糊神经网络，并将归一化处理后的环境参数输入至模糊神经网络中得到孤立火灾概率Pi；其中，模糊神经网络为现有技术，在此不加以赘述；
S3.确定环境参数随采集时序的变化率以及构建时序火灾概率T，其中，时序火灾概率T从大到小依次为t1、t2、t3、t4以及t5；
根据环境参数随采集时序的变化率确定出当前所对应的时序火灾概率；
S4.构建融合概率决策模型η：
η＝λ1Pm+λ2tj；其中，λ1为孤立火灾概率权重系数，λ2为时序火灾概率权重系数，j＝1,2,3,4,5；
S5.根据融合概率η所对应的火灾等级进行预警，也就是说：对融合概率进行区间划分，划分依据为火灾等级，当计算的融合概率落在那个区间内，那么当前就是什么火灾等级，然后进行预警；通过上述方法，能够准确的对电缆够到是否发生火灾进行预警以及火灾的预警等级进行提醒，有效避免现有技术中存在的误报的情况，确保电力***的稳定运行。
本实施例中，步骤S1中，通过如下方法进行归一化处理：
Figure RE-GDA0003646260250000051
其中：X′r表示归一化处理后的环境参数，r＝1,2,3； r＝1表示温度参数，r＝2表示一氧化碳浓度，r＝3表示烟雾浓度，Xrmax表示第 r个环境参数的最大值，Xrmin为第r个环境参数的最小值，Xr表示环境参数的实时采集值。
本实施例中，根据如下公式确定环境参数的变化率：
Figure RE-GDA0003646260250000061
Figure RE-GDA0003646260250000062
Figure RE-GDA0003646260250000063
其中，Ki为温度变化率，ki为第i个采集时刻的温度值，ki-1为第i-1个采集时刻的温度值，Li为一氧化碳浓度变化率，li表示第i个采集时刻的一氧化碳浓度值，li-1表示第i-1个采集时刻的一氧化碳浓度值，mi为第i个采集时刻的烟雾浓度值，mi-1为第i-1个采集时刻的烟雾浓度值，Mi表示烟雾浓度变化率。
本实施例中，步骤S3中，根据如下方法确定出当前环境参数所对应的时序火灾概率：
S31.计算一氧化碳变化率持续时间函数d1(i)和烟雾浓度变化率持续时间函数d2(i)：
d1(i)＝[d1(i-1)+1]·U[Li-Ld]
d2(i)＝[d2(i-1)+1]·U[Mi-Md]；其中：Md为烟雾浓度判断门限值，Ld为一氧化碳浓度判断门限值，U[]表示单位阶跃函数， d1(1)＝d2(1)＝0；
S32.判断温度变化率Ki是否大于温度变化率阈值b1，如是，则当前时序火灾概率为t1，如否，则进入步骤S33；
S33.判断温度变化率Ki是否大于温度变化率阈值b2，如是，则进入到步骤S34，如否，则进入到步骤S35；
S34.判断温度变化率Ki与温度变化率Ki-1之和是都大于温度变化率阈值 b3，如是，则当前时序火灾概率为t2，否则当前时序火灾概率为t3；
S35.判断温度变化率Ki、温度变化率Ki-1以及温度变化率Ki-2之和是否大于温度变化率阈值b4，如是，则当时时序火灾概率为t4，如否，进入步骤 S36；
S36.判断一氧化碳变化率持续时间函数d1(i)的值是否大于或者等于2，如是，则当前时序火灾概率等于孤立火灾概率Pi；如否，则进入步骤S37；
S37.判断烟雾浓度变化率持续时间函数d2(i)的值是否大于或者等于2，如是，则当前时序火灾概率等于孤立火灾概率Pi，如否，当前时序火灾概率为t5；其中，温度变化率阈值中：b1>b2>b3>b4>0。
以下以一个具体实例说明：
首先建立火灾数据的训练集和测试集，实验数据采用无火、阴燃火和明火数据各200组，并按火灾发生前后时序排列，部分实验数据见表1；
表1部分实验数据
Figure RE-GDA0003646260250000071
Figure RE-GDA0003646260250000081
如图2所示：基于上述试验数据以及附图2可以看出，本发明所提出的方法，保持了传统FNN(模糊神经网络的简称)对无火特征参数的良好预测性能，从无火进入有火阶段同一时序数据的火灾概率预测值明显高于FNN的预测值；提高了灾预警的正确率，克服了传统的单一模糊神经网络判断所出现的误报问题。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (4)

1.一种基于模糊神经网络的电缆沟道火灾预警方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.采集电缆沟道环境参数，并对环境参数进行归一化预处理，其中，环境参数包括温度、一氧化碳浓度以及烟雾浓度；
S2.构建模糊神经网络，并将归一化处理后的环境参数输入至模糊神经网络中得到孤立火灾概率Pi；
S3.确定环境参数随采集时序的变化率以及构建时序火灾概率T，其中，时序火灾概率T从大到小依次为t1、t2、t3、t4以及t5；
根据环境参数随采集时序的变化率确定出当前所对应的时序火灾概率；
S4.构建融合概率决策模型η：
η＝λ1Pm+λ2tj；其中，λ1为孤立火灾概率权重系数，λ2为时序火灾概率权重系数，j＝1,2,3,4,5；
S5.根据融合概率η所对应的火灾等级进行预警。
2.根据权利要求1所述基于模糊神经网络的电缆沟道火灾预警方法，其特征在于：步骤S1中，通过如下方法进行归一化处理：
Figure FDA0003381137990000011
其中：X′r表示归一化处理后的环境参数，r＝1,2,3；r＝1表示温度参数，r＝2表示一氧化碳浓度，r＝3表示烟雾浓度，Xrmax表示第r个环境参数的最大值，Xrmin为第r个环境参数的最小值，Xr表示环境参数的实时采集值。
3.根据权利要求2所述基于模糊神经网络的电缆沟道火灾预警方法，其特征在于：根据如下公式确定环境参数的变化率：
Figure FDA0003381137990000021
其中，Ki为温度变化率，ki为第i个采集时刻的温度值，ki-1为第i-1个采集时刻的温度值，Li为一氧化碳浓度变化率，li表示第i个采集时刻的一氧化碳浓度值，li-1表示第i-1个采集时刻的一氧化碳浓度值，mi为第i个采集时刻的烟雾浓度值，mi-1为第i-1个采集时刻的烟雾浓度值，Mi表示烟雾浓度变化率。
4.根据权利要求3所述基于模糊神经网络的电缆沟道火灾预警方法，其特征在于：步骤S3中，根据如下方法确定出当前环境参数所对应的时序火灾概率：
S31.计算一氧化碳变化率持续时间函数d1(i)和烟雾浓度变化率持续时间函数d2(i)：
Figure FDA0003381137990000022
其中：Md为烟雾浓度判断门限值，Ld为一氧化碳浓度判断门限值，U[]表示单位阶跃函数，d1(1)＝d2(1)＝0；
S32.判断温度变化率Ki是否大于温度变化率阈值b1，如是，则当前时序火灾概率为t1，如否，则进入步骤S33；
S33.判断温度变化率Ki是否大于温度变化率阈值b2，如是，则进入到步骤S34，如否，则进入到步骤S35；
S34.判断温度变化率Ki与温度变化率Ki-1之和是都大于温度变化率阈值b3，如是，则当前时序火灾概率为t2，否则当前时序火灾概率为t3；
S35.判断温度变化率Ki、温度变化率Ki-1以及温度变化率Ki-2之和是否大于温度变化率阈值b4，如是，则当时时序火灾概率为t4，如否，进入步骤S36；
S36.判断一氧化碳变化率持续时间函数d1(i)的值是否大于或者等于2，如是，则当前时序火灾概率等于孤立火灾概率Pi；如否，则进入步骤S37；
S37.判断烟雾浓度变化率持续时间函数d2(i)的值是否大于或者等于2，如是，则当前时序火灾概率等于孤立火灾概率Pi，如否，当前时序火灾概率为t5；
其中，温度变化率阈值中：b1>b2>b3>b4>0。
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