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本发明公开了一种基于生成对抗网络的电气火灾监测预警方法,包括:获取正常用电时和火灾故障时的样本数据;通过生成对抗网络WGAN对火灾故障样本数据进行数据增强;将进行数据增强后的故障数据与原始火灾故障样本数据作为分时LSTM预测模型的训练样本,得到训练后的火灾预测模型;通过训练后的火灾预测模型,得到电力电缆PE线剩余电流值预测值,将预测值与预设的电气火灾风险预警阈值比较,通过比较结果推算火灾发生概率。本发明解决了实际运行中因火灾故障数据较少导致数据不平衡,深度学习网络准确度不高的问题,提高了LSTM
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113919198 A
(43)申请公布日 2022.01.11
(21)申请号 202111175817.9 (51)Int.Cl.
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