基于边缘计算和神经网络预测区域电气火灾风险的方法

摘要

本发明的基于边缘计算和神经网络预测区域电气火灾风险的方法，包括以下步骤：S1：构建电气火灾风险预测体系；S2：电气拓扑建模，保证一致性；S3：同步采样数据存入历史数据库；S4：基于大量的历史采样数据作为训练样本，采用BP神经网络算法，推算电气火灾风险概率，生成最优预测模型；S5：边缘计算网关上的电气火灾风险预测应用更新程序并运行；S6：边缘计算网关上的电气火灾风险预测应用运行，对区域内用电测控终端采集到的实时数据进行分析，实现预测告警。该方法能实时预测电气火灾风险，并根据预测结果直接进行合理的处理，大大减少了监控平台的数据处理计算压力，实现了区域电气火灾风险的快速预警和就地处理。