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电力基坑有害气体风险评估方法设计
Design of Hazardous Gas Risk Assessment Method for Power Pits
文宗山 1景国明 1樊彦国2
作者信息
- 1. 河南送变电建设有限公司,河南 郑州 450000
- 2. 国网河南省电力公司安全监察部,河南 郑州 450000
- 折叠
摘要
为了提升风险评估准确率,设计了一种电力基坑有害气体风险评估方法.创新性地利用密度和加权方法改进聚类算法,实施电力基坑有害气体传感数据的挖掘.使用改进阈值函数去噪方法对传感器数据实施去噪处理.基于静态响应和动态响应构建传感器响应灵敏度控制模型,提高数据质量.基于机器学习中的图神经网络构建电力基坑有害气体风险评估模型,实现有害气体风险等级评估.测试结果表明,该方法能够实现风险等级评估,并将风险评估结果的准确率均值提升到95％以上.评估结果显示:工程中基坑4、基坑5、基坑6的风险评估等级为低等级;基坑2为中低等级;基坑1、基坑3、基坑8为中等级;基坑7为中高等级.该方法的评估结果可用于对电力基坑施工安全进行控制,具有实际工程应用价值.
关键词
机器学习/电力基坑/改进聚类算法/图神经网络/有害气体风险评估/传感器控制/气体浓度/密度可达性Key words
Machine learning/Power pits/Improved clustering algorithm/Graph neural networks/Hazardous gas risk assessment/Sensor control/Gas concentration/Density accessibility引用本文复制引用
基金项目
国家电网河南省电力公司科技项目(KJXM202274)
出版年
2024