摘要：使用扩散神经网络方法建立了工业公司的电力安全实施评价与预警系统。方法：从工业企业的电网开关设备控制系统和总线CT控制系统中获取数据。数据的维数和投影用minmax方式实现，数据等距同构管理。通过单个的神经网络模型生成降维算法评估结果，再通过二维差分法禁用评估结果，最后生成了"橙红色"等四种色彩的预警。结果：系统更偏向于对局部断电事件发出黄色警告，对电弧分解事故发出橙色警告，对火灾事故、系统停机和人身事故发出红色警告。对重大火灾事故、系统停机和人身事故发出了红色警报。该系统可对重大电力火灾、系统关闭、人员伤亡等重大事故作出百分之一百警告。针对局部夺权、断弧等偶发事件，受不完全数据影响，预报准确度分别为百分之九十六点九和百分之八十七点八。研究结论为：该系统在工业企业电网安全快速预警要求下，具备一定使用价值。

关键词：神经网络;工业企业;电气安全;数据预警;实时监控

引言

工业企业的能源消耗系统包括能源获取和能源选择系统、内部电压变换和控制系统、能源质量管理系统、总线管理系统、内部配电和输电网络，一般规模以上工业企业能源负荷大，能源体系复杂。供电体系涉及多种连接，如供电、变压器、网络和供电，故障机理基本涉及供电故障的各种方面。作為工业电气系统重大安全事故对工业企业影响的重要组成部分，轻于水的发生可以引起企业内网局部能源故障，从而造成整个工业生产系统中的大部分装置关闭，从而影响全部的工业生产流程，甚至导致企业巨大损失。……