基于深度学习的电力工程安全隐患识别与风险评估模型研究

电力工程领域中,伴随着科技的进步以及系统规模的不断扩大,安全隐患识别及风险评估就显得格外关键。文章旨在对电力工程安全隐患识别和风险评估过程中深度学习技术的运用进行探究,对性能指标进行分析并提出改善策略。本文通过创建一个基于卷积神经网络(CNN)的深度学习模型,详细阐述了该模型的构建步骤,包括数据的预处理、网络结构的设计、训练策略等。在性能指标分析中,论文对识别准确率、风险评估误差率、训练时间、数据集大小、特征提取层深度、实时识别速度、误报率和漏报率、风险评估模型的稳定性这几个方面的指标进行了深入的讨论。另外,文章对模型优化方法及应用策略进行了探讨,以案例分析论证深度学习模型对实际电力工程安全监控系统的影响。最后对深度学习应用于电力工程安全隐患识别和风险评估所取得的成果进行总结,并提出今后研究的方向。