一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法及系统与流程

本发明涉及电气工程，尤其涉及一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法及系统。

背景技术：

1、在现代工业和居民用电环境中，电气设备的安全运行至关重要，不断增长的电气设备种类和应用复杂性使得监测其安全状况变得尤为重要，传统的电气设备监测方法往往依赖于定期检查或基于经验的维护，这些方法无法实时反映设备的即时运行状态，从而难以及时发现和预防潜在的安全隐患。

2、尽管存在一些自动化的监测系统，这些系统主要集中于基本参数的监测，如电流、电压和功率等，然而，它们通常忽略了诸如温度波动、振动异常和声波模式等非传统参数，这些参数在预测设备故障和安全隐患方面同样重要，此外，现有的系统往往缺乏高级数据分析能力，无法有效地从大量收集的数据中提取关键信息，导致潜在的安全风险可能被忽视。

3、鉴于现有技术的局限性，本发明旨在提供一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法及系统，该方法和系统能够实时、全面地监测电气设备的多种运行参数，并利用高级数据处理和机器学习技术分析这些数据，以准确地识别和预警潜在的安全隐患。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法及系统。

2、一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法，包括以下步骤：

3、s1：在电气设备中部署传感器，实时采集电气设备的运行数据，以全面监测设备的运行状况；

4、s2：将步骤s1中采集的数据传输至中央处理单元，并将不同类型的数据进行集成处理，以便于进行深入分析；

5、s3：分析处理步骤s2中集成的数据，以识别异常模式和潜在的安全隐患；

6、s4：基于步骤s3的分析结果，实时监测电气设备的安全状况，并在检测到潜在隐患时发出预警；

7、s5：根据步骤s4的监测结果，系统将自动调整电气设备的运行参数或发出控制命令，以减轻或消除潜在的安全风险；

8、s6：提供用户接口，允许用户查看监测数据和分析结果，同时接收用户反馈用于系统的持续优化和调整。

9、进一步的，所述s1中在电气设备中部署传感器包括电流传感器、电压传感器、温度传感器、振动传感器和声波传感器，其中，电流传感器和电压传感器均安装在电气设备的供电入口，温度传感器分布在设备的关键热点区域，振动和声波传感器安装在设备的结构框架上，在具体检测过程中所有传感器以至少每秒钟一次的频率采集数据，电流和电压传感器的测量精度至少达到±0.5％，温度传感器的测量误差不超过±1℃，振动和声波传感器能够检测到最小振动幅度0.01mm和声波频率范围20hz至20khz内的变化，，以全面监测电气设备的运行状况。

10、进一步的，所述s2具体包括：

11、s21：采集的数据通过一个加密的无线网络传输协议实时发送至中央处理单元，该协议支持高速数据传输和错误检测机制；

12、s22：中央处理单元首先对接收到的数据进行初步筛选，剔除明显的错误数据或噪声，然后根据数据类型和来源进行整合；

13、s23：在初步整合的基础上，应用高级数据融合算法，结合不同传感器的数据特点和时间序列信息，形成一个综合的数据视图，所述高级数据融合算法具体公式为：

14、df(t)＝α×d1(t)+β×d2(t)+γ×f(d1(t),d2(t),…,dn(t))，其中，df(t)

15、表示在时间点t的融合数据，d1(t),d2(t),…,dn(t)分别表示不同传感器在时间点t上的数据，，α,β,γ是加权系数，用于调整不同数据源在融合中的相对重要性，f()是一个函数，用于结合不同数据源的特性。

16、进一步的，在步骤s23进行数据融合后，将对融合后的数据进行标准化处理，包括归一化、去趋势化的操作，并经过预处理的数据存储在中央处理单元的数据库中，定期进行备份，以确保数据的长期安全性和可访问性。

17、进一步的，所述s3具体包括：

18、s31：从步骤s2的集成数据中提取关键特征，该关键特征包括数据的统计特性、时间序列的特征和频域特征，具体特征提取公式为：

19、f(x)＝[f1(x),f2(x),…,fn(x)]，其中，f(x)代表提取的特征向量，fi(x)代表针对数据x的第i个特征提取函数；

20、s32：使用支持向量机svm对步骤s31中提取的特征进行模型训练，以区分正常操作状态和异常状态，所述svm的训练过程包括：

21、设{(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}为训练数据集，其中xi是特征向量，yi是对应的标签，正常状态为+1，异常状态为1，svm是用于找到一个分离超平面为w·x+b＝0，用于将正常状态和异常状态的数据点准确地分开，具体通过以下公式进行区分：subjecttoyi(w·xi+b)≥1,foralli＝1,2,…,n，其中，w是超平面的法向量，决定了分离超平面的方向，b是超平面的偏移量，决定了分离超平面与原点的距离，w2表示w的平方范数。

22、进一步的，所述s3中识别异常模式和潜在安全隐患包括：

23、s33：利用步骤s32中训练好的svm模型进行实时异常检测，对于每一个实时采集的数据点xnew，svm模型计算决策函数f(xnew)＝w·xnew+b，数据点的分类由f(xnew)的符号决定：

24、如果f(xnew)≥0，数据点被判定为正常状态；

25、如果f(xnew)<0，数据点被判定为异常状态；

26、s34：基于步骤s33中的异常检测结果，进一步分析并识别潜在的安全隐患，所述进一步分析步骤为：

27、a.对被判定为异常的数据点进行进一步的时间序列分析；

28、b.结合设备的历史数据和维护记录，评估异常模式背后可能的原因；

29、c.利用上述分析结果，确定最可能的安全隐患来源，并根据这些信息提出具体的维护建议或预防措施。

30、进一步的，所述s4具体包括：

31、s41：利用步骤s3的分析结果包括异常检测和隐患识别信息，实时评估电气设备的安全状况，并生成一个安全指数，该指数根据异常数据的频率、强度和类型来量化安全风险；

32、s42：在系统中设置预先定义的安全阈值，该阈值基于历史数据和行业标准，用于确定何时应视情况为潜在的安全隐患；

33、s43：持续监控来自电气设备的实时数据流，并将其与步骤s42中设置的阈值进行比较，当监测到的数据超出这些阈值时，系统即判定为异常状态；

34、s44：当检测到潜在的安全隐患时，立即激活预警机制，该预警机制包括发送自动警报给系统操作员或维护团队，并在用户界面上显示警告信息，具体警报内容包括异常类型、位置、原因和建议的紧急响应措施。

35、进一步的，所述s5具体包括：

36、s51：根据步骤s4中识别的具体异常类型和安全风险等级，实施预设的决策逻辑；

37、s52：使用参数调整算法来确定最优的设备运行参数；

38、s53：根据步骤s52中确定的参数，系统自动生成和发送控制命令到相应的设备；

39、s54：在参数调整或控制命令执行后，系统持续监控设备的响应和运行状态，以确保所采取的措施有效降低了安全风险。

40、进一步的，所述s6具体包括：

41、s61：建立直观易用的用户界面，允许用户访问和查看实时监测数据、历史数据以及系统分析的结果，该界面包括数据可视化模块，以直观显示关键参数和趋势；

42、s62：用户界面还具有交互功能，该交互功能包括数据查询、报警历史查看、系统状态监控，使得用户能够根据需要自定义查看的数据类型和时间范围；

43、s63：集成一个反馈收集机制，允许用户通过用户界面提供关于系统性能、数据准确性和用户体验的反馈，具体包括调查问卷、直接反馈表单或实时聊天支持；

44、s64：系统将自动记录并处理用户反馈，以便于对系统进行持续优化，所述处理包括对反馈进行分类、优先级排序和分析，以识别常见问题或改进点。

45、一种电气设备的用电安全隐患实时监测系统，用于实现上述的一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法，包括以下模块：

46、数据采集模块：包括电流传感器、电压传感器、温度传感器、振动传感器和声波传感器，部署于电气设备中，用于实时采集关于电气设备运行状态的数据；

47、数据传输集成模块：用于将数据采集模块收集的数据通过加密的无线网络传输至中央处理单元，并对不同类型的数据进行集成处理；

48、数据处理分析模块：使用先进的数据处理算法和机器学习技术对集成的数据进行分析，以识别异常模式和潜在的安全隐患；

49、监测预警模块：基于数据处理与分析模块的输出，实时监控电气设备的安全状态，并在检测到任何潜在隐患时发出预警，包括自动警报和用户界面上的警告信息；

50、控制与调整模块：根据实时监测与预警模块的反馈，自动调整电气设备的运行参数或发出控制命令以减轻或消除安全风险，同时持续监控调整后的设备反应；

51、用户交互模块：提供一个用户友好的界面，允许用户访问实时监测数据、历史记录和系统分析结果，同时通过该模块收集用户反馈以用于系统的持续优化。

52、本发明的有益效果：

53、本发明，通过集成多种传感器来捕捉电气设备的各种运行参数，包括但不限于电流、电压、温度、振动和声波数据，这种多维度的监测不仅限于传统的电气参数，还包括了通常被忽视的重要安全指标，通过这种全面的实时监测，能够更准确地识别设备的异常状态和潜在隐患，显著提高了安全监测的效率和有效性。

54、本发明，利用高级数据处理和机器学习技术对采集的数据进行深入分析，有效识别出潜在的安全隐患，这种方法能够从复杂的数据中提取关键信息，及时发现那些可能导致事故的异常模式，此外，系统具备实时预警功能，能够在检测到潜在的隐患时立即通知操作员或维护人员，从而允许及时的干预措施，防止事故的发生。

55、本发明，能够根据实时监测数据自动调整电气设备的运行参数或发出控制命令，以减轻或消除安全风险，同时，用户友好的界面设计允许用户轻松地监控设备状态，并通过反馈机制参与到系统的持续优化中，这种参与性不仅提高了用户的操作体验，也为系统提供了宝贵的使用数据，有助于进一步提升系统的性能和安全性。