一种基于大数据的大坝消防预警方法及消防系统与流程

本技术涉及大数据服务技术、故障预诊断的，尤其涉及一种基于大数据的大坝消防预警方法及消防系统。

背景技术：

1、大坝是水利工程中重要的水源调节和防洪措施之一，因此，其消防方面的预警至关重要。然而现有技术主要针对例如工厂或工业区等相对简单的环境，采用单层扁平化的信息处理方式，将其技术应用于大坝的消防系统时存在差异。

2、示例性的，以申请号cn202110073419.x公开的一种基于消防关联性的消防预警系统为例，其包括显性消防信息采集模块、隐性消防信息采集模块和识别预警模块，能够在可能会发生火灾时执行消防预警，从而可以在只是具有火灾隐患的时候就可以发现具体的火灾隐患信息，进而通知运维人员，解除火灾隐患，从火灾发生的源头降低火灾可能发生的机率，实现火灾的精确预防。但其同样采用了扁平化故障预诊断方法，限制了其在复杂环境下的效率。

3、示例性的，以申请号cn202310579735.3为例，公开了一种基于物联网的智慧园区火灾预警管理系统及方法。该系统通过实时采集环境数据并与历史数据进行匹配，预测当前火灾情况，为消防工作提供预警和火情预警。同时，系统还帮助消防人员判断火灾发生原因是否与电气故障有关，从而提前进行火灾防控，提高消防判定的准确性，节约时间，减少火灾损失。但是其同样采用了扁平化故障预诊断方法，其在大坝消防系统的复杂环境下，预测模块需要对多个大坝的多个大坝区域进行预测，其可靠性和效率存在局限性。

4、也就是说，相关技术中仅通过现场服务器或者云服务器进行消防预警，如果用于大坝消防预警，并不能同时保证所需的可靠和高效。因此，本技术旨在提供一种基于大数据的大坝消防预警方法及消防系统，以解决上述问题。

技术实现思路

1、本技术的目的在于提供一种基于大数据的大坝消防预警方法及消防系统，解决大坝的消防预警安全性和稳定性不理想的问题。

2、本技术的目的采用以下技术方案实现：

3、本技术提供了一种基于大数据的大坝消防预警方法，所述大坝消防预警方法用于大坝的消防系统，所述消防系统包括云服务器、边缘服务器、信息采集模块、通信模块和现场用户设备；所述大坝消防预警方法包括：

4、利用所述信息采集模块实时获取传感信息，所述传感信息包括所述大坝的不同区域的传感数据及区域标识；

5、针对每个区域，利用边缘服务器检测所述区域内的每个所述传感数据的参数是否处于自身对应的预设范围；

6、当检测到所述区域内的至少n个传感数据不处于自身对应的预设范围时，将所述区域作为预警单元；n为不小于3的正整数；

7、将获取的一个或多个预警单元作为预警区域，基于所述传感信息和所述预警区域对应的本地历史信息，获取所述大坝的预警等级和第一预诊断策略信息；

8、当所述预警等级低于预设预警等级时，根据所述第一预诊断策略信息获取目标预诊断策略信息；

9、当所述预警等级不低于所述预设预警等级时，将所述传感信息作为第一状态信息，并通过所述通信模块将第一预诊断策略信息、所述第一状态信息和所述预警区域对应的语义信息发送至云服务器；

10、基于所述语义信息和所述第一状态信息，利用所述云服务器获取所述大坝的第二预诊断策略信息，并基于所述第一预诊断策略信息和第二预诊断策略信息生成目标预诊断策略信息；

11、其中，所述目标预诊断策略信息用于发送至所述现场用户设备，使用户根据所述目标预诊断策略信息对所述大坝的预警区域进行故障预诊断。

12、进一步地，所述基于所述语义信息和所述第一状态信息，利用所述云服务器获取所述大坝的第二预诊断策略信息，并基于所述第一预诊断策略信息和第二预诊断策略信息生成目标预诊断策略信息，包括：

13、根据所述第一预诊断策略信息和云服务器存储的历史预诊断策略信息集，获取目标预诊断策略信息；

14、基于所述语义信息和所述第一状态信息，获取所述大坝的第二预诊断策略信息；

15、根据所述第二预诊断策略信息，获取所述第一预诊断策略信息的可信度；

16、当预设时长内得到所述可信度，且所述可信度低于预设可信度时，根据所述第二预诊断策略信息对所述目标预诊断策略信息进行更新并发送至所述现场用户设备；

17、当预设时长内得到所述可信度，且所述可信度不低于所述预设可信度时，将根据所述第一预诊断策略信息和所述历史预诊断策略信息集得到的目标预诊断策略信息发送至所述现场用户设备；

18、当所述预设时长内没有得到所述可信度时，将根据所述第一预诊断策略信息和所述历史预诊断策略信息集得到的目标预诊断策略信息发送至所述现场用户设备。

19、进一步地，所述历史预诊断策略信息集的获取方式，包括：

20、根据预设规则，获取多个历史数据组组成历史预诊断策略信息集；每个所述历史数据组分别包括预警等级信息、传感器数据、预警区域信息、诊断策略信息和处理反馈信息；

21、所述预设规则包括以下至少一种：

22、将距离当前时刻预定时间范围内的多个历史数据组作为历史预诊断策略信息集；

23、将与所述大坝的当前预警等级相同的多个历史数据组作为历史预诊断策略信息集。

24、进一步地，根据所述第一预诊断策略信息和云服务器存储的历史预诊断策略信息集，获取目标预诊断策略信息，包括：

25、获取所述历史预诊断策略信息集中与所述第一诊断策略信息相似度最高的诊断策略信息，作为待选定策略信息；

26、当待选定策略信息与所述第一诊断策略信息的相似度大于预设相似度时，将所述待选定策略信息作为目标预诊断策略信息；

27、当待选定策略信息与所述第一诊断策略信息的相似度不大于预设相似度时，将所述第一诊断策略信息作为目标预诊断策略信息。

28、进一步地，根据预设规则，获取多个历史数据组组成历史预诊断策略信息集；每个所述历史数据组分别包括预警等级信息、传感器数据、预警区域信息、诊断策略信息和处理反馈信息；

29、所述预设规则包括以下至少一种：

30、将距离当前时刻预定时间范围内的多个历史数据组作为历史预诊断策略信息集；

31、将与所述大坝的当前预警等级相同的多个历史数据组作为历史预诊断策略信息集。

32、进一步地，所述基于所述语义信息和所述第一状态信息，获取所述大坝的第二预诊断策略信息，包括：

33、基于所述语义信息，获取所述大坝的危险指数；

34、基于所述危险指数和所述第一状态信息，获取所述第二预诊断策略信息。

35、进一步地，所述基于所述危险指数和所述第一状态信息，获取所述第二预诊断策略信息，包括：

36、将所述第一状态信息作为输入，通过策略生成模型得到预测策略信息；

37、将所述危险指数作为修正因子，对所述预测策略信息进行调整，并将调整后的预测策略信息作为第二预诊断策略信息。

38、第二方面，本技术还提供了一种大坝的消防系统，所述消防系统包括信息采集模块、边缘服务器、云服务器和通信模块；

39、所述信息采集模块用于实时获取传感信息，所述传感信息包括所述大坝的不同区域的传感数据及区域标识；

40、所述边缘服务器用于接收所述信息采集模块获取的传感信息，并针对每个区域，检测所述区域内的每个所述传感数据的参数是否处于自身对应的预设范围；当检测到所述区域内的至少n个传感数据不处于自身对应的预设范围时，将所述区域作为预警单元；n为不小于3的正整数；将获取的一个或多个预警单元作为预警区域，基于所述传感信息和所述预警区域对应的本地历史信息，获取所述大坝的预警等级和第一预诊断策略信息；当所述预警等级低于预设预警等级时，根据所述第一预诊断策略信息获取目标预诊断策略信息；当所述预警等级不低于所述预设预警等级时，将所述传感信息作为第一状态信息，并通过所述通信模块将所述第一预诊断策略信息、所述第一状态信息和所述预警区域对应的语义信息发送至云服务器；

41、所述云服务器用于接收并基于所述语义信息和所述第一状态信息获取所述大坝的第二预诊断策略信息，并基于所述第一预诊断策略信息和第二预诊断策略信息生成目标预诊断策略信息；

42、其中，所述目标预诊断策略信息用于发送至所述现场用户设备，使用户根据所述目标预诊断策略信息对所述大坝的预警区域进行故障预诊断。

43、第三方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行时实现第一方面任一项所述方法的步骤。

44、第四方面，本技术还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行时实现第一方面任一项所述控制方法的步骤。

45、本技术的有益效果：通过消防系统中的传感器信息来实时监测大坝的各个区域，以及通过云服务器和边缘服务器对传感器数据进行层级化的处理和分析，从而实现对大坝状态的预警和故障预诊断。

46、边缘服务器可对传感器数据进行初步处理和分析，处理结果可以作为第一层级的预处理结果，然后传送到云服务器进行进一步分析；云服务器(即远程服务器)可对来自本地端(边缘服务器)的数据进行更深入的分析和处理。一方面，通过实时获取大坝各个区域的传感器信息，可以及时发现异常情况。当某个区域内的传感数据异常时能够及时发出预警信号，有助于防止事故的发生。另一方面，能够自动识别预警区域并生成预诊断策略，减轻了人工处理的负担，提高了效率。通过结合边缘服务器和云服务器的处理，可以实现多层次(层级化)的预诊断，提高了诊断的准确性和可靠性。又一方面，将目标预诊断策略信息发送至现场用户设备，使用户执行或判断故障预诊断的准确性，增强了故障预诊断的交互性和透明度。预警等级低于预设预警等级时不需要再利用云服务器进行故障预诊断，仅通过本地端的判断就能解决问题，更高效。另一方面，只有预警等级不低于预设预警等级时才会将信息发送至云服务器，减少了云服务器的信息处理量，进而提高了云服务器对接收到的语义信息和所述第一状态信息的处理速度，特别是云服务器可能对接多个大坝的边缘服务器时，更能实现高效的效果。对预警等级不低于预警等级的情况，通过边缘服务器和云服务器的双层判断，得到的预诊断结果更可靠。