一种电缆防盗系统的制作方法

本发明涉及电缆，具体涉及一种电缆防盗系统。

背景技术：

1、电缆防盗系统是一种专门设计用于保护电缆免受盗窃的安全解决方案。该系统通常包括多种技术和设备，如监控摄像头、震动传感器、光纤传感器和报警系统等。当有人试图剪断、搬动或盗窃电缆时，系统会立即触发报警，通知相关人员采取行动，以确保电缆的安全和及时恢复。

2、此外，电缆防盗系统还可以集成到更大的安全管理平台中，通过联网监控实现远程监控和实时数据分析。这种综合管理方式不仅提高了防盗的有效性，还能够提供详细的事件记录和分析报告，帮助管理人员更好地理解安全状况并优化防护措施。

3、现有技术中存在的不足之处：

4、现有技术中，电缆防盗系统可以集成到更大的安全管理平台中，通过联网监控实现远程监控和实时数据分析。但是，如果电力系统发生了故障，可能导致整个防盗系统失去供电，直接导致监控设备、传感器、服务器和网络设备停止工作。虽然一些防盗系统可能设计了备用电源或不间断电源（ups）以应对电力故障，但这些冗余系统也依赖于电力来保持运行。如果故障持续时间过长，备用电源耗尽，整个系统仍然会失效。此外，备用电源系统本身的维护和可靠性也会影响其有效性。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种电缆防盗系统，以解决背景技术中不足。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种电缆防盗系统，包括数据监控模块、运行状态判断模块和维护管理模块；

3、数据监控模块，用于将电力系统划分为若干个监控区域，并对每个监控区域内的实时电力数据进行采集，并将采集到的实时电力数据发送至运行状态判断模块；还用于监控电缆防盗系统中的监控设备、传感器、服务器和网络设备的实时耗电量，并将实时耗电量发送至维护管理模块；

4、运行状态判断模块，用于接收数据监控模块发送的实时电力数据，确定各监控区域的实时电力数据的权重系数，并根据各监控区域的实时电力数据的权重系数进行加权平均计算电力系统的运行状态评估系数，并将电力系统的运行状态评估系数发送至维护管理模块；

5、维护管理模块，用于对接收电力系统的运行状态评估系数和电缆防盗系统中的监控设备、传感器、服务器和网络设备的实时耗电量进行分析，通过机器学习模型对电缆系统的风险事件进行提前预测预警。

6、在一个优选地实施方式中，分别获取实时电力数据中的实时电压数据和实时电流数据，对实时电压数据和实时电流数据进行分析，根据分析结果分别获取实时电力数据的电力负荷异常指数和电网频率波动指数，确定各监控区域的实时电力数据的权重系数。

7、在一个优选地实施方式中，电力负荷异常指数的获取方法为：

8、收集电力负荷数据，包括电压和电流，将收集到的时间序列数据表示为：；表示时刻t的电力负荷值，n时间序列数据的总数，对电力负荷值使用移动平均滤波器去噪，具体的计算表达式为：=；其中，表示去噪后的电力负荷值，k为窗口大小，对去噪后的负荷数据进行建模，捕捉其趋势和季节性模式，sarima模型表示为：=；式中，、、、和、、、分别为自回归和移动平均系数，p为大于0的正整数，表示时间t前的p个观测值，是时间点t前p个误差项，表示观测值与预测值之间的误差，使用sarima模型进行负荷预测，并计算预测误差，即；为预测误差，从时间序列中提取特征，提取时间窗口内的统计特征，包括其均值和方差，具体的计算表达式为：=和=；其中，为时间序列的均值，为时间序列的方差，对时间序列的均值和方差进行分析，计算电力负荷异常指数，具体的计算表达式为：；式中，为电力负荷异常指数。

9、在一个优选地实施方式中，电网频率波动指数的获取方法为：

10、收集电网频率数据，并对数据进行平滑处理，使用小波函数对预处理后的频率数据进行小波变换，得到频率信号的小波系数，具体的计算表达式为：=；其中，是频率信号，是小波函数，是尺度参数，是平移参数，为小波系数，对小波系数进行阈值处理，去除小于阈值的系数，以降低噪声影响，其中，阈值处理公式为：=；其中，t为阈值，为处理后的小波系数，使用保留的小波系数重构频率信号，重构信号表示为：；为重构频率信号；

11、对重构信号进行经验模态分解，得到一系列本征模态函数，通过对原始信号进行极值点的拟合来得到第一条imf，然后用原始信号减去第一条imf，得到的新信号继续进行拟合，直至无法分解，对每个imf进行频率分析，提取频率变化值，将各个imf的频率变化值进行求和，即计算得到电网频率波动指数。

12、在一个优选地实施方式中，将电力负荷异常指数以及电网频率波动指数进行归一化处理，通过归一化处理后的电力负荷异常指数以及电网频率波动指数计算各监控区域的实时电力数据的评分。

13、在一个优选地实施方式中，将各监控区域的实时电力数据的评分按照时间加权法分别进行权重赋值，确定各监控区域内的实时电力数据的权重值，具体为：

14、从各监控区域收集实时电力数据，将监控时间段按照一定的时间间隔进行划分，对每个时间段的实时电力数据进行时间加权计算，根据时间间隔的长度确定衰减系数α，然后根据时间距离当前时间的距离，计算权重，指数加权公式为：=；式中，为每个监控区域内s时间段的权重值，为当前时间距离时间段起始时间的时间，对每个监控区域内每个时间段的权重值进行归一化处理，将每个时间段的评分按照计算得到的权重进行赋值，得到各监控区域内实时电力数据的权重值；将监控区域的实时电力数据的权重系数进行加权平均计算，获取电力系统的运行状态评估系数。

15、在一个优选地实施方式中，通过线性回归模型对电缆系统的风险事件进行提前预测预警，具体包括：

16、将电力系统的运行状态评估系数和电缆防盗系统中的监控设备、传感器、服务器和网络设备的实时耗电量作为模型的输入；

17、对模型输入数据进行预处理，根据电力系统和电缆防盗系统的历史数据特征进行建模，历史数据特征包括电力系统的历史运行状态评估系数和监控设备、传感器、服务器和网络设备的历史耗电量；

18、利用收集到的数据，使用线性回归模型进行训练，线性回归模型的公式如下：；其中，为电缆系统的风险性系数，,,...,为历史数据特征，,,,...,是模型的系数，c是误差项；

19、使用训练好的线性回归模型对新的实时数据进行预测，将电缆系统的风险性系数与历史数据中预先设置的风险性系数参考阈值进行比较，若电缆防盗系统的风险性系数大于等于风险性系数参考阈值，此时生成预警信号；若电缆防盗系统的风险性系数小于风险性系数参考阈值，此时不生成预警信号。

20、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

21、1、本发明通过采集各监控区域内的电力数据和防盗系统设备的耗电量，利用加权平均计算各区域的电力数据，生成电力系统的运行状态评估系数，通过结合机器学习模型，对接收到的数据进行分析，提前预测电缆系统的风险事件并生成预警信号，从而及时采取修复或调整措施，防止潜在的故障或事故发生。通过这种方式，不仅能够有效防止因电力系统故障导致的防盗系统失效，还能通过智能分析和预警机制提高系统的安全性和运营效率，减少损失并提升维护管理的响应能力。

22、2、本发明通过对电力系统的监控区域和设备进行实时数据采集和监测，有效实现了对电力系统运行状态和电缆防盗系统的实时监控，同时运用运行状态判断模块对采集到的数据进行权重分析和评估，综合各监控区域的实时电力数据，从而准确计算电力系统的运行状态评估系数，为系统的维护管理提供了可靠的数据支持。不仅能够及时发现电力系统运行中的问题，帮助运维人员快速做出响应，提高了电力系统的稳定性和可靠性，有助于减少潜在的故障风险，提升系统的运行效率和安全性。