基于多源异构数据融合的智慧场站监测可视化系统及方法与流程

本发明涉及场站监测，尤其涉及基于多源异构数据融合的智慧场站监测可视化系统及方法。

背景技术：

1、场站监测技术领域专注于使用各种传感器和监控设备来收集场站内的实时数据，以实现对其环境、安全和操作状况的实时监控和管理，涵盖了从视频监控到环境监测的多种手段，通过实时数据分析，场站监测可以预警潜在的安全隐患，优化场站的运行效率，降低维护成本，并提高安全管理水平。

2、其中，基于多源异构数据融合的智慧场站监测可视化系统涉及利用来自不同数据源的信息，通过数据融合技术集成和分析数据，构建一个智能化的场站监控系统，该系统不仅能够监控场站内的各种物理和环境参数，还能通过数据融合提供更准确的预测和决策支持，而可视化部分使得监控信息更加直观易懂，帮助运维人员快速识别问题并作出响应。

3、传统系统缺乏高级数据融合能力，常导致信息分散，无法全面评估场站的运行状况，在进行异常检测时不能有效识别复杂的或微小的异常模式，使得反应不及时，现有系统的响应策略多为静态配置，缺乏灵活性，不能根据实时数据进行动态调整，在变化的运营环境中不足以应对各种突发事件，增加了运维复杂性，提高了人力和成本，降低了场站的安全管理和运行效率。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于多源异构数据融合的智慧场站监测可视化系统及方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于多源异构数据融合的智慧场站监测可视化系统包括：

3、数据整合模块基于场站监控的视频流和传感器数据，整合数据流进行时间序列分析，并根据场站的运行数据，进行数据清洗与格式化，得到操作数据标准集；

4、异常检测模块基于所述操作数据标准集，通过长短期记忆网络判断数据中的突变点，对初步异常信号进行分析，识别异常状态的起因与类型，生成异常状态分析日志；

5、趋势预测模块基于所述异常状态分析日志，进行异常趋势分析，计算未来状态的概率分布，并对预测状态进行验证，确定预测的可靠率，生成预测准确性验证结果；

6、动态调节模块基于所述预测准确性验证结果，修改数据采样频率和监控范围，细化数据采集点配置，并利用调整后的监控参数重新配置资源，优化场站运行效率，生成调节效率优化记录；

7、智能警报模块基于所述调节效率优化记录，构建多级警报触发条件，实施自动化响应流程，结合场站当前监控数据，调整警报级别和响应流程，生成警报响应配置；

8、学习优化模块基于所述警报响应配置，利用随机梯度下降，自动调整长短期记忆网络参数，执行网络再训练，并优化异常检测和状态预测的准确性，生成持续优化反馈结果。

9、作为本发明的进一步方案，所述异常状态分析日志包括异常事件标识、影响评估结果、异常源分析结果，所述预测准确性验证结果包括误差率计算结果、预测置信区间、校准度结果，所述调节效率优化记录包括资源再配置评估信息、效率改进指数、操作延迟减少信息，所述警报响应配置包括触发机制、响应优先级排序、警报覆盖范围。

10、作为本发明的进一步方案，所述数据整合模块包括数据采集子模块、数据清洗子模块、数据格式化子模块；

11、数据采集子模块基于场站监控的视频流和传感器数据，执行数据实时采集，收集环境和设备运行状态信息，融合视频与传感数据，进行初步时间标记，生成初始数据融合集；

12、数据清洗子模块基于所述初始数据融合集，分析数据质量，识别并移除数据中的噪声和异常值，并对关键数据的缺失值进行填补，得到优化的数据集；

13、数据格式化子模块基于所述优化的数据集，通过时间序列分析，对数据进行排序和时间标准化，调整数据时间戳，并细化数据结构匹配分析需求，建立操作数据标准集。

14、作为本发明的进一步方案，所述异常检测模块包括异常识别子模块、信号分析子模块、日志生成子模块；

15、异常识别子模块基于所述操作数据标准集，通过长短期记忆网络分析数据流中的不连续性和突变点，确定数据中的异常信号，对异常信号进行分类，生成初步异常信号集；

16、信号分析子模块基于所述初步异常信号集，分析每个信号的特征和影响因素，结合环境和操作条件变化，确定异常类别和潜在起因，得到异常因素详情；

17、日志生成子模块基于所述异常因素详情，记录异常的时间、地点、影响范围和潜在风险，并对记录数据进行整理，生成异常状态分析日志。

18、作为本发明的进一步方案，所述趋势预测模块包括趋势分析子模块、概率计算子模块、验证子模块；

19、趋势分析子模块基于所述异常状态分析日志，提取异常事件的发生频率和模式，进行异常发展趋势识别，并预测未来潜在异常模式，生成发展趋势预测信息；

20、概率计算子模块基于所述发展趋势预测信息，对未来异常事件进行量化分析，计算发生的潜在性，并评估差异异常类型的风险等级，得到风险概率分布图；

21、验证子模块基于所述风险概率分布图，通过历史对比分析，实时验证预测结果，调整预测参数并匹配新数据，生成预测准确性验证记录。

22、作为本发明的进一步方案，所述动态调节模块包括采样调节子模块、监控范围调整子模块、资源配置子模块；

23、采样调节子模块基于所述预测准确性验证记录，评估数据采样流程的当前效果，根据风险概率调整数据采样频率，优化数据收集时间和质量，得到采样频率优化配置；

24、监控范围调整子模块基于所述采样频率优化配置，扩大或缩小监控范围，覆盖关键风险点，进行监控资源分布和利用优化，得到监控范围调整记录；

25、资源配置子模块基于所述监控范围调整记录，重新配置监控资源，包括监控点和人力资源，并优化监控响应能力和效率，生成调节效率优化记录。

26、作为本发明的进一步方案，基于所述监控范围调整记录，重新配置监控资源，按照公式：计算调节效率，式中，代表资源配置效率，代表监控点的效果评估分数，代表监控点的频率权重，是监控点总数。作为本发明的进一步方案，所述智能警报模块包括警报触发条件子模块、响应流程子模块、警报级别调整子模块；

27、警报触发条件子模块基于所述调节效率优化记录，分析场站实时数据，识别关键监控点，设置多级警报的触发阈值，并根据差异风险等级自动触发逻辑，生成多级警报条件设置；

28、响应流程子模块基于所述多级警报条件设置，构建匹配的自动化响应流程，包括紧急状况响应和常规监控响应，最小化潜在风险的影响，并优化警报反应时间和效率，得到响应流程优化配置；

29、警报级别调整子模块根据所述响应流程优化配置，动态调整警报级别设置，更新响应优先级，匹配监控环境和安全需求，得到警报响应配置。

30、作为本发明的进一步方案，所述学习优化模块包括参数调整子模块、网络再训练子模块、性能优化子模块；

31、参数调整子模块基于所述警报响应配置，使用随机梯度下降，调整长短期记忆网络的学习率和权重，优化对新趋势的适应性和预测能力，生成网络参数调优信息；

32、网络再训练子模块基于所述网络参数调优信息，进行lstm网络再训练，针对收集的数据样本调整网络结构，得到网络结构优化结果；

33、性能优化子模块基于所述网络结构优化结果，评估在场站监控中的表现，并分析异常检测和状态预测效率，生成持续优化反馈结果。

34、基于多源异构数据融合的智慧场站监测可视化方法，所述基于多源异构数据融合的智慧场站监测可视化方法基于上述基于多源异构数据融合的智慧场站监测可视化系统执行，包括以下步骤：

35、s1：基于场站监控的视频流和传感器数据，整合数据流进行时间序列分析，提取时间序列的关键趋势和周期性因素，并根据场站运行数据，进行数据清洗与格式化，生成操作数据标准集；

36、s2：基于所述操作数据标准集，使用长短期记忆网络识别数据中的异常突变点，通过对比分析突变点前后数据，确定异常状态的起因和类型，生成异常状态分析日志；

37、s3：基于所述异常状态分析日志，对异常事件趋势进行分析，计算未来异常事件发生的概率分布，并通过历史数据验证预测状态，生成预测准确性验证结果；

38、s4：基于所述预测准确性验证结果，调整数据采样频率和监控范围，细化数据采集点配置，并利用调整后的监控参数优化场站运行效率，生成调节效率优化记录；

39、s5：基于所述调节效率优化记录，根据实时监测数据动态调整警报级别和响应流程，并利用随机梯度下降，调整长短期记忆网络的参数，进行网络再训练，并优化异常检测和状态预测的准确性，生成持续优化反馈结果。

40、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

41、本发明中，通过利用时间序列分析和数据清洗，提高了数据的准确性和可用性，从而确保监测数据的质量，应用长短期记忆网络使异常检测更为精准，能够识别微小的数据变化，从而提前预警潜在的安全风险，通过对趋势的深入分析和概率计算，能够输出更准确的未来状态预测信息，增强决策支持的依据，动态调节策略允许实时调整监控参数，使资源配置更加灵活和高效，响应流程通过多级触发条件适应不同紧急情况，提升了应急管理的效率。