一种配电箱预警系统及预警方法技术方案

本发明专利技术公开了一种配电箱预警系统及预警方法，该系统包括至少一个采集单元、至少一个网络单元，至少一个处理单元和至少一个终端设备；所述采集单元用于获取配电箱中的监测数据；所述网络单元用于接收并向外发送所述监测数据；所述处理单元用于将所述监测数据输入至预设的趋势预测模型中进行预测，以得到对应的预警信息；所述终端设备用于接收并显示所述预警信息；其效果是：利用将获取的监测数据采用趋势预测模型进行处理，从而得出相应的变化趋势和未来可能出现的状况，使其预警提前，便于相关人员提前采取措施，同时，趋势预测模型的应用也使得预测的准确性得到了提高和保障。

【技术实现步骤摘要】
一种配电箱预警系统及预警方法
本专利技术涉及配电箱预警
，具体涉及一种配电箱预警系统及预警方法。
技术介绍
配电箱是将开关设备、测量仪表、保护电器和辅助设备组装在封闭或半封闭金属柜中。在现有应用中，配电箱作为电网与后续用电终端的中间设备，其自身的工作情况对安全用电和保障设备的正常工作至关重要。同时，由于配电箱自身的特殊性，其内部容易出现因电流过大、线路超负荷等问题，导致配电箱温度过高或故障的情况。目前虽然也出现了一些配电箱预警的方案，但现有技术都是基于出现故障后，或是已到了一个比较危险的临界值才进行预警，若是将临界的阈值降低，则又存在误预警的问题；因此，现有预警存在一定的滞后性和不准确性的缺陷。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种配电箱预警系统及预警方法，以克服现有技术中存在的滞后性和准确性不高的缺陷。第一方面：本专利技术实施例提供了一种配电箱预警系统，包括至少一个采集单元、至少一个网络单元，至少一个处理单元和至少一个终端设备；所述采集单元用于获取配电箱中的监测数据；所述网络单元用于接收并向外发送所述监测数据；所述处理单元用于将所述监测数据输入至预设的趋势预测模型中进行预测，以得到对应的预警信息；所述终端设备用于接收并显示所述预警信息。作为本专利技术的一个优选的技术方案，所述采集单元还用于获取配电箱中各用电设备的年限数据，并将所述年限数据通过所述网络单元发送至所述处理单元处理，以确定是否生成年限预警信息。作为本专利技术的一个优选的技术方案，所述处理单元用于将所述监测数据输入至预设的趋势预测模型中进行预测，具体包括：将所述监测数据的部分数据作为样本数据进行学习训练，剩余数据作为验证数据；采用所述验证数据对训练后的趋势预测模型进行验证，若未达到预设标准，则继续进行迭代训练，直至达标；将实时采集的监测数据送入达标后的趋势预测模型进行预测。作为本专利技术的一个优选的技术方案，将所述监测数据的部分数据作为样本数据进行学习训练，具体包括：对隐含的节点输出进行计算；对于输出层的节点输出进行计算；对实际和目标间的输出误差进行计算；倘若误差达到了预期的值便终止网络学习，否则进行返回并重复进行输出计算操作。作为本专利技术的一个优选的技术方案，所述处理单元还用于对所述监测数据中的异常值进行替代处理，其替换方式按如下方式进行：St＝D*Xt+(1-D)(St-1+Bt-1)；Bt＝n(St-St-1)+(1-n)Bt-1；Ft＝St+Bt；其中，D与n为参数，取值均为0.5；Xt为t时刻的监测数据；St为平滑值；Bt为转换变量；Ft为异常数据的替代值。第二方面：一种配电箱预警方法，应用于第一方面所述的一种配电箱预警系统，所述方法包括：通过采集单元获取配电箱中的监测数据；利用网络单元接收并向外发送所述监测数据；由处理单元将所述监测数据输入至预设的趋势预测模型中进行预测，以得到对应的预警信息；通过终端设备接收并显示所述预警信息。作为本专利技术的一个优选的技术方案，所述方法还包括：通过所述采集单元获取配电箱中各用电设备的年限数据，并将所述年限数据通过所述网络单元发送至所述处理单元处理，以确定是否生成年限预警信息。作为本专利技术的一个优选的技术方案，所述处理单元将所述监测数据输入至预设的趋势预测模型中进行预测，具体包括：将所述监测数据的部分数据作为样本数据进行学习训练，剩余数据作为验证数据；采用所述验证数据对训练后的趋势预测模型进行验证，若未达到预设标准，则继续进行迭代训练，直至达标；将实时采集的监测数据送入达标后的趋势预测模型进行预测。作为本专利技术的一个优选的技术方案，将所述监测数据的部分数据作为样本数据进行学习训练，具体包括：对隐含的节点输出进行计算；对于输出层的节点输出进行计算；对实际和目标间的输出误差进行计算；倘若误差达到了预期的值便终止网络学习，否则进行返回并重复进行输出计算操作。作为本专利技术的一个优选的技术方案，通过所述处理单元对所述监测数据中的异常值进行替代处理，其替换方式按如下方式进行：St＝D*Xt+(1-D)(St-1+Bt-1)；Bt＝n(St-St-1)+(1-n)Bt-1；Ft＝St+Bt；其中，D与n为参数，取值均为0.5；Xt为t时刻的监测数据；St为平滑值；Bt为转换变量；Ft为异常数据的替代值。采用上述技术方案，具有以下优点：本专利技术提出的一种配电箱预警系统及预警方法，利用将获取的监测数据采用趋势预测模型进行处理，从而得出相应的变化趋势和未来可能出现的状况，使其预警提前，便于相关人员提前采取措施，同时，趋势预测模型的应用也使得预测的准确性得到了提高和保障。附图说明图1为本专利技术实施例提供的一种配电箱预警系统的结构图；图2为本专利技术实施例提供的一种配电箱预警方法的流程图。具体实施方式为了使本专利技术要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述，以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。参照图1所示，本专利技术实施例提供了一种配电箱预警系统，包括至少一个采集单元、至少一个网络单元，至少一个处理单元和至少一个终端设备；所述采集单元用于获取配电箱中的监测数据；所述网络单元用于接收并向外发送所述监测数据；所述处理单元用于将所述监测数据输入至预设的趋势预测模型中进行预测，以得到对应的预警信息；所述终端设备用于接收并显示所述预警信息。具体地，所述配电箱预警系统可同时对多个配电箱进行监控并预警，各配电箱包括对应的采集单元和网络单元，所述采集单元包括多种传感器，监测数据包括温度、湿度、电压、电流、负荷等数据；相应的，所述网络单元通过多个无线通信模块组网而成；所述处理单元可采用服务器设备；其中，所述趋势预测模型可采用神经网络进行趋势预测；预警信息包括对应的预警等级；所述终端设备采用对应的监控设备或是智能终端并装设有相应的应用程序，在此不再赘述。进一步地，所述处理单元用于将所述监测数据输入至预设的趋势预测模型中进行预测，具体包括：将所述监测数据的部分数据作为样本数据进行学习训练，剩余数据作为验证数据；采用所述验证数据对训练后的趋势预测模型进行验证，若未达到预设标准，则继续进行迭代训练，直至达标；将实时采集的监测数据送入达标后的趋势预测模型进行预测。具体地，趋势预测模型采用BP神经网络，所述BP神经网络包括相应的输入层、隐层以及输出层，每一层包含对应的节点；将所述监测数据的部分数据作为样本数据进行学习训练，具体包括：对隐含的节点输出进行计算；对于输出层的节点输出进行计算；对实际和目标间的输出误差进行计算；倘若误差达到了预期的值便本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种配电箱预警系统，其特征在于，包括至少一个采集单元、至少一个网络单元，至少一个处理单元和至少一个终端设备；/n所述采集单元用于获取配电箱中的监测数据；/n所述网络单元用于接收并向外发送所述监测数据；/n所述处理单元用于将所述监测数据输入至预设的趋势预测模型中进行预测，以得到对应的预警信息；/n所述终端设备用于接收并显示所述预警信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种配电箱预警系统，其特征在于，包括至少一个采集单元、至少一个网络单元，至少一个处理单元和至少一个终端设备；
所述采集单元用于获取配电箱中的监测数据；
所述网络单元用于接收并向外发送所述监测数据；
所述处理单元用于将所述监测数据输入至预设的趋势预测模型中进行预测，以得到对应的预警信息；
所述终端设备用于接收并显示所述预警信息。


2.根据权利要求1所述的一种配电箱预警系统，其特征在于，所述采集单元还用于获取配电箱中各用电设备的年限数据，并将所述年限数据通过所述网络单元发送至所述处理单元处理，以确定是否生成年限预警信息。


3.根据权利要求2所述的一种配电箱预警系统，其特征在于，所述处理单元用于将所述监测数据输入至预设的趋势预测模型中进行预测，具体包括：
将所述监测数据的部分数据作为样本数据进行学习训练，剩余数据作为验证数据；
采用所述验证数据对训练后的趋势预测模型进行验证，若未达到预设标准，则继续进行迭代训练，直至达标；
将实时采集的监测数据送入达标后的趋势预测模型进行预测。


4.根据权利要求3所述的一种配电箱预警系统，其特征在于，将所述监测数据的部分数据作为样本数据进行学习训练，具体包括：
对隐含的节点输出进行计算；
对于输出层的节点输出进行计算；
对实际和目标间的输出误差进行计算；
倘若误差达到了预期的值便终止网络学习，否则进行返回并重复进行输出计算操作。


5.根据权利要求4所述的一种配电箱预警系统，其特征在于，所述处理单元还用于对所述监测数据中的异常值进行替代处理，其替换方式按如下方式进行：
St＝D*Xt+(1-D)(St-1+Bt-1)；
Bt＝n(St-St-1)+(1-n)Bt-1；
Ft＝St+Bt；
其中，D与n为参数，取值均为0.5；Xt为t时刻的监测数据；St为平滑值；Bt为转换变量；Ft为异常数据的替代值。
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓辉，刘立佳，孙国业，张新明，
申请(专利权)人：吉林盛辉电气有限公司，
类型：发明
国别省市：吉林;22