一种管廊的预警方法、装置、系统及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种管廊的预警方法、装置、系统及存储介质，管廊中包括监测设备和关联设备，关联设备与监测设备相关联，方法包括：获取监测设备的历史监测数据；基于历史监测数据和时间序列模型计算监测设备在未来一预设时间的预测数据；比较预测数据与相应的数据阈值，并当预测数据大于或等于数据阈值时发出预警信号；根据预警信号控制关联设备动作，以使监测设备在预设时间的实际数据小于相应的数据阈值。根据本发明专利技术的车辆的管廊的预警方法、装置、系统及存储介质，基于管廊的历史监测数据和时间序列算法对管廊环境进行实时预测，提前预警以减少或避免事故发生，降低了人力成本和人员的安全威胁，提高了管廊监测的效率和安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种管廊的预警方法、装置、系统及存储介质
本专利技术涉及监测
，更具体地涉及管廊的预警技术。
技术介绍
管廊是各种管道集中敷设的场所，它一般可以包括由钢结构或钢筋混凝土结构的立柱、横梁以及桁架，按类型可分为单层或多层，可通行的或不可通行的等。例如城市管廊是指将电力、通信、燃气、给排水、热力等市政公用管线集中敷设在同一地下建造的隧道空间内，进行综合开发利用以节约城市建设用地，便于统一管理规划的场所。而管廊自身功能使用的动力、照明、排水等设备繁多，无论管道出现故障，还是于管道相关的附属设备出现故障，都将造成沿线城市功能的瘫痪甚至发生灾害性事故。目前大部分的城市管廊基本接入了各种监控监测设备，当这些设备的监测数据异常且达到某个阈值时触发报警，然后通过人为进行处理。这种传统的报警方式只能靠实时的监测数值进行报警，属于事后补救，而不能避免异常情况的发生。因此，现有技术中的管廊监测中存在只能事后报警，无法及时、有效且准确地对管廊中设备的数据进行预测的问题。
技术实现思路
考虑到上述问题而提出了本专利技术。本专利技术提供了管廊的监测方法、装置、系统及计算机存储介质，以解决管廊监测中存在只能事后报警，无法及时、有效且准确地对管廊中设备的数据进行预测的问题。根据本专利技术的第一方面，提供了一种管廊的预警方法，所述管廊中包括监测设备和关联设备，所述关联设备与所述监测设备相关联，所述方法包括：获取所述监测设备的历史监测数据；基于所述历史监测数据和时间序列模型计算所述监测设备在未来一预设时间的预测数据；比较所述预测数据与相应的数据阈值，并当所述预测数据大于或等于所述数据阈值时发出预警信号；根据所述预警信号控制所述关联设备动作，以使所述监测设备在所述预设时间的实际数据小于所述相应的数据阈值。根据本专利技术的第二方面，提供了一种管廊的预警装置，所述管廊中包括监测设备和关联设备，所述关联设备与所述监测设备相关联，所述装置包括：获取模块，用于获取所述监测设备的历史监测数据；预测模块，用于基于所述历史监测数据和时间序列模型计算所述监测设备在未来一预设时间的预测数据；判断模块，用于比较所述预测数据与相应的数据阈值，并当所述预测数据大于或等于所述数据阈值时发出预警信号；执行模块，用于根据所述预警信号控制所述关联设备动作，以使所述监测设备在所述预设时间的实际数据小于所述相应的数据阈值。根据本专利技术的第三方面，提供了一种管廊的预警系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述方法的步骤。根据本专利技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时实现如第一方面所述方法的步骤。根据本专利技术实施例的一种管廊的预警方法、装置、系统及计算机存储介质，基于管廊的历史监测数据和时间序列算法对管廊环境进行实时预测，提前预警管廊可能存在的安全隐患，减少或避免事故发生，降低了人力成本和人员的安全威胁，节约了时间，提高了管廊监测的效率和安全性。附图说明通过结合附图对本专利技术实施例进行更详细的描述，本专利技术的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本专利技术实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。图1是根据本专利技术实施例的管廊的监测方法的示意性流程图；图2是根据本专利技术实施例的管廊的监测系统的示例；图3时根据本专利技术实施例的管廊的监测装置的示意性框图。具体实施方式为了使得本专利技术的目的、技术方案和优点更为明显，下面将参照附图详细描述根据本专利技术的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例，而不是本专利技术的全部实施例，应理解，本专利技术不受这里描述的示例实施例的限制。基于本专利技术中描述的本专利技术实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的情况下所得到的所有其它实施例都应落入本专利技术的保护范围之内。目前大部分的城市管廊基本接入了各种监控监测设备，其中环境监测主要有气体传感器和温湿度传感器等。气体传感器主要有氧气、甲烷、硫化氢，温湿度传感器包括温度传感器和湿度传感器。目前针对这些传感器数据缺乏比较好的预警系统，基本都是当传感器达到某个阈值的时候，触发报警，然后通过人为去控制其他设备进行处理，比如当甲烷浓度超过告警阈值的时候，将告警信息传达到上位平台软件，运维人员根据告警信息，手动开启风机进行通风，降低甲烷浓度值。通过这种方式进行环境监测存在两个缺点：第一，基本都是靠传感器的实时数值进行报警，无法知道传感器历史数值，没办法进行预测，从而预警；第二，当报警的时候需要人为去配合启动控制系统，无法实现自动联动控制，万一运维人员不在现场，可能引发各种灾难后果。基于上述考虑，提供了一种管廊的预警方法。下面，将参照图1描述根据本专利技术实施例的管廊的预警方法1。如图1所示，一种管廊的预警方法1，包括：步骤S1-1，获取所述监测设备的历史监测数据；步骤S1-2，基于所述历史监测数据和时间序列模型计算所述监测设备在未来一预设时间的预测数据；步骤S1-3，比较所述预测数据与相应的数据阈值，并当所述预测数据大于或等于所述数据阈值时发出预警信号；步骤S1-4，根据所述预警信号控制所述关联设备动作，以使所述监测设备在所述预设时间的实际数据小于所述相应的数据阈值。根据本专利技术实施例，通过至少一个监测设备的历史监测数据，采用时间序列模型对管廊内的所述监测设备的数据进行预测，由于监测设备是对管廊的环境和设备本身进行监测，所以该预测可以对管廊内部进行提前预警，在事故未发生之前即发出警报，将事故防患于未然，减少了管廊中事故的发生，从而也减少了人工处理事故的次数，节省了大量的人力物力，也提高了管廊监测系统的可靠性。同时，当发生预警时，可以使与发生预警的设备相关联的其他监测设备进行联动，从而及时对发生预警的设备进行处理，避免异常情况的发生，保证其处于正常的运行状态，进一步提高了监测设备以及监测系统的可靠性。根据本专利技术实施例的管廊的预警方法，工作人员可以对管廊的工作情况进行预测，能够在管廊的事故发生之前，及时处理存在的安全隐患，实现维护绿色化和资源利用集约化管理，大大节省人力运维成本。适合广泛应用于封闭式场景的监控和预警的情况。可选地，所述管廊中的监测设备可以是一个也可以是多个。进一步地，当管廊包括多个监测设备时，可以是包括同种类型的监测设备，或不同类型的监测设备。具体来说，多个监测设备可以是设置于不同位置的同一类型的监测设备，也可以是设置于相同位置的不同类型的监测设备，还可以是设置于不同位置的同一类型的监测设备。可选地，所述管廊中的关联设备也可以是一个或多个。在一些实施例中，可以获取管廊中的一个监测设备的历史监测数据并计算该一个监测设备在未来一预设时本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种管廊的预警方法，其特征在于，所述管廊中包括监测设备和关联设备，所述关联设备与所述监测设备相关联，所述方法包括：/n获取所述监测设备的历史监测数据；/n基于所述历史监测数据和时间序列模型计算所述监测设备在未来一预设时间的预测数据；/n比较所述预测数据与相应的数据阈值，并当所述预测数据大于或等于所述数据阈值时发出预警信号；/n根据所述预警信号控制所述关联设备动作，以使所述监测设备在所述预设时间的实际数据小于所述相应的数据阈值。/n

【技术特征摘要】
1.一种管廊的预警方法，其特征在于，所述管廊中包括监测设备和关联设备，所述关联设备与所述监测设备相关联，所述方法包括：
获取所述监测设备的历史监测数据；
基于所述历史监测数据和时间序列模型计算所述监测设备在未来一预设时间的预测数据；
比较所述预测数据与相应的数据阈值，并当所述预测数据大于或等于所述数据阈值时发出预警信号；
根据所述预警信号控制所述关联设备动作，以使所述监测设备在所述预设时间的实际数据小于所述相应的数据阈值。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述历史监测数据和时间序列模型计算所述监测设备在未来一预设时间的预测数据，包括：
根据所述历史监测数据的第一部分数据训练所述时间序列模型，得到训练好的时间序列模型；
将所述历史监测数据的第二部分数据输入所述训练好的时间序列模型，得到所述监测设备中在未来一预设时间的预测数据，所述第一部分数据与所述第二部分数据不同。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述历史监测数据的第一部分数据训练所述时间序列模型，得到训练好的时间序列模型，包括：
将所述第一部分数据中的至少一部分作为训练数据分别输入具有不同超参数的初始时间序列模型进行拟合，得到具有不同超参数的时间序列模型；
基于各个不同超参数的时间序列模型对所述第一部分数据中的剩余部分所对应的时间进行预测，得到各个不同超参数的时间序列模型的训练预测数据；
将所述第一部分数据中的剩余部分作为测试数据，计算所述测试数据与对应的所述训练预测数据之间的拟合度；
将与所述剩余部分的拟合度最高的训练预测数据所对应的超参数作为所述训练好的时间序列模型的超参数。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述不同的超参数包括：相邻的所述超参数之间具有相同的预设差值。


5.根据权利要求4所...

【专利技术属性】
技术研发人员：连桄雷，林亚杰，江文涛，陈明建，苏松剑，吴俊，叶维晶，熊静，邹蓉珠，林森钦，
申请(专利权)人：罗普特科技集团股份有限公司，厦门市政管廊投资管理有限公司，罗普特厦门系统集成有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35