本发明专利技术涉及一种漏电预警方法、系统、装置和火灾预警系统。一种漏电预警方法，包括：获取电流数据，提取得到电流特征数据；将电流特征数据投入到固有漏电算法模型中得到固有漏电变化量；获取漏电数据变化量，剔除漏电数据变化量中的固有漏电变化量得到异常漏电变化量；将所述异常漏电变化量累加到异常漏电数据中，进而基于累加后的异常漏电数据执行漏电预警操作。使用本发明专利技术提供的漏电预警方法，只要电网中的电流数据发生变化，即电网中有负载设备加入或移出时，就计算一下在此种变化的情况下，具体的固有漏电变化量，进而得到精准的异常漏电变化量，从而得到准确的异常漏电数据，进而使用该准确的异常漏电数据进行漏电预警操作，可以准确知道异常漏电的具体情况，防止异常漏电的误报情况发生。异常漏电的误报情况发生。异常漏电的误报情况发生。
【技术实现步骤摘要】
一种漏电预警方法、系统、装置和火灾预警系统
[0001]本专利技术涉及电子设备，尤其涉及一种漏电预警方法、系统、装置和火灾预警系统。
技术介绍
[0002]近年来，随着我国经济建设的飞速发展、人们防火意识的增强以及国家有关法律法规的健全和完善，越来越多的公共场所、高层建筑都安装了电气火灾监控系统，这在发现电气火灾隐患、预防电气火灾方面发挥了重要作用。目前市面上的剩余电流式火灾监控探测器，在实际运行中主要采用实时监测剩余电流有效值，与预先设定的报警阈值(一般设为300mA)进行比较的方式来进行电气火灾预警,但由于设备本身固有漏电流的存在(无火灾隐患，属正常漏电)，会导致我们的实测漏电流远大于我们的真实漏电流，从而导致漏电误报频发。
技术实现思路
[0003]鉴于上述现有技术的不足之处，本专利技术的目的之一在于提供一种漏电预警方法，针对现有的固有阈值电气火灾预警误报频发问题，通过对相电流、剩余电流的关联分析，提供一种能够识别负载加载过程中的固有漏电，重新统计负载端异常漏电的预警方法，消除了监测系统中大量的虚假预警，有效提高了预警的准确性。
[0004]本专利技术的目的之二在于提供一种漏电预警系统。
[0005]本专利技术的目的之三在于提供一种漏电预警装置。
[0006]本专利技术的目的之三在于提供一种火灾预警系统。
[0007]为了达到上述目的，本专利技术采取了以下技术方案：
[0008]一方面，本专利技术提供一种漏电预警方法，包括：
[0009]获取电流数据，提取得到电流特征数据；
[0010]将电流特征数据投入到固有漏电算法模型中得到固有漏电变化量；
[0011]获取漏电数据变化量，剔除漏电数据变化量中的固有漏电变化量得到异常漏电变化量；
[0012]将所述异常漏电变化量累加到异常漏电数据中，进而基于累加后的异常漏电数据执行漏电预警操作。
[0013]进一步的，所述的漏电预警方法，所述电流特征数据包括相电流变化量、剩余电流变化量；
[0014]所述电流特征数据的获取步骤为：
[0015]实时获取电流采样数据；所述电流采样数据包括相电流数据和剩余电流数据；
[0016]根据当前采样点的电流采样数据以及前一采样点的电流采样数据计算得到相电流变化量和剩余电流变化量。
[0017]进一步的，所述的漏电预警方法，将电流特征数据投入到固有漏电算法模型中后，所述固有漏电算法模型首先执行步骤：
[0018]判定剩余电流变化量是否大于固有漏电阈值，若是，则执行固有漏电变化量计算，进而得到所述异常漏电变化量；若否，则判定无异常漏电产生。
[0019]进一步的，所述的漏电预警方法，所述固有漏电阈值通过所述固有漏电算法模型初步预测得到。
[0020]进一步的，所述的漏电预警方法，所述漏电预警操作具体包括：
[0021]判定所述异常漏电数据是否大于异常漏电阈值，若是则对外发出漏电预警；若否，则不发出漏电预警。
[0022]进一步的，所述的漏电预警方法，所述固有漏电算法模型为通过使用历史电流数据对多项式拟合模型进行训练得到；
[0023]所述训练具体包括以下步骤：
[0024]获取若干电流数据样本形成训练集，并得到每一电流数据样本对应的电流变化量和漏电流变化量；所述电流数据样本包括电流数据和漏电流数据；
[0025]使用所述训练集针对初始化的多项式拟合模型进行训练得到所述固有漏电算法模型。
[0026]进一步的，所述的漏电预警方法，针对初始化的多项式拟合模型进行训练具体包括：
[0027]将若干电流数据样本按照预定方式分组得到多个区间组，确定每一区间组内的所有电流数据样本的剩余电流的密度分布数据以及累计分布数据；
[0028]根据所述密度分布数据和所述累计分布数据投入到初始化的多项式拟合模型中得到固有漏电预测值；
[0029]基于每个区间组的预测值以及真实值通过残差平方公式得到每个区间组的残差均值；
[0030]查找所有区间组的残差均值中的第一突变点，进而确定正常漏电比例；
[0031]根据所述正常漏电比例得到各个区间组内电流变化量的最大固有漏电流变化量；
[0032]根据每个区间组中的真实值以及所述最大固有漏电流变化量对所述多项式拟合模型进行多项式拟合。
[0033]另一方面，本专利技术提供一种使用所述的漏电预警方法的漏电预警系统，包括：
[0034]获取模块，用于获取电流数据，提取得到电流特征数据；
[0035]处理模块，与所述获取模块连接，用于将电流特征数据投入到固有漏电算法模型中得到固有漏电变化量；获取漏电数据变化量，剔除漏电数据变化量中的固有漏电变化量得到异常漏电变化量；将所述异常漏电变化量累加到异常漏电数据中，进而基于累加后的异常漏电数据执行漏电预警操作。
[0036]另一方面，本专利技术提供一种漏电预警装置，使用所述的漏电预警系统。
[0037]另一方面，本专利技术提供一种火灾预警系统，包括：控制中心、分别所述控制中心连接的如所述的漏电预警装置；
[0038]所述控制中心接收到所述漏电预警装置的漏电预警后对外发出火灾预警。
[0039]相较于现有技术，本专利技术提供的一种漏电预警方法、系统、装置和火灾预警系统，具有以下有益效果：
[0040]使用本专利技术提供的漏电预警方法，只要电网中的电流数据发生变化，即电网中有
负载设备加入或移出时，就计算一下在此种变化的情况下，具体的固有漏电变化量，进而得到精准的异常漏电变化量，从而得到准确的异常漏电数据，进而使用该准确的异常漏电数据进行漏电预警操作，可以准确知道异常漏电的具体情况，防止异常漏电的误报情况发生。
附图说明
[0041]图1是本专利技术提供的漏电预警方法流程图；
[0042]图2是本专利技术提供的漏电预警系统结构框图。
具体实施方式
[0043]为使本专利技术的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0044]本领域技术人员应当理解，前面的一般描述和下面的详细描述是本专利技术的示例性和说明性的具体实施例，不意图限制本专利技术。
[0045]本文中术语“包括”，“包含”或其任何其他变体旨在覆盖非排他性包括，使得包括步骤列表的过程或方法不仅包括那些步骤，而且可以包括未明确列出或此类过程或方法固有的其他步骤。同样，在没有更多限制的情况下，以“包含...一个”开头的一个或多个设备或子系统，元素或结构或组件也不会没有更多限制，排除存在其他设备或其他子系统或其他元素或其他结构或其他组件或其他设备或其他子系统或其他元素或其他结构或其他组件。在整个说明书中，短语“在一个实施例中”，“在另一个实施例中”的出现和类似的语言可以但不一定都指相同的实施例。
[0046]除非另有定义，否则本文中使用的所有技术和本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种漏电预警方法，其特征在于，包括：获取电流数据，提取得到电流特征数据；将电流特征数据投入到固有漏电算法模型中得到固有漏电变化量；获取漏电数据变化量，剔除漏电数据变化量中的固有漏电变化量得到异常漏电变化量；将所述异常漏电变化量累加到异常漏电数据中，进而基于累加后的异常漏电数据执行漏电预警操作。2.根据权利要求1所述的漏电预警方法，其特征在于，所述电流特征数据包括相电流变化量、剩余电流变化量；所述电流特征数据的获取步骤为：实时获取电流采样数据；所述电流采样数据包括相电流数据和剩余电流数据；根据当前采样点的电流采样数据以及前一采样点的电流采样数据计算得到相电流变化量和剩余电流变化量。3.根据权利要求2所述的漏电预警方法，其特征在于，将电流特征数据投入到固有漏电算法模型中后，所述固有漏电算法模型首先执行步骤：判定剩余电流变化量是否大于固有漏电阈值，若是，则执行固有漏电变化量计算，进而得到所述异常漏电变化量；若否，则判定无异常漏电产生。4.根据权利要求3所述的漏电预警方法，其特征在于，所述固有漏电阈值通过所述固有漏电算法模型初步预测得到。5.根据权利要求1所述的漏电预警方法，其特征在于，所述漏电预警操作具体包括：判定所述异常漏电数据是否大于异常漏电阈值，若是则对外发出漏电预警；若否，则不发出漏电预警。6.根据权利要求1所述的漏电预警方法，其特征在于，所述固有漏电算法模型为通过使用历史电流数据对多项式拟合模型进行训练得到；所述训练具体包括以下步骤：获取若干电流数据样本形成训练集，并得到每一电流数据样本对应的电流变化量和漏电流变化量；所述电流数据样本包括电流数...
【专利技术属性】
技术研发人员：张琼思，徐永凯，张应腾，张念东，
申请(专利权)人：珠海派诺科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。