一种基于智能运维的电力IT设备监控系统技术方案

本发明专利技术涉及电力IT设备技术领域，具体公开一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，包括厂房监控布设模块、电力设备检测模块、异常检测时间点分析模块、厂房监控分析模块、故障系数分析模块、维修人员分配模块、显示终端和云数据库，本发明专利技术为电力IT设备厂房对应的故障定位和故障程度的分析提供强有力的数据支持，从而保障电力IT设备厂房内部电力设备的运行安全性，本发明专利技术根据电力IT设备厂房内部的声音传感器进行异常检测时间点的锁定，进而克服了人为判断的局限性，从而提高了分析结果的精准性，同时降低了分析电力设备是否出现故障的时长，在一定程度上降低了人力物力的资源消耗，提高了电力IT设备厂房设备维修的效率。提高了电力IT设备厂房设备维修的效率。提高了电力IT设备厂房设备维修的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能运维的电力IT设备监控系统


[0001]本专利技术涉及电力IT设备
，具体而言，涉及一种基于智能运维的电力IT设备监控系统。

技术介绍

[0002]随着科学和技术的发展，电力产业的发展也越来越迅速，电力对于一个国家有着举足轻重的作用,在电力的发展过程中，电力IT的发展逐渐受到重视，在电力IT设备运作的厂房内，监控系统可以实时对电力IT设备进行监测，当电力IT设备出现故障时，尽可能迅速预警，在一定程度上降低电力IT设备出现故障的影响率，如若电力IT设备监控系统不完善或者时效性不高，从而影响电力IT设备的使用，因此，需要对电力IT设备厂房进行监控。
[0003]现有的电力IT设备厂房在一定程度上可以满足当前要求，但还存在一定的缺陷，其具体体现在：(1)现有电力IT设备厂房大多是固定机位的摄像头对电力IT设备厂房进行实时监控，使用固定机位的摄像头进行实时监控，存在无法拍摄到的区域，进而无法为电力IT设备厂房对应的故障定位和故障程度的分析提供强有力的数据支持，从而无法保障电力IT设备厂房内部电力设备的运行安全性。
[0004](2)现有电力IT设备厂房大多是由人为判断电力设备传出的声音是否故障，进而再进行修理，由于人为判断电力设备传出的声音是否故障需要克服主观意识，进而导致分析结果存在偏差，同时也延长了分析电力设备出现故障的时长，在一定程度上也较为消耗人力物力资源，从而降低了电力I T设备厂房电力设备维修的效率。

技术实现思路

[0005]为了克服
技术介绍
中的缺点，本专利技术实施例提供了一种基于智能运维的电力I T设备监控系统,能够有效解决上述
技术介绍
中涉及的问题。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，包括：厂房监控布设模块：在电力I T设备厂房对应顶面安装滑轨式轨道，并在对应滑轨式轨道安装对应的摄像头。
[0007]电力设备检测模块：在电力IT设备厂房内部设置各声音传感器和气味传感器，进而对电力I T设备厂房的声音和气味进行检测。
[0008]异常检测时间点分析模块：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的声响危险系数和电力I T设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，进而综合分析各检测时间点所属各声音传感器对应的综合危险系数，并据此分析各异常检测时间点。
[0009]厂房监控分析模块：在滑轨式轨道运行过程中对电力I T设备厂房所属各电力设备在各检测时间点进行图像采集，进而分析电力I T设备厂房所属各电力设备对应的覆盖危险系数。
[0010]故障系数分析模块：分析各异常检测时间点对应的故障系数，从而分析各异常检测时间点对应的故障程度。
[0011]维修人员分配模块：基于各异常检测时间点对应的故障程度分配对应的维修人员。
[0012]显示终端：将各异常检测时间点对应的故障程度和维修人员进行显示，并将电力IT设备厂房所属各电力设备对应的覆盖危险系数进行显示。
[0013]云数据库：存储各声音传感器对应的历史波形图，存储各室内参考温度对应的声音传播速度，并存储各气体对应的浓度适宜值。
[0014]进一步地，所述在对应滑轨式轨道安装对应的摄像头，其具体方法为：将滑轨式轨道的长轴与滑轨式轨道的两个交点和短轴与滑轨式轨道的两个交点为参考点分别布设摄像头。
[0015]进一步地，所述分析各检测时间点所属各声音传感器对应的声响危险系数，其具体方法为：A1：获取各声音传感器对应的声波图，进而获取各检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值，将其标记为Z
′
h,m
，其中h表示为各检测时间点的编号，h＝1,2,...,g，从云数据库中提取各声音传感器对应的历史波形图，并获取各历史检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值，进而获取各检测时间点所属各声音传感器对应历史检测时间点的振幅值，将其标记为Z
h,m
，其中m表示为各声音传感器的编号，m＝1,2,...,l。
[0016]A2：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值符合系数，其计算公式为：其中ξ
h,m
表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的振幅值符合系数，e表示为自然常数。
[0017]A3：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值偏差系数，其计算公式为：其中ζ
h,m
表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的振幅值偏差系数，Z
′
h1,m
表示为第h
‑
1个检测时间点所属第m个声音传感器对应的振幅值。
[0018]A4：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的声响危险系数，其计算公式为：其中表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的声响危险系数，λ1、λ2分别表示为预设的振幅值符合、振幅值偏差对应的权重因子。
[0019]进一步地，所述电力IT设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，其具体分析方法为：B1：获取电力IT设备厂房对应的室内温度，进而从云数据库中提取各室内参考温度对应的声音传播速度。
[0020]B2：分析电力IT设备厂房对应的室内温度与各室内参考温度的相似系数，其计算公式为：其中η
p
表示为电力IT设备厂房对应的室内温度与第p个室内参考温度的相似系数，T
p
表示为第p个室内参考温度，T表示为电力IT设备厂房对应的室内温度，其中p表示为室内参考温度的编号，p＝1,2,...,q。
[0021]B3：将电力IT设备厂房与各室内参考温度的相似系数进行相互对比，筛选最大相似系数对应的室内参考温度，并获取其对应的声音传播速度，进而得到电力IT设备厂房对应的声音传播速度，并将其标记为V
′
。
[0022]B4：分析电力IT设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，其计算公式为：其中ε表示为电力IT设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，V
″
表示为预设的标准声音传播速度。
[0023]进一步地，所述各检测时间点所属各声音传感器对应的综合危险系数，其计算公式为：其中ε
′
m,h
表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的综合危险系数。
[0024]进一步地，所述各异常检测时间点，其具体分析方法为：将各检测时间点所属各声音传感器对应的综合危险系数进行相互对比，筛选最大综合危险系数作为各检测时间点对应的综合危险系数，进而将各检测时间点对应的综合危险系数与预设的综合危险系数阈值进行对比，若某检测时间点对应的综合危险系数大于或等于综合危险阈值，则将该检测时间点标记为异常检测时间点，进而得到各异常检测时间点。
[0025]进一步地，所述各异常检测时间点对应的故障系数，其具体分析方法为：C1：获取各异常检测时间点对应声音传感器的声波图，并获取各异常检测时间点之后的各检测时间点对应的振幅值。
[0026]C2：将各异常检测时间点之后的各检测时间点本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，其特征在于，包括：厂房监控布设模块：在电力IT设备厂房对应顶面安装滑轨式轨道，并在对应滑轨式轨道安装对应的摄像头；电力设备检测模块：在电力IT设备厂房内部设置各声音传感器和气味传感器，进而对电力IT设备厂房的声音和气味进行检测；异常检测时间点分析模块：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的声响危险系数和电力IT设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，进而综合分析各检测时间点所属各声音传感器对应的综合危险系数，并据此分析各异常检测时间点；厂房监控分析模块：在滑轨式轨道运行过程中对电力IT设备厂房所属各电力设备在各检测时间点进行图像采集，进而分析电力IT设备厂房所属各电力设备对应的覆盖危险系数；故障系数分析模块：分析各异常检测时间点对应的故障系数，从而分析各异常检测时间点对应的故障程度；维修人员分配模块：基于各异常检测时间点对应的故障程度分配对应的维修人员；显示终端：将各异常检测时间点对应的故障程度和维修人员进行显示，并将电力IT设备厂房所属各电力设备对应的覆盖危险系数进行显示；云数据库：存储各声音传感器对应的历史波形图，存储各室内参考温度对应的声音传播速度，并存储各气体对应的浓度适宜值。2.根据权利要求1所述的一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，其特征在于：所述在对应滑轨式轨道安装对应的摄像头，其具体方法为：将滑轨式轨道的长轴与滑轨式轨道的两个交点和短轴与滑轨式轨道的两个交点为参考点分别布设摄像头。3.根据权利要求1所述的一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，其特征在于：所述分析各检测时间点所属各声音传感器对应的声响危险系数，其具体方法为：A1：获取各声音传感器对应的声波图，进而获取各检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值，将其标记为Z
′
h,m
，其中h表示为各检测时间点的编号，h＝1,2,...,g，从云数据库中提取各声音传感器对应的历史波形图，并获取各历史检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值，进而获取各检测时间点所属各声音传感器对应历史检测时间点的振幅值，将其标记为Z
h,m
，其中m表示为各声音传感器的编号，m＝1,2,...,l；A2：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值符合系数，其计算公式为：其中ξ
h,m
表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的振幅值符合系数，e表示为自然常数；A3：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值偏差系数，其计算公式为：
其中ζ
h,m
表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的振幅值偏差系数，Z
′
h
‑
1,m
表示为第h
‑
1个检测时间点所属第m个声音传感器对应的振幅值；A4：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的声响危险系数，其计算公式为：其中表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的声响危险系数，λ1、λ2分别表示为预设的振幅值符合、振幅值偏差对应的权重因子。4.根据权利要求3所述的一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，其特征在于：所述电力IT设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，其具体分析方法为：B1：获取电力IT设备厂房对应的室内温度，进而从云数据库中提取各室内参考温度对应的声音传播速度；B2：分析电力IT设备厂房对应的室内温度与各室内参考温度的相似系数，其计算公式为：其中η
p
表示为电力IT设备厂房对应的室内温度与第p个室内参考温度的相似系数，T
p
表示为第p个室内参考温度，T表示为电力IT设备厂房对应的室内温度，其中p表示为室内参考温度的编号，p＝1,2,...,q；B3：将电力IT设备厂房与各室内参考温度的相似系数进行相互对比，筛选最大相似系数对应的室内参考温度，并获取其对应的声音传播速度，进而得到电力IT设备厂房对应的声音传播速度，并将其标记为V
′
；B4：分析电力IT设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，其计算公式为：其中ε表示为电力IT设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，V
″
表示为预设的标准声音传播速度。5.根据权利要求4所述的一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，其特征在于：所述各检测时间点所属各声...

【专利技术属性】
技术研发人员：李明，尹晓宇，董小菱，宫帅，余东波，张敏，方圆，程航，曹弯弯，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司信息通信分公司，
类型：发明
国别省市：