【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统监测，尤其涉及一种海洋渔船电力系统异常监测方法及监测系统。
技术介绍
1、随着海洋渔业的发展，海洋渔船电力系统在渔业生产中的地位越来越重要。然而，由于海洋环境的复杂性和不确定性，海洋渔船电力系统的异常情况时有发生，如发电机故障、配电柜故障、负载故障等，这些异常情况会对渔业生产造成严重影响。因此，如何有效地监测海洋渔船电力系统的异常情况，及时发现并处理故障，成为了一个亟待解决的问题。
2、因此，有必要提供一种海洋渔船电力系统异常监测方法及监测系统解决上述技术问题。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种海洋渔船电力系统异常监测方法及监测系统，以提高海洋渔船电力系统的监测效率，及时发现并处理故障，为渔业生产提供保障。
2、本专利技术提供了一种海洋渔船电力系统异常监测方法，所述监测方法包括以下步骤：
3、s1：获取监测对象的多种电力数据，其中，所述监测对象包括部署于电力系统中的发电机、配电柜和负载，且对于每种电力数据的采集布置有至少两个监测设备；
4、s2：基于至少两个所述监测设备采集的电力数据，加权计算得到电力数据的综合值；
5、s3：将所述综合值作为输入量输入预先构建的异常判定模型中，并对所述综合值进行分析，输出判定结果；
6、s4：基于所述判定结果对所述电力系统进行异常监测，并在所述电力系统异常时进行警报。
7、优选的，步骤s1包括：
8、s101
9、s102：基于监测设备的网络时钟分别采集发电机、配电柜和负载的电力数据，并在每条电力数据均嵌入时间戳；
10、s103：基于时间同步标准对所述发电机、配电柜和负载的电力数据的时间戳进行验证，确保所述发电机、配电柜和负载的电力数据的时间戳与所选定的时间同步标准一致。
11、优选的，步骤s2包括：
12、s201：获取所有监测设备采集的电力数据；
13、s202：基于预设的数据阈值比较至少两个所述监测设备采集的同一监测对象的电力数据，得到比较结果；
14、s203：基于比较结果加权计算得到同一监测对象的同一电力数据的综合值。
15、优选的，若比较结果中包含超出数据阈值的电力数据，则对电力数据超出数据阈值的监测设备进行异常标记，并计算未超出数据阈值的所有电力数据的平均值，认定为同一监测对象的同一电力数据的综合值；
16、若比较结果中不包含超出数据阈值的电力数据，则计算所有电力数据的平均值，认定为同一监测对象的同一电力数据的综合值。
17、优选的，异常判定模型的构建方法包括：
18、获取海洋渔船电力系统的历史异常数据，其中，历史异常数据包括发电机、配电柜和负载的历史异常数据；
19、基于发电机、配电柜和负载的历史异常数据制定异常判定规则；
20、根据所述异常判定规则构建异常判定模型。
21、优选的，步骤s3包括：
22、s301：将所述发电机、配电柜和负载的每种电力数据的综合值输入所述异常判定模型；
23、s302：计算每种电力数据的综合值与同一种的历史异常数据的差值；
24、s303：基于预设的差值阈值判定电力数据的综合值是否异常；
25、若差值超出预设的差值阈值，则判定为异常状态；
26、若差值不超出预设的差值阈值，则判定为正常状态。
27、本专利技术还提供了一种海洋渔船电力系统异常监测系统，包括：
28、数据采集模块，用于获取监测对象的多种电力数据，其中，所述监测对象包括部署于电力系统中的发电机、配电柜和负载，且对于每种电力数据的采集布置有至少两个监测设备；
29、综合值计算模块，用于基于至少两个所述监测设备采集的电力数据，加权计算得到电力数据的综合值；
30、判定模块，用于将所述综合值作为输入量输入预先构建的异常判定模型中，并对所述综合值进行分析，输出判定结果；
31、异常报警模块，用于基于所述判定结果对所述电力系统进行异常监测，并在所述电力系统异常时进行警报。
32、优选的，所述数据采集模块包括：
33、时间同步标准选定模块，用于选定时间同步标准，并基于选定的时间同步标准校准所有监测设备的网络时钟；
34、数据同步模块，用于基于监测设备的网络时钟分别采集发电机、配电柜和负载的电力数据，并在每条电力数据均嵌入时间戳；
35、时间验证模块，用于基于时间同步标准对所述发电机、配电柜和负载的电力数据的时间戳进行验证，确保所述发电机、配电柜和负载的电力数据的时间戳与所选定的时间同步标准一致。
36、优选的，所述综合值计算模块包括：
37、数据获取模块，用于获取所有监测设备采集的电力数据；
38、比较模块，用于基于预设的数据阈值比较至少两个所述监测设备采集的同一监测对象的电力数据，得到比较结果；
39、加权计算模块，用于基于比较结果加权计算得到同一监测对象的同一电力数据的综合值。
40、优选的，所述判定模块包括：
41、输入模块，用于将所述发电机、配电柜和负载的每种电力数据的综合值输入所述异常判定模型；
42、差值计算模块，用于计算每种电力数据的综合值与同一种的历史异常数据的差值；
43、异常判定模块，用于基于预设的差值阈值判定电力数据的综合值是否异常；
44、若差值超出预设的差值阈值，则判定为异常状态；
45、若差值不超出预设的差值阈值，则判定为正常状态。
46、与相关技术相比较，本专利技术提供的一种海洋渔船电力系统异常监测方法及监测系统具有如下有益效果：
47、本专利技术通过布置多个监测设备获取电力系统中监测对象的同一电力数据，在剔除出现异常的监测设备监测的电力数据后加权计算得到更加准确和可靠的电力数据综合值，以提高监测时的可靠性；同时，通过将综合值输入到预先构建的异常判定模型中进行综合分析和处理，并基于判定结果对电力系统进行实时异常监测和警报，实现了自动化监测，提高了监测效率。
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1.一种海洋渔船电力系统异常监测方法，其特征在于，所述监测方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种海洋渔船电力系统异常监测方法，其特征在于，步骤S1包括：
3.根据权利要求1所述的一种海洋渔船电力系统异常监测方法，其特征在于，步骤S2包括：
4.根据权利要求3所述的一种海洋渔船电力系统异常监测方法，其特征在于，若比较结果中包含超出数据阈值的电力数据，则对电力数据超出数据阈值的监测设备进行异常标记，并计算未超出数据阈值的所有电力数据的平均值，认定为同一监测对象的同一电力数据的综合值；
5.根据权利要求1所述的一种海洋渔船电力系统异常监测方法，其特征在于，异常判定模型的构建方法包括：
6.根据权利要求1所述的一种海洋渔船电力系统异常监测方法，其特征在于，步骤S3包括：
7.一种海洋渔船电力系统异常监测系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的一种海洋渔船电力系统异常监测系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：
9.根据权利要求8所述的一种海洋渔船电力系统异常监测系统，其特征
10.根据权利要求9所述的一种海洋渔船电力系统异常监测系统，其特征在于，所述判定模块包括：
...【技术特征摘要】
1.一种海洋渔船电力系统异常监测方法，其特征在于，所述监测方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种海洋渔船电力系统异常监测方法，其特征在于，步骤s1包括：
3.根据权利要求1所述的一种海洋渔船电力系统异常监测方法，其特征在于，步骤s2包括：
4.根据权利要求3所述的一种海洋渔船电力系统异常监测方法，其特征在于，若比较结果中包含超出数据阈值的电力数据，则对电力数据超出数据阈值的监测设备进行异常标记，并计算未超出数据阈值的所有电力数据的平均值，认定为同一监测对象的同一电力数据的综合值；
5.根据权利要求1所...
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