【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电气工程，尤其涉及用于电气设备的火灾监控系统及方法。
技术介绍
1、电气工程
涉及电气系统和设备的研发、设计、测试和应用，包括电力传输、分布、控制技术，以及电子设备和系统的设计与应用。领域的进展对提升工业自动化、家庭电器的效率和安全性有着重要意义。包括对电气安全性的持续分析，旨在通过技术创新降低火灾风险，确保财产的安全。
2、其中，用于电气设备的火灾监控系统是一种专门用于监测和预防电气设备火灾的系统，其目的是检测电气设备和线路中的潜在火灾风险，如过载、短路、电弧等，以及导致火灾的过热现象，以便及时采取措施防止火灾的发生。通过该系统，可以有效地保护电气设备、减少火灾事故的发生，保护人员的生命财产安全。
3、传统火灾监控系统多依赖于简单的烟雾探测器或温度传感器，缺乏对环境全面的实时分析和深度学习能力，使其在火灾预警和故障诊断方面表现不足。传统系统未能有效利用复杂数据分析和图像处理技术，导致在火灾识别和风险评估方面的反应较慢，传统系统在网络模型的节点分析和故障传播路径预测方面也显示出局限性，无法提供全面的风险预测和有效的故障预防策略。多处不足导致在火灾监控和预防方面的效率低下，增加安全隐患和潜在的经济损失。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的用于电气设备的火灾监控系统及方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：用于电气设备的火灾监控系统包括生物特征识别模块、时空数据分析模块、网络
3、所述生物特征识别模块基于电气设备周围环境的图像数据，采用卷积神经网络算法对烟雾和火焰的图像进行特征提取，并结合图像分类技术，对捕获到的图像进行分析，识别烟雾和火焰的存在，对环境中的潜在火灾风险进行评估，生成风险评估结果；
4、所述时空数据分析模块基于风险评估结果，采用时空自回归模型分析数据在空间和时间上的联系，结合长短期记忆网络处理数据，分析电气设备的运行状况，生成故障诊断结果；
5、所述网络理论模块基于故障诊断结果，采用网络科学方法模拟电气设备在网络模型中的节点位置，通过动力学模拟网络中节点的作用，识别火灾传播的路径和潜在风险区域，生成火灾传播模型；
6、所述动态贝叶斯网络模块基于火灾传播模型，采用动态贝叶斯网络构建概率模型，分析电气网络中的风险状态变化，通过概率更新风险评估，参照历史数据，生成实时风险状态；
7、所述图论故障传播分析模块基于实时风险状态，采用图论分析算法分析电气网络的连接结构，识别和预估故障传播的风险区域，生成故障预测传播路径；
8、所述时间序列分析模块基于故障预测传播路径，采用自回归移动平均模型和时间序列预测模型，分析时间序列数据的联系，预测电气负载的变化趋势，生成负载预测结果；
9、所述火焰监测模块基于负载预测结果，采用卷积神经网络算法，进行图像序列分析，通过特征提取学习图像中的火焰和烟雾特征，包括纹理、形状识别，进行场景判别，生成火情分析与识别结果。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述风险评估结果包括火灾发生的概率评分、火灾类型识别、火灾发生的区域定位，所述故障诊断结果包括电气设备故障的类型、故障发生的时间点预测、故障发生的空间位置，所述火灾传播模型包括火灾传播的路径、火灾影响的网络节点评分、风险区域的界定，所述实时风险状态包括基于实时数据更新的火灾风险评估值、多类风险因素、预测的风险趋势，所述故障预测传播路径包括故障影响的电气网络分支、故障扩散的速度、控制节点的识别，所述负载预测结果包括电气设备未来时间段内使用负载的趋势预测、负载波动的时间区间、预测负载峰值，所述火情分析与识别结果包括火焰位置、火焰大小、烟雾密度。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述生物特征识别模块包括图像采集子模块、特征分析子模块、风险评估子模块；
12、所述图像采集子模块基于电气设备周围环境，采用动态范围成像和图像增强技术，进行烟雾和火焰图像的采集，生成图像数据集；
13、所述特征分析子模块基于图像数据集，采用深度卷积神经网络和图像特征提取技术，分析图像中烟雾和火焰的特征，生成特征分析结果；
14、所述风险评估子模块基于特征分析结果，采用支持向量机和决策树分类器，评估火灾风险等级，构建生物特征的火灾风险评估模型，生成风险评估结果。
15、作为本专利技术的进一步方案，所述时空数据分析模块包括数据采集子模块、模型分析子模块、诊断结果子模块；
16、所述数据采集子模块基于风险评估结果，采用实时数据流采集和数据处理技术，进行历史和实时数据的收集，包括电气设备运行参数和环境监测数据，生成电气设备运行数据集；
17、所述模型分析子模块基于电气设备运行数据集，采用时空自回归模型和长短期记忆网络，分析数据在空间和时间上的联系，分析电气设备的运行状况和变化趋势，生成模型分析结果；
18、所述诊断结果子模块基于模型分析结果，采用异常检测算法，对数据进行迭代分析，识别运行中的异常模式，对电气设备存在的故障进行诊断，生成故障诊断结果。
19、作为本专利技术的进一步方案，所述网络理论模块包括节点分析子模块、动力学模拟子模块、路径识别子模块；
20、所述节点分析子模块基于故障诊断结果，采用网络分析方法捕捉电气设备在网络中的节点位置，评估电气设备在网络中的功能，生成节点分析结果；
21、所述动力学模拟子模块基于节点分析结果，采用动力学模型对电气网络中节点的作用进行模拟，分析故障和火灾情况下的传播效应，生成动力学模拟结果；
22、所述路径识别子模块基于动力学模拟结果，采用图论算法确定火灾、故障扩散路径和风险区域，绘制故障传播的途径，生成火灾传播模型。
23、作为本专利技术的进一步方案，所述动态贝叶斯网络模块包括概率建模子模块、风险分析子模块、状态更新子模块；
24、所述概率建模子模块基于火灾传播模型，采用动态贝叶斯网络评估更新网络状态的实时概率，结合历史数据进行风险分析，生成概率模型；
25、所述风险分析子模块基于概率模型，通过条件概率查询和贝叶斯网络的结构化查询语言，分析电气网络中节点的风险状态和变化趋势，识别风险区域和风险因素，生成风险状态分析结果；
26、所述状态更新子模块基于风险状态分析结果，通过实时数据流分析技术和动态贝叶斯网络的在线学习机制，对风险评估进行实时更新，反映网络状态和风险水平，生成实时风险状态。
27、作为本专利技术的进一步方案，所述图论故障传播分析模块包括结构分析子模块、风险预估子模块、路径生成子模块；
28、所述结构分析子模块基于实时风险状态，采用图论的分析方法，包括网络拓扑稳定性分析和节点影响力评估，捕捉电气网络中的节点和薄弱环节，生成网络结构分析结果；
2本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.用于电气设备的火灾监控系统，其特征在于：所述系统包括生物特征识别模块、时空数据分析模块、网络理论模块、动态贝叶斯网络模块、图论故障传播分析模块、时间序列分析模块、火焰监测模块；
2.根据权利要求1所述的用于电气设备的火灾监控系统，其特征在于：所述风险评估结果包括火灾发生的概率评分、火灾类型识别、火灾发生的区域定位，所述故障诊断结果包括电气设备故障的类型、故障发生的时间点预测、故障发生的空间位置，所述火灾传播模型包括火灾传播的路径、火灾影响的网络节点评分、风险区域的界定，所述实时风险状态包括基于实时数据更新的火灾风险评估值、多类风险因素、预测的风险趋势，所述故障预测传播路径包括故障影响的电气网络分支、故障扩散的速度、控制节点的识别，所述负载预测结果包括电气设备未来时间段内使用负载的趋势预测、负载波动的时间区间、预测负载峰值，所述火情分析与识别结果包括火焰位置、火焰大小、烟雾密度。
3.根据权利要求1所述的用于电气设备的火灾监控系统，其特征在于：所述生物特征识别模块包括图像采集子模块、特征分析子模块、风险评估子模块；
4.根据权利要求1所述的用
5.根据权利要求1所述的用于电气设备的火灾监控系统，其特征在于：所述网络理论模块包括节点分析子模块、动力学模拟子模块、路径识别子模块；
6.根据权利要求1所述的用于电气设备的火灾监控系统，其特征在于：所述动态贝叶斯网络模块包括概率建模子模块、风险分析子模块、状态更新子模块；
7.根据权利要求1所述的用于电气设备的火灾监控系统，其特征在于：所述图论故障传播分析模块包括结构分析子模块、风险预估子模块、路径生成子模块；
8.根据权利要求1所述的用于电气设备的火灾监控系统，其特征在于：所述时间序列分析模块包括数据整理子模块、趋势分析子模块、预测模型子模块；
9.根据权利要求1所述的用于电气设备的火灾监控系统，其特征在于：所述火焰监测模块包括动态火焰分析子模块、烟雾行为评估子模块、场景判别子模块；
10.用于电气设备的火灾监控方法，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的用于电气设备的火灾监控系统执行，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.用于电气设备的火灾监控系统，其特征在于：所述系统包括生物特征识别模块、时空数据分析模块、网络理论模块、动态贝叶斯网络模块、图论故障传播分析模块、时间序列分析模块、火焰监测模块；
2.根据权利要求1所述的用于电气设备的火灾监控系统，其特征在于：所述风险评估结果包括火灾发生的概率评分、火灾类型识别、火灾发生的区域定位，所述故障诊断结果包括电气设备故障的类型、故障发生的时间点预测、故障发生的空间位置，所述火灾传播模型包括火灾传播的路径、火灾影响的网络节点评分、风险区域的界定，所述实时风险状态包括基于实时数据更新的火灾风险评估值、多类风险因素、预测的风险趋势，所述故障预测传播路径包括故障影响的电气网络分支、故障扩散的速度、控制节点的识别，所述负载预测结果包括电气设备未来时间段内使用负载的趋势预测、负载波动的时间区间、预测负载峰值，所述火情分析与识别结果包括火焰位置、火焰大小、烟雾密度。
3.根据权利要求1所述的用于电气设备的火灾监控系统，其特征在于：所述生物特征识别模块包括图像采集子模块、特征分析子模块、风险评估子模块；
4.根据权利要求1所述的用于电气...
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