【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电气工程，尤其涉及一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法及系统。
技术介绍
1、在现代工业和居民用电环境中，电气设备的安全运行至关重要，不断增长的电气设备种类和应用复杂性使得监测其安全状况变得尤为重要，传统的电气设备监测方法往往依赖于定期检查或基于经验的维护，这些方法无法实时反映设备的即时运行状态，从而难以及时发现和预防潜在的安全隐患。
2、尽管存在一些自动化的监测系统，这些系统主要集中于基本参数的监测，如电流、电压和功率等，然而，它们通常忽略了诸如温度波动、振动异常和声波模式等非传统参数，这些参数在预测设备故障和安全隐患方面同样重要，此外，现有的系统往往缺乏高级数据分析能力，无法有效地从大量收集的数据中提取关键信息，导致潜在的安全风险可能被忽视。
3、鉴于现有技术的局限性，本专利技术旨在提供一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法及系统，该方法和系统能够实时、全面地监测电气设备的多种运行参数，并利用高级数据处理和机器学习技术分析这些数据，以准确地识别和预警潜在的安全隐患。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法及系统。
2、一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法，包括以下步骤：
3、s1：在电气设备中部署传感器，实时采集电气设备的运行数据，以全面监测设备的运行状况；
4、s2：将步骤s1中采集的数据传输至中央处理单元，并将不同类型的数据进行集成处理，以便于进行深
5、s3：分析处理步骤s2中集成的数据，以识别异常模式和潜在的安全隐患；
6、s4：基于步骤s3的分析结果，实时监测电气设备的安全状况，并在检测到潜在隐患时发出预警；
7、s5：根据步骤s4的监测结果，系统将自动调整电气设备的运行参数或发出控制命令，以减轻或消除潜在的安全风险；
8、s6：提供用户接口，允许用户查看监测数据和分析结果，同时接收用户反馈用于系统的持续优化和调整。
9、进一步的，所述s1中在电气设备中部署传感器包括电流传感器、电压传感器、温度传感器、振动传感器和声波传感器，其中，电流传感器和电压传感器均安装在电气设备的供电入口，温度传感器分布在设备的关键热点区域，振动和声波传感器安装在设备的结构框架上，在具体检测过程中所有传感器以至少每秒钟一次的频率采集数据，电流和电压传感器的测量精度至少达到±0.5％，温度传感器的测量误差不超过±1℃，振动和声波传感器能够检测到最小振动幅度0.01mm和声波频率范围20hz至20khz内的变化，，以全面监测电气设备的运行状况。
10、进一步的，所述s2具体包括：
11、s21：采集的数据通过一个加密的无线网络传输协议实时发送至中央处理单元，该协议支持高速数据传输和错误检测机制；
12、s22：中央处理单元首先对接收到的数据进行初步筛选，剔除明显的错误数据或噪声，然后根据数据类型和来源进行整合；
13、s23：在初步整合的基础上，应用高级数据融合算法，结合不同传感器的数据特点和时间序列信息，形成一个综合的数据视图，所述高级数据融合算法具体公式为：
14、df(t)＝α×d1(t)+β×d2(t)+γ×f(d1(t),d2(t),…,dn(t))，其中，df(t)
15、表示在时间点t的融合数据，d1(t),d2(t),…,dn(t)分别表示不同传感器在时间点t上的数据，，α,β,γ是加权系数，用于调整不同数据源在融合中的相对重要性，f()是一个函数，用于结合不同数据源的特性。
16、进一步的，在步骤s23进行数据融合后，将对融合后的数据进行标准化处理，包括归一化、去趋势化的操作，并经过预处理的数据存储在中央处理单元的数据库中，定期进行备份，以确保数据的长期安全性和可访问性。
17、进一步的，所述s3具体包括：
18、s31：从步骤s2的集成数据中提取关键特征，该关键特征包括数据的统计特性、时间序列的特征和频域特征，具体特征提取公式为：
19、f(x)＝[f1(x),f2(x),…,fn(x)]，其中，f(x)代表提取的特征向量，fi(x)代表针对数据x的第i个特征提取函数；
20、s32：使用支持向量机svm对步骤s31中提取的特征进行模型训练，以区分正常操作状态和异常状态，所述svm的训练过程包括：
21、设{(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}为训练数据集，其中xi是特征向量，yi是对应的标签，正常状态为+1，异常状态为1，svm是用于找到一个分离超平面为w·x+b＝0，用于将正常状态和异常状态的数据点准确地分开，具体通过以下公式进行区分：subjecttoyi(w·xi+b)≥1,foralli＝1,2,…,n，其中，w是超平面的法向量，决定了分离超平面的方向，b是超平面的偏移量，决定了分离超平面与原点的距离，w2表示w的平方范数。
22、进一步的，所述s3中识别异常模式和潜在安全隐患包括：
23、s33：利用步骤s32中训练好的svm模型进行实时异常检测，对于每一个实时采集的数据点xnew，svm模型计算决策函数f(xnew)＝w·xnew+b，数据点的分类由f(xnew)的符号决定：
24、如果f(xnew)≥0，数据点被判定为正常状态；
25、如果f(xnew)<0，数据点被判定为异常状态；
26、s34：基于步骤s33中的异常检测结果，进一步分析并识别潜在的安全隐患，所述进一步分析步骤为：
27、a.对被判定为异常的数据点进行进一步的时间序列分析；
28、b.结合设备的历史数据和维护记录，评估异常模式背后可能的原因；
29、c.利用上述分析结果，确定最可能的安全隐患来源，并根据这些信息提出具体的维护建议或预防措施。
30、进一步的，所述s4具体包括：
31、s41：利用步骤s3的分析结果包括异常检测和隐患识别信息，实时评估电气设备的安全状况，并生成一个安全指数，该指数根据异常数据的频率、强度和类型来量化安全风险；
32、s42：在系统中设置预先定义的安全阈值，该阈值基于历史数据和行业标准，用于确定何时应视情况为潜在的安全隐患；
33、s43：持续监控来自电气设备的实时数据流，并将其与步骤s42中设置的阈值进行比较，当监测到的数据超出这些阈值时，系统即判定为异常状态；
34、s44：当检测到潜在的安全隐患时，立即激活预警机制，该预警机制包括发送自动警报给系统操作员或维护团队，并在用户界面上显示警告信息，具体警报内容包括异常类型、位置、原因和建议的紧急响应措施。
35、进一步的，所述s5具体包括：
36、s51：根据步骤s4中识别的具体异常类型和安全风险等级，实施预设的决策逻辑；<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法，其特征在于，所述S1中在电气设备中部署传感器包括电流传感器、电压传感器、温度传感器、振动传感器和声波传感器，其中，电流传感器和电压传感器均安装在电气设备的供电入口，温度传感器分布在设备的关键热点区域，振动和声波传感器安装在设备的结构框架上，在具体检测过程中所有传感器以至少每秒钟一次的频率采集数据，电流和电压传感器的测量精度至少达到±0.5％，温度传感器的测量误差不超过±1℃，振动和声波传感器能够检测到最小振动幅度0.01mm和声波频率范围20Hz至20kHz内的变化，，以全面监测电气设备的运行状况。
3.根据权利要求2所述的一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法，其特征在于，在步骤S23进行数据融合后，将对融合后的数据进行标准化处理，包括归一化、去趋势化的操作，并经过预处理的数据存储在中央处理单元的数据库中，定期进行
5.根据权利要求4所述的一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法，其特征在于，所述S3具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法，其特征在于，所述S3中识别异常模式和潜在安全隐患包括：
7.根据权利要求6所述的一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法，其特征在于，所述S4具体包括：
8.根据权利要求7所述的一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法，其特征在于，所述S5具体包括：
9.根据权利要求8所述的一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法，其特征在于，所述S6具体包括：
10.一种电气设备的用电安全隐患实时监测系统，用于实现权利要求1-9任一项所述的一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法，其特征在于，包括以下模块：
...【技术特征摘要】
1.一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法，其特征在于，所述s1中在电气设备中部署传感器包括电流传感器、电压传感器、温度传感器、振动传感器和声波传感器，其中，电流传感器和电压传感器均安装在电气设备的供电入口，温度传感器分布在设备的关键热点区域，振动和声波传感器安装在设备的结构框架上，在具体检测过程中所有传感器以至少每秒钟一次的频率采集数据，电流和电压传感器的测量精度至少达到±0.5％，温度传感器的测量误差不超过±1℃，振动和声波传感器能够检测到最小振动幅度0.01mm和声波频率范围20hz至20khz内的变化，，以全面监测电气设备的运行状况。
3.根据权利要求2所述的一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种电气设备的用电安全隐患实时监测方法，其特征在于，在步骤s23进行数据融合后，将...
【专利技术属性】
技术研发人员：王小健，邹瑜超，
申请(专利权)人：江苏圣普斯安防科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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