【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电气安全和火灾预警，尤其涉及基于电气信息化的火灾预警系统。
技术介绍
1、随着工业化和现代化生活的快速发展，电气设备在日常生活和工业生产中的应用越来越广泛，虽然电气设备为我们带来了极大的便利，但同时也伴随着潜在的火灾风险，尤其是当设备过载、短路或由于其他故障而过热时，传统的火灾预警系统多依赖于烟雾和温度传感器来检测火灾，这些系统虽能在火灾发生后的初期阶段发出警报，但在电气火灾的早期预警方面，尤其是在火灾发生前的潜在风险识别和预防上，存在明显的局限性，因此，随着电气安全事故频发，如何有效预测和预防电气火灾，提前采取措施避免火灾发生，已成为亟待解决的技术问题。
2、现有的火灾预警技术主要面临两大技术难题：一是如何在火灾发生前准确识别电气设备的潜在风险，实现真正意义上的早期预警；二是在确保预警系统灵敏度的同时，如何有效降低误报率，避免因频繁误报而造成的警报疲劳或对真正火灾预警的忽视，现有系统往往难以精准区分电气设备的正常运行与异常状态，缺乏对电气设备细微变化的监测和分析能力，同时，由于缺乏有效的数据融合和智能化分析手段，使得系统在实现早期预警的准确性和降低误报率方面面临挑战。
3、因此，开发一种新型的火灾预警系统，能够综合利用电气行为数据和环境因素，通过智能化分析准确预测火灾风险，并在确认风险存在时迅速做出响应，成为了电气安全领域迫切需要解决的技术难题。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了基于电气信息化的火灾预警系统。
2、
3、电气行为分析模块：用于收集电气设备的电流、电压、功率和温度的参数，并利用数据融合技术对电气设备的正常行为模式进行学习和建模；
4、异常行为识别模块：基于电气行为分析模块的数据，采用异常检测算法分析电气设备行为是否偏离正常模式，识别潜在的火灾风险行为，并评估风险等级；
5、环境因素分析模块：监测电气设备周围环境的温度、湿度和烟雾浓度的信息，并分析环境因素对电气安全的影响；
6、综合判断预警模块：根据异常行为识别模块和环境因素分析模块的输出，利用决策支持算法进行综合判断，确定是否存在火灾风险，当确认火灾风险时，发出预警信号；
7、反馈优化模块：提供反馈信息给电气行为分析模块，以优化正常行为模式的学习和建模。
8、进一步的，所述电气行为分析模块包括数据采集单元、数据预处理单元和模型学习单元；其中，
9、数据采集单元：通过安装在电气设备上的多种传感器进行电气参数的实时监测，多种传感器包括电流传感器、电压传感器、功率传感器和温度传感器，其中电流传感器和电压传感器用于监测电气设备的电流和电压值，功率传感器计算实时功率消耗，而温度传感器监测设备及周围环境的温度；
10、数据预处理单元：接收来自数据采集单元的原始数据，并进行清洗、归一化和缺失值处理，该数据预处理单元还将通过预设算法去除数据中的噪声和异常值，同时对数据进行标准化处理，确保后续处理的准确性和一致性；
11、模型学习单元：先将预处理后的电流、电压、功率和温度数据进行融合，形成综合的特征向量；然后利用支持向量机算法对综合特征进行学习和建模。
12、进一步的，所述模型学习单元具体包括：
13、数据融合：模型学习单元接收来自数据预处理单元的处理后的电流i、电压v、功率p和温度t的数据，并通过加权融合方法整合成综合的特征向量，表示为f，该综合特征向量的构建公式表示为：
14、f＝w1·i+w2·v+w3·p+w4·t，其中，w1，w2，w3，w4分别为电流、电压、功率和温度数据的权重系数，用于调整各参数在特征向量中的影响程度；
15、学习和建模：利用支持向量机算法对综合特征向量f进行学习和建模，支持向量机算法是通过在特征空间中寻找一个最佳的超平面，以区分不同类别的数据点，该超平面的决策函数表示为：f(x)＝sgn(w·x+b)，其中，x为输入的综合特征向量f，w为超平面的法向量，代表了特征空间中的分隔方向，b为截距项，sgn为符号函数，用于根据决策函数的结果判断数据点的类别，支持向量机算法通过最大化不同类别数据点之间的间隔来确定最优的w和b，从而对电气设备正常行为模式与异常行为模式的区分。
16、进一步的，所述异常行为识别模块包括异常检测单元和风险评估单元；其中，
17、异常检测单元：用于接收来自电气行为分析模块的综合特征向量f，并采用基于支持向量机的分类算法来分析电气设备行为是否偏离了正常模式，该分类算法用于识别出与正常数据模式不符合的异常数据点，具体是通过在特征空间中构建描述正常数据分布的决策边界，任何位于该决策边界之外的数据点都被认为是异常的，构建正常数据分布的决策边界函数为：
18、f(x)＝sgn(w·x-ρ)，其中，x代表输入的综合特征向量f，w为超平面的法向量，表示特征空间中的分隔方向，ρ为决策边界到原点的距离，sgn为符号函数，该决策边界函数用于判断一个数据点x是否为异常：若f(x)<0，则x位于决策边界之外，被认为是异常的，反之则认为是正常的；
19、风险评估单元：在异常行为被检测单元识别后，风险评估单元用于对异常行为进行风险等级评估，所述风险等级评估的具体公式为：
20、风险等级＝a.δt+b·δp+c.δv+d.δi，其中，δt、δp、δv、δi分别代表温度、功率、电压、电流的异常变化值，a、b、c、d为各参数的权重系数根据计算出的风险等级数值，将异常行为分类为低风险、中风险或高风险。
21、进一步的，所述环境因素分析模块包括环境数据采集单元和环境影响分析单元；其中，
22、环境数据采集单元：用于实时监测电气设备周围的环境参数，包括温度、湿度和烟雾浓度，该环境数据采集单元配置有温度传感器、湿度传感器和烟雾传感器，分别用于测量和记录电气设备周围的温度值、湿度值和烟雾浓度，其中温度传感器采用热电偶或热阻技术，湿度传感器基于电容或电阻原理，烟雾传感器则通过光电传感技术来检测空气中烟雾颗粒的浓度。
23、环境影响分析单元：接收环境数据采集单元提供的温度、湿度和烟雾浓度数据，并采用定量分析方法对收集到的环境数据进行分析，判断当前环境条件对电气设备安全的潜在影响。
24、进一步的，所述环境影响分析单元中采用定量分析方法对收集到的环境数据进行分析的具体步骤包括：
25、首先，对环境数据采集单元提供的温度、湿度和烟雾浓度数据进行标准化处理，确保数据在同一量纲下进行分析，该标准化处理的公式为：其中，x表示原始数据，μ和σ分别表示该数据的平均值和标准差，xstd为标准化后的数据；
26、然后，利用标准化后的环境数据计算每种环境参数与已知电气安全风险事件的相关性系数，相关性系数的计算本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于电气信息化的火灾预警系统，其特征在于，包括电气行为分析模块、异常行为识别模块、环境因素分析模块、综合判断预警模块以及反馈控制模块；其中，
2.根据权利要求1所述的基于电气信息化的火灾预警系统，其特征在于，所述电气行为分析模块包括数据采集单元、数据预处理单元和模型学习单元；其中，
3.根据权利要求2所述的基于电气信息化的火灾预警系统，其特征在于，所述模型学习单元具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于电气信息化的火灾预警系统，其特征在于，所述异常行为识别模块包括异常检测单元和风险评估单元；其中，
5.根据权利要求4所述的基于电气信息化的火灾预警系统，其特征在于，所述环境因素分析模块包括环境数据采集单元和环境影响分析单元；其中，
6.根据权利要求5所述的基于电气信息化的火灾预警系统，其特征在于，所述环境影响分析单元中采用定量分析方法对收集到的环境数据进行分析的具体步骤包括：
7.根据权利要求6所述的基于电气信息化的火灾预警系统，其特征在于，所述综合判断预警模块包括决策分析单元和预警发出单元；其中，
...【技术特征摘要】
1.基于电气信息化的火灾预警系统，其特征在于，包括电气行为分析模块、异常行为识别模块、环境因素分析模块、综合判断预警模块以及反馈控制模块；其中，
2.根据权利要求1所述的基于电气信息化的火灾预警系统，其特征在于，所述电气行为分析模块包括数据采集单元、数据预处理单元和模型学习单元；其中，
3.根据权利要求2所述的基于电气信息化的火灾预警系统，其特征在于，所述模型学习单元具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于电气信息化的火灾预警系统，其特征在于，所述异常行为识别模块包括异常检测单元和风险评估单元；其中，
5.根据权利要求4所述的基于电气信息化的火灾预警系统，其特征在于，所述环境因素分析模块包括环境数据采集单元和环境影响分析单元；其中，
6.根据权利要求5所述的基于电气信息化的火灾预警...
【专利技术属性】
技术研发人员：王雨阳，冯元正，沈浩浩，纪厚强，汪靳祥，王盼盼，
申请(专利权)人：安徽省交通控股集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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