本发明专利技术公开了一种基于边缘网关的电房环境调控方法及装置。通过在电房内部署至少一个种类的环境传感器构建智能感知网络；通过定制化边缘网关硬件设计和建立软件平台构建边缘智能融合平台；设置环境参数智能调控策略和自适应调控策略；构建云边协同架构与增强现实远程运维系统，结合所述智能感知网络和边缘智能融合平台进行电房环境调控。本发明专利技术的技术方案，通过高度细化的设计，实现电房环境调控的智能化、精准化及前瞻性。通过集成最新的边缘计算、大数据分析、机器学习及物联网技术，构建一个能够实时感知、智能分析、自主调控并持续优化的电房环境管理方式。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电，尤其涉及一种基于边缘网关的电房环境调控方法及装置。
技术介绍
1、随着科技的飞速发展，电力行业的运维管理正面临着前所未有的挑战与机遇。传统的电房环境调控方式主要依赖于人工巡检与定期维护，这种方式不仅效率低下，而且难以及时准确地发现潜在问题，导致设备故障频发，影响电力供应的稳定性与安全性。
2、近年来，物联网(iot)、边缘计算、大数据分析及机器学习等技术的兴起，为电房环境调控提供了新的解决方案。物联网技术使得电房内的各种设备能够互联互通，实现数据的实时采集与传输；边缘计算技术则将数据处理与分析的能力下沉到网络边缘，提高了数据处理的实时性与效率；大数据分析技术则能够深入挖掘数据背后的价值，发现隐藏的规律与趋势；机器学习技术更是赋予了系统自我学习与优化的能力，使其能够不断适应复杂多变的环境。
3、然而，目前市场上的电房环境调控系统大多还停留在初级阶段，存在着智能化程度不高、调控精度不足、预测能力有限等问题。因此，高度智能化、精准化及前瞻性的电房环境调控方法显得尤为重要。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于边缘网关的电房环境调控方法及装置，以实现高智能化、精准化及前瞻性的电房环境调控。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种基于边缘网关的电房环境调控方法，包括：
3、通过在电房内部署至少一个种类的环境传感器构建智能感知网络；
4、通过定制化边缘网关硬件设计和建立软件平台构建边缘智能融合平台；
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p>5、设置环境参数智能调控策略和自适应调控策略；6、构建云边协同架构与增强现实远程运维系统，结合所述智能感知网络和边缘智能融合平台进行电房环境调控。
7、可选的，所述通过在电房内部署至少一个种类的环境传感器构建智能感知网络，包括：
8、在所述电房内部署测量误差在预设范围内的温湿度传感器；
9、根据所述电房内设备的位置部署红外热成像传感器，设置不同区域的温度阈值；
10、在所述电房内部署声音识别传感器，设置异常噪音阈值；
11、在所述电房内部署相应时间小于预设值的有害气体监测传感器；
12、构建无线mesh网络架构建立各所述环境传感器的数据通信，形成所述智能感知网络。
13、可选的，所述建立软件平台，包括：
14、构建基于容器化技术的边缘操作系统，将预先构建的环境物理模型与机器学习模型进行融合，得到混合模型；
15、构建数据预处理模块，根据设置数据清洗规则、特征提取规则和归一化处理规则。
16、可选的，所述设置环境参数智能调控策略，包括：
17、根据环境预测模型，制定不同级别的调控策略；
18、通过模糊控制算法，根据环境参数的变化趋势与速率，动态调整调控力度；
19、构建设备健康状态评估指标体系，采用时间序列分析与机器学习算法，对所述电房内的设备健康状态进行预测；
20、设置不同级别的预警阈值并制定相应的应急处理措施。
21、可选的，所述环境预测模型，通过如下方式构建：
22、通过气象数据和传感器数据、社交媒体数据和物联网设备状态，通过深度学习算法进行融合分析以提高预测精度和时效性；
23、根据数据的重要性和实时性动态调整不同数据源在所述环境预测模型中的权重；
24、采用强化学习或自适应神经网络技术，使所述环境预测模型根据历史预测误差自动调整模型参数和结构。
25、可选的，所述通过模糊控制算法，根据环境参数的变化趋势与速率，动态调整调控力度，包括：
26、定义模糊控制器，设定输入变量为环境参数变化量和环境参数变化率，输出变量为调控力度；
27、为所述输入变量和输出变量定义模糊集，设计隶属度函数，将输入值映射到模糊集上；
28、建立模糊规则来描述环境参数变化与调控力度之间的关系；
29、根据当前的环境参数变化量和变化率，确定所述环境参数在各自模糊集上的隶属度。
30、应用模糊规则库中的规则，通过模糊逻辑运算，将模糊推理得到的输出变量模糊集转换为调控力度值。
31、可选的，所述构建云边协同架构与增强现实远程运维系统，包括：
32、设计云边协同的数据传输协议，云端部署大数据分析平台与机器学习训练平台；
33、设置ar远程运维平台，通过所述ar远程运维平台显示电房实时视频流和增强信息；
34、通过ar标注和语音指导提示运维人员定位问题；
35、在所述智能感知网络部署校准节点，通过预设的校准逻辑的参数定期触发校准操作。
36、根据本专利技术的另一方面，提供了一种基于边缘网关的电房环境调控装置，包括：
37、第一构建单元，用于通过在电房内部署至少一个种类的环境传感器构建智能感知网络；
38、第二构建单元，用于通过定制化边缘网关硬件设计和建立软件平台构建边缘智能融合平台；
39、策略设置单元，用于设置环境参数智能调控策略和自适应调控策略；
40、第三构建单元，用于构建云边协同架构与增强现实远程运维系统，结合所述智能感知网络和边缘智能融合平台进行电房环境调控。
41、根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
42、至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的基于边缘网关的电房环境调控方法。
43、根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的基于边缘网关的电房环境调控方法。
44、根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的基于边缘网关的电房环境调控方法。
45、本专利技术实施例的技术方案，通过高度细化的设计，实现电房环境调控的智能化、精准化及前瞻性。通过集成最新的边缘计算、大数据分析、机器学习及物联网技术，构建一个能够实时感知、智能分析、自主调控并持续优化的电房环境管理方式。
46、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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【技术保护点】
1.一种基于边缘网关的电房环境调控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过在电房内部署至少一个种类的环境传感器构建智能感知网络，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立软件平台，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设置环境参数智能调控策略，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述环境预测模型，通过如下方式构建：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过模糊控制算法，根据环境参数的变化趋势与速率，动态调整调控力度，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，所述构建云边协同架构与增强现实远程运维系统，包括：
8.一种基于边缘网关的电房环境调控装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的基于边缘网关的电房环境调控方法。
11.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一项所述的基于边缘网关的电房环境调控方法。
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【技术特征摘要】
1.一种基于边缘网关的电房环境调控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过在电房内部署至少一个种类的环境传感器构建智能感知网络，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立软件平台，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设置环境参数智能调控策略，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述环境预测模型，通过如下方式构建：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过模糊控制算法，根据环境参数的变化趋势与速率，动态调整调控力度，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：周星月，黄富，林俊宏，吴旦，何炬良，田政麟，符安君，王一风，邝野，黄振威，杨玉超，刘仲夏，肖燃，孙广慧，杜浩东，韩利群，
申请(专利权)人：南方电网数字电网科技广东有限公司，
类型：发明
国别省市：
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