【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能家居用电安全监测，特别是智能家居用电安全实时监测与自适应控制系统。
技术介绍
1、智能家居用电安全监测技术是指利用先进的传感技术、通信技术和数据分析技术，对家庭内部的各种电器设备进行全天候的监控。其核心目标是及时发现并预防电气安全隐患，确保家庭用电的安全性和可靠性。因此，如何利用先进的技术手段提高智能家居用电安全监测的智能化水平和安全性成为当前亟待解决的问题之一。
2、在智能家居用电安全监测领域，现有系统往往忽视了电器之间的相互作用与影响，无法有效预测连锁故障的发生，且传统的异常检测方法主要基于简单的阈值判断，容易产生误报或漏报，特别是在面对复杂多变的家庭用电环境时，同时许多现有系统依赖于云端服务器进行数据分析和决策制定，导致响应延迟较大，无法满足实时性的要求。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术提供了智能家居用电安全实时监测与自适应控制系统解决现有系统往往忽视了电器之间的相互作用与影响，无法有效预测...
【技术保护点】
1.智能家居用电安全实时监测与自适应控制系统，其特征在于：包括：
2.如权利要求1所述的智能家居用电安全实时监测与自适应控制系统，其特征在于：所述通过电流、电压、温度、功率传感器对家庭电器运行状态进行数据采集，生成原始传感数据集，具体步骤为：
3.如权利要求2所述的智能家居用电安全实时监测与自适应控制系统，其特征在于：所述基于深度神经网络构建分类器模型，对原始传感数据集进行特征提取，生成特征向量，并基于分类器模型对特征向量进行异常概率评估，输出设备运行异常信号，具体步骤为：
4.如权利要求3所述的智能家居用电安全实时监测与自适应控制...
【技术特征摘要】
1.智能家居用电安全实时监测与自适应控制系统，其特征在于：包括：
2.如权利要求1所述的智能家居用电安全实时监测与自适应控制系统，其特征在于：所述通过电流、电压、温度、功率传感器对家庭电器运行状态进行数据采集，生成原始传感数据集，具体步骤为：
3.如权利要求2所述的智能家居用电安全实时监测与自适应控制系统，其特征在于：所述基于深度神经网络构建分类器模型，对原始传感数据集进行特征提取，生成特征向量，并基于分类器模型对特征向量进行异常概率评估，输出设备运行异常信号，具体步骤为：
4.如权利要求3所述的智能家居用电安全实时监测与自适应控制系统，其特征在于：所述基于设备运行异常信号，在边缘计算单元上执行预设的安全响应规则，生成本地断电或限流控制指令，具体步骤为：
5.如权利要求4所述的智能家居用电安全实时监测与自适应控制系统，其特征在于：所述基于电器之间的物理连接拓扑与使用依赖关系，构建图结构模型并采用图神经网络对节点嵌入进行更新，生成电器关联性表征矩阵，具体步骤为：
6.如权利要求5所述的智能家居用电安全实...
【专利技术属性】
技术研发人员：焦灵侠，徐晓霞，范华峰，李艳芳，田鑫，
申请(专利权)人：西安工商学院，
类型：发明
国别省市：
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