一种基于泛在电力物联网的水电厂危险源识别马甲制造技术

本发明专利技术公开了一种基于泛在电力物联网的水电厂危险源识别马甲。为了克服现有技术缺少应用于水电厂的保障人身安全的装置的问题；本发明专利技术包括马甲本体和设置在马甲上的若干传感器以及通讯模块，传感器包括全景相机，装设于马甲上，获取人员状态、环境变化的全景数据；定位检测装置，包括GPS和RFID电子标签，获取人员定位和身份信息；通讯模块使得马甲接入泛在电力物联网，将传感器获取到的数据发送给泛在电力物联网计算、评估，泛在电力物联网将评估结果反馈给马甲佩戴者。基于包含水电厂信息的泛在电力物联网计算评估危险源演化为危害的风险，对作业者进行风险提示，能够提升作业者对危险源的辨别，从而保障人身安全，且适用于水电厂的环境。

【技术实现步骤摘要】
一种基于泛在电力物联网的水电厂危险源识别马甲
本专利技术涉及一种水电厂安全防护领域，尤其涉及一种基于泛在电力物联网的水电厂危险源识别马甲。
技术介绍
在水电厂生产过程中，人为因素的不安全作业时有发生，是安全生产不可忽视的问题。随着水电厂装置技术的进步，自动化水平的不断提高，由设备故障引发的不安全事件已逐步降低，人为因素的不安全作业成为水电厂作业风险的主因之一。国内外学者对人为因素导致的风险进行了研究，美国学者Douglasa.Wiegmann等提出了HFACS模型，即人的因素分析与分类系统模型。该模型通过对人的行为因素分析，找出纠偏人为差错的对策，以达到降低作业风险的目的。也有在危险作业时为保障人身安全的设计的装置，例如，一种在中国专利文献上公开的“一种铁路施工作业人身安全监督防护装置”，其公告号“CN110682940A”，铁路施工作业人身安全监督防护装置是由人身安全自动防护主机、施工作业人身安全调度指挥主机数据接口列车位置信息采集机、物理感应列车位置信息采集机、携带式防护终端、佩戴式防护终端、固定式防护终端、车站监督显示终端、调度指挥监视终端构成。运用了现代电子通讯技术，为作业人员的人身安全防护提供了电子化服务平台。但是水电厂的危险因素与铁路施工时的危险因素不同，缺少运用在水电厂的保障人身安全的危险源识别装置。
技术实现思路
本专利技术主要解决现有技术缺少应用于水电厂的保障人身安全的装置的问题；提供一种基于泛在电力物联网的水电厂危险源识别马甲，能够基于泛在电力物联网，感知作业环境、人员、设备等作业要素的动态过程，能够提升作业者对危险源的辨别，从而保障人身安全。本专利技术的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：本专利技术包括马甲本体和设置在马甲上的若干传感器，所述的传感器包括全景相机，装设于马甲上，获取人员状态、环境变化的全景数据；定位检测装置，包括GPS和RFID电子标签；获取人员定位和身份信息；马甲本体上还设置有通讯模块，接入泛在电力物联网，将传感器获取到的数据发送给泛在电力物联网计算、评估，泛在电力物联网将评估结果反馈给马甲佩戴者。本方案的马甲，使用通讯模块使得马甲接入泛在电力物联网中，作为泛在电力物联网中的感知层，通过马甲上安装的非侵入式元件作为传感器，能够感知人员状态和水电厂环境变化以及人员位置等作业要素的相关信息，根据信息在物联网中的边缘计算层以及云平台辨识层计算和评估作业风险，反馈给作业人员，提升作业人员对危险源的辨别，从而保障人身安全。GPS用于对作业者的定位，RFID电子标签用于补足GPS所兼顾不到的死角，且能设置电子围栏，识别人员身份信息，防止作业者进入危险带电环境或靠带电设备过近，保障作业者的安全。作为优选，所述的传感器还包括气体检测传感器，检测氧气、一氧化碳、二氧化碳、硫化氢或六氟化硫的气体浓度；监测传感器，监测带电体、静电电压或电磁辐射的数据；激光测距仪，测量马甲与设备间的距离。气体检测传感器用于检测水电厂环境中各气体的浓度，将监测数据发送给物联网，计算和评估是否有气体泄漏；检测传感器监测设备数据，防止设备漏电带来的威胁，保证带电体不对作业者作业产生威胁；激光测距仪能够测量佩戴马甲的作业者与带电设备的距离，使得作业者能够处于一个安全距离的范围内，保证作业者带电作业的安全。使用传感器检测，物联网计算评估，减少了人为疏忽所带来的危害。作为优选，所述的全景相机获取的全景数据通过彩色空间模糊相似性测度的方法与泛在电力物联网的数据库中的样本数据比较相似度；比较过程为：设V＝{vi，i＝1，...，n}为样本数据中的图片RGB彩色空间所有彩色矢量的集合；其中，n为该彩色的总彩色数，i为彩色索引，vi＝{viR，viG，viB}为彩色i的彩色矢量，viR、viG、viB分别表示彩色矢量i的红、绿、蓝分量；vi′＝{vi′R，vi′G，vi′B}为全景彩色空间数据，有彩色矢量对(vi，vi′)∈V；模糊相似性测度定义为其中，k1＝[0，∞)和k2＝[0，1]为控制相似程度的参数；d(vi，vi′)和分别为两彩色矢量的欧几里得距离和夹角，两个彩色矢量的距离和夹角大小，表征全景数据与样本数据的相似程度。两个色彩矢量的距离和夹角越小说明全景数据与样本数据的相似度越高，为评估作业的风险提供支持。作为优选，所述的泛在电力物联网采用LEC法评估作业风险，其中，L表示事故发生的可能性；E表示人员暴露于危险环境中的频繁程度；C表示一旦发生事故可能产生的后果；根据LEC法评估结果，利用虚拟现实技术模拟危险源演化为人身伤害的场景视频。通过虚拟现实技术模拟危险源演化为人身伤害的场景视频，使得作业者能够更加直观地了解到作业可能带来的危害，提高作业者的警惕性，减少因人为心理的轻视或疏忽带来的人身危害。作为优选，所述的LEC法包括危险源统计，将水电厂的不安全事件及不安全信息输入数据库，将危险源归类，形成HFACS模型的危险源类型；危险发生频率L的判断建模，对于给定的危险源，记其发生频率L＝{La，a＝0，1，2，…，m}；其中，La为第a类给定危险源一段时间内危险发生的频次；m为危险源类型总数；暴露于危险源的频繁程度E的判断建模，E＝{Ea，a＝0，1，2，…，m}；其中，Ea为第a类给定危险源的连续工作频度；危险程度C的判断建模，C＝{Caj，a＝0，1，2，…，m；j＝0，1，2，3}；其中，Caj为第a类给定危险源发生后造成的伤害程度，j为伤害程度标记，0为轻伤，1为重伤，2为伤残，3为死亡；风险值D的判断建模，D＝L×E×C。将水电厂的不安全事件和不安全信息输入到物联网的数据库中，形成HFACS模型的21种危险源类型，分别以0～20代替“习惯性违章”～“处理不当”的21中危险源类型；再将各个危险发生的频率L，暴露于危险源的频繁程度E，统计出来，根据危险发生后可能造成的伤害，建立危险程度C的模型，通过LEC三者即能够得到风险值D。通过LEC法获得风险值D，尽可能避免人为因素带来的不安全隐患，也更加适应水电厂的环境，保证作业者的作业安全。作为优选，所述的全景相机获取的全景数据与泛在电力物联网数据库中的样本数据比较，归纳为给定危险源的模糊相似度测值类型；所述的马甲上除全景相机外的传感器获取的数据与泛在电力物联网数据库中的样本比较，归纳为数字测值类型；测值类型的取值超过额定值，则判定为危险源演化为危害，设置风险警示。将马甲上的全景相机获取的全景数据例如劳保品、作业工器具或安全围栏等数据归纳为给定危险源模拟相似度测值类型，全景数据与物联网中的样本数据比较后，根据得到的相似度值判断是否有危险源演化为危害的可能。将马甲上其他传感器获取的数据归纳为数字测值类型，如带电体距离、气体浓度或电磁辐射等，该类型的安全阈值各不相同，若检测的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于泛在电力物联网的水电厂危险源识别马甲，包括马甲本体和设置在马甲上的若干传感器，其特征在于，所述的传感器包括/n全景相机，装设于马甲上，获取人员状态、环境变化的全景数据；/n定位检测装置，包括GPS和RFID电子标签；获取人员定位和身份信息；/n马甲本体上还设置有通讯模块，接入泛在电力物联网，将传感器获取到的数据发送给泛在电力物联网计算、评估，泛在电力物联网将评估结果反馈给马甲佩戴者。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于泛在电力物联网的水电厂危险源识别马甲，包括马甲本体和设置在马甲上的若干传感器，其特征在于，所述的传感器包括
全景相机，装设于马甲上，获取人员状态、环境变化的全景数据；
定位检测装置，包括GPS和RFID电子标签；获取人员定位和身份信息；
马甲本体上还设置有通讯模块，接入泛在电力物联网，将传感器获取到的数据发送给泛在电力物联网计算、评估，泛在电力物联网将评估结果反馈给马甲佩戴者。


2.根据权利要求1所述的一种基于泛在电力物联网的水电厂危险源识别马甲，其特征在于，所述的传感器还包括
气体检测传感器，检测氧气、一氧化碳、二氧化碳、硫化氢或六氟化硫的气体浓度；
监测传感器，监测带电体、静电电压或电磁辐射的数据；
激光测距仪，测量马甲与设备间的距离。


3.根据权利要求1所述的一种基于泛在电力物联网的水电厂危险源识别马甲，其特征在于，所述的全景相机获取的全景数据通过彩色空间模糊相似性测度的方法与泛在电力物联网的数据库中的样本数据比较相似度；
比较过程为：
设V＝{vi，i＝1，...，n}为样本数据中的图片RGB彩色空间所有彩色矢量的集合；
其中，n为该彩色的总彩色数，i为彩色索引，vi＝{viR，viG，viB}为彩色i的彩色矢量，viR、viG、viB分别表示彩色矢量i的红、绿、蓝分量；
vi′＝{vi′R，vi′G，vi′B}为全景彩色空间数据，有彩色矢量对(vi，vi′)∈V；
模糊相似性测度定义为
其中，k1＝[0，∞)和k2＝[0，1]为控制相似程度的参数；d(vi，vi′)和分别为两彩色矢量的欧几里得距离和夹角，






两个彩色矢量的距离和夹角大小，表征全景数据与样本数据的相似程度。


4.根据权利要求1或3所述的一种基于泛在电力物联网的水电厂危险...

【专利技术属性】
技术研发人员：李文清，吴俊健，钱泱，傅军，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司紧水滩水力发电厂，
类型：发明
国别省市：浙江;33