【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电箱监测调控，尤其涉及一种基于配电箱空调单元自动控制的智能实时监测方法。
技术介绍
1、在现代电力系统中，配电箱作为关键的电气设备，其稳定和安全运行对整个电网的可靠性至关重要。传统的配电箱监测方法通常依赖于基础的温度监测或定期的人工检查，这些方法无法实时响应设备状态的变化，也无法预测潜在的故障问题。尤其在复杂或恶劣的环境下，这种被动式监测方法极易忽视一些初期的故障迹象，从而增加了系统故障和停机的风险。
2、现有的自动监测技术，虽然提高了数据收集的频率和准确性，但多数仍然集中于单一维度的数据分析，例如仅依靠温度或振动数据，没有实现多种监测数据的综合分析和智能化处理。这导致了监测系统在故障预测和及时响应方面的局限性。同时，现有技术中的自动调控系统往往缺乏灵活性和适应性，无法有效地根据实时监测数据进行智能决策和调节。
3、因此，存在一个迫切需求，开发一种更为高效和智能的配电箱监测和控制方法，该方法能够实现多维度数据的实时监测，综合分析各类监测数据，及时发现和预测潜在故障，同时能够智能调节系统参数以优化运行状态和提高设备的可靠性。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种基于配电箱空调单元自动控制的智能实时监测方法。
2、一种基于配电箱空调单元自动控制的智能实时监测方法，包括以下步骤：
3、s1：环境感知与数据采集，使用高精度温度传感器结合热像仪技术，实时监测配电箱内部的温度以及热分布，热像仪技术用于检测配电箱内部
4、s2：数据传输与初步分析，将环境感知与数据采集的监测数据传输至中央处理单元，并进行初步分析，中央处理单元结合温度数据和热像数据，识别异常热分布模式，分析设备故障或安全隐患；
5、s3：智能决策与调控，中央处理单元综合分析数据，判断空调运行状态是否需要调整，同时评估设备的健康状况，若发现异常热分布，将自动调整空调参数减少局部过热，同时提醒维护人员进行检查；
6、s4：自动调节与实时反馈，根据中央处理单元的决策，自动调整空调输出并对潜在的安全风险采取预防措施，通过无线网络将监测数据、调整动作和设备状态实时反馈给用户端；
7、s5：声学监测与故障预测，集成高灵敏度声学传感器，实时监测配电箱内部的声音信号，通过分析特定的声音模式，识别机械部件磨损、电路异常问题的早期迹象，结合声学分析和热像数据，提前预测潜在的机械和电路问题并定位故障源。
8、进一步的，所述s1具体包括：
9、高精度温度传感器部署于配电箱的关键位置，用于连续监测并记录箱内的温度变化，确保温度数据的精确性和连续性，所述关键位置包括近入口和出口电缆处；电路断路器和保护装置附近；变压器和电容器附近；密集连接区域；控制器和其他敏感电子元件附近；
10、热像仪技术应用于配电箱的内部，以非接触方式捕捉配电箱内部各个部件的热分布图像，该热分布图像揭示出隐藏在配电箱内部的热点；
11、通过分析热像图中的温度梯度和热点位置，识别出导致设备损坏或功能障碍的过热部件。
12、进一步的，所述s2具体包括：
13、中央处理单元接收来自高精度温度传感器和热像仪的数据，其中温度传感器提供配电箱内部各关键位置的实时温度数据，热像仪提供配电箱内部的热分布图像；
14、中央处理单元对接收到的温度数据进行时间序列分析，识别出温度的异常波动或持续上升的趋势，指示有过热或设备运行异常的情况；
15、中央处理单元对热像数据进行图像处理和模式识别，包括识别热分布图像中的异常高温区域，比较不同时间点的热图变化，以及识别热点的具体位置和形状；
16、结合温度数据和热像分析结果，中央处理单元采用机器学习算法或专家系统来识别潜在的设备故障或安全隐患。
17、进一步的，所述时间序列分析具体包括：
18、数据预处理，对于从高精度温度传感器收集的数据，首先进行预处理，包括去噪、数据平滑处理，使用移动平均来平滑温度数据，移动平均公式为:其中，smat是时间点t的移动平均温度，ti是时间点i的实测温度，n是移动平均的时间窗口长度；
19、异常检测，时间序列分析的目的是检测异常值，使用统计方法箱型图分析或标准差分析，若某个温度值超出了平均值的3个标准差，则被视为异常：其中，tt是特定时间点t的温度，μ是温度数据的平均值，σ是标准差；
20、趋势分析，使用回归分析或其他趋势识别技术来分析温度数据随时间的变化趋势，线性回归公式表示为：tt＝β0+β1t+∈t；
21、其中，tt是时间点t的温度，β0和β1是回归系数，∈t是误差项。
22、进一步的，所述s3具体包括：
23、中央处理单元根据预定规则综合分析温度数据、热像数据，该预设规则基于设备运行的典型参数和已知的故障模式，对于温度数据，设定阈值以识别温度异常；
24、热像数据用于检测配电箱内特定区域的热点，若热像显示某个区域的温度显著高于周围区域，将标记为潜在的故障区域；
25、当数据分析指示需要调整时，中央处理单元自动调整空调单元的参数，包括降低设定温度或增加风扇速度，以优化环境条件并预防过热，同时，根据分析结果评估设备的健康状况。
26、进一步的，所述s3中的智能决策与调控的计算如下：
27、数据定义，t：实时从高精度温度传感器获取的温度数据，h：从热像仪获取的热分布数据；
28、阈值设定，tsafe：安全温度阈值，hwarn：热点警告温度差阈值；
29、数据分析与判断，判断是否t＞tsafe，若是，认为需要增强冷却，判断h是否有区域超过hwarn，若是，标记为热点区域；
30、空调调整决策：若t＞tsafe，调整空调设定温度：
31、tset＝max(tset-δt，tmin)；
32、若h中存在热点超过hwarn，增加风扇速度：
33、fspeed＝min(fspeed+δf，fmax)；
34、其中，δt和δf分别表示温度和风速的调整量，fmin和fmax分别是空调设定温度的最小值和风庲速度的最大值；
35、当实时温度t超过设定的安全阈值tsafe时，说明配电箱内部温度过高，需要通过降低空调的设定温度tset来增强冷却，调整量δt应基于实际需求设定，同时确保调整后的温度不低于最小设定温度tmin；如果热像数据h显示某个区域的温度超过了热点警告阈值hwarn，则需要通过增加风扇速度大速度fmax。
36、进一步的，所述s5具体包括：
37、声音信号采集，使用高灵敏度声学传感器固定于配电箱的关键部位，该关键部位包括近电路断路器、变压器和风扇处；
38、声音信号分析，分析采集到的声音信号，重点关注噪声水平和频率变化，包括持续监测声音信号的分贝本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于配电箱空调单元自动控制的智能实时监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于配电箱空调单元自动控制的智能实时监测方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于配电箱空调单元自动控制的智能实时监测方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于配电箱空调单元自动控制的智能实时监测方法，其特征在于，所述时间序列分析具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于配电箱空调单元自动控制的智能实时监测方法，其特征在于，所述S3具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于配电箱空调单元自动控制的智能实时监测方法，其特征在于，所述S3中的智能决策与调控的计算如下：
7.根据权利要求6所述的一种基于配电箱空调单元自动控制的智能实时监测方法，其特征在于，所述S5具体包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于配电箱空调单元自动控制的智能实时监测方法，其特征在于，所述S5还包括辅助算法来分析声音信号,具体如下：
9.根据权利要求
...【技术特征摘要】
1.一种基于配电箱空调单元自动控制的智能实时监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于配电箱空调单元自动控制的智能实时监测方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于配电箱空调单元自动控制的智能实时监测方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于配电箱空调单元自动控制的智能实时监测方法，其特征在于，所述时间序列分析具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于配电箱空调单元自动控制的智能实时监测方法，其特征在于，所述s3具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于配电箱空...
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