【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据监测的，尤其是涉及一种基于边缘智控的能源设备数据监测方法及系统。
技术介绍
1、随着物联网技术的迅猛发展，各类设备和传感器产生的数据量呈爆炸性增长，这对数据处理的速度和效率提出了更高要求。在这一背景下，基于边缘智控的能源设备数据监测应运而生，成为解决海量数据处理挑战的关键技术之一。
2、基于边缘智控的能源设备数据监测实际为边缘计算与智控数据采集的结合体，其中，边缘计算是一种在靠近数据源头的网络边缘侧，通过融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务的技术。其核心思想是在数据产生的本地或邻近网络节点上直接进行数据处理和分析，以减少数据传输延迟，提高数据处理效率，并保障数据隐私和安全性。而智控数据采集则是边缘计算在数据采集领域的具体应用，旨在通过智能控制和边缘处理手段，实现对前端机械设备、智能设备的远程数据采集、监控和智能管理。这种方法不仅能够实时获取设备运行状态和参数，还能在边缘端进行初步的数据清洗、过滤和预处理，为后续的数据分析和应用提供高质量的数据基础。
3、目前，对于不同能源设备的基于边缘智控的能源设备数据监测较为倾向于多个同样能源设备的同步检测，而对于多种异构能源设备的实时应用数据采集则需要根据数据格式或者数据接口的不同，分别检测每个能源设备的实时应用数据，并推测每个能源设备的运行状态，同一检测范围内的多个能源设备因数据格式不同而形成信息孤岛，难以对同一检测范围内的异构能源设备进行统一故障检测，从而降低了不同能源设备的生产质控效率。
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1、为了解决上述中的至少一项技术问题，本申请提供一种基于边缘智控的能源设备数据监测方法及系统。
2、第一方面，本申请提供一种基于边缘智控的能源设备数据监测方法，采用如下的技术方案：
3、获取不同能源设备的设备构造信息、实时应用数据以及实时环境信息，所述设备构造信息为能源设备的生产装配信息，所述实时应用数据为采用边缘智控所获取不同能源设备在运行过程中所产生的实时运行数据，所述实时环境信息为不同能源设备在运行过程中的所处环境参数信息；
4、对所述实时应用数据进行数据格式转换，得到不同能源设备的统一数据格式的应用转码数据；
5、采集不同能源设备在不同环境参数信息下所述设备构造信息中不同结构在不同应用时长后所对应的参数变化数据；
6、基于所述设备构造信息、所述应用转码数据以及所述参数变化数据构建不同能源设备的设备检测模型；
7、基于所述应用转码数据对每个能源设备进行应用检测，判断是否存在至少一个能源设备应用异常，若存在所述至少一个能源设备应用异常，则基于所述设备检测模型以及所述实时环境信息对所述至少一个能源设备进行异常分析，得到设备异常集合以及与所述设备异常集合中每个设备异常所对应的概率值；
8、将所述设备异常集合以及所述概率值按照结构位置与所述设备检测模型进行绑定标记，并控制显示绑定标记后的设备检测模型。
9、通过采用上述技术方案，全面而精确地获取了不同能源设备的核心信息，包括其设备构造信息、实时应用数据及实时环境信息。这些信息构成了对能源设备进行精准管理和优化的基础，尤其实时应用数据，作为边缘智控的直接产物，确保了数据的时效性和准确性，为后续分析提供了可靠依据。接着，对实时应用数据进行格式统一，生成应用转码数据，这一步骤消除了数据间的隔阂，使得不同来源、不同格式的数据能够无缝融合，为构建跨设备的统一检测模型铺平了道路。这不仅简化了数据处理流程，还提高了数据处理的效率和准确性。进一步地，采集设备在不同环境条件下的参数变化数据，从而揭示了设备性能与环境因素之间的动态关系，为设备检测模型注入了“情境感知”的能力，使其能够更准确地预测和识别设备在不同条件下的行为模式。基于丰富数据构建的设备检测模型，不仅涵盖了设备的静态特征，还融入了其动态行为，实现了对设备状态的全面监控。这种综合性的模型能够更准确地识别能源设备异常情况，在应用转码数据的基础上，对每个能源设备进行实时检测，一旦发现异常，便立即结合设备检测模型和实时环境信息进行深入分析。这种快速的异常响应机制，不仅能够准确定位异常源，还能提供异常发生的概率评估，为及时采取维护措施提供了有力数据。最终，将异常信息与设备检测模型绑定，并通过可视化方式呈现，提升了能源设备管理的直观性和便捷性。维护人员可以一目了然地掌握设备状态，进而提高不同能源设备的生产质控效率。
10、在一种可能实现的方式中，所述对所述实时应用数据进行数据格式转换，得到不同能源设备的统一数据格式的应用转码数据，包括：
11、对所述实时应用数据进行滤波放大处理，得到滤除异常波段数据后的运行处理数据，所述异常波段数据用于表示能源设备超载运行造成的过高或过低的异常实时应用数据；
12、对所述实时应用数据进行协议转换处理，得到符合同一数据传输协议的应用转码数据。
13、在一种可能实现的方式中，所述基于所述设备构造信息、所述应用转码数据以及所述参数变化数据构建不同能源设备的设备检测模型，包括：
14、根据所述设备构造信息确定不同能源设备不同零部件的结构图像信息、结构材质信息以及不同零部件的相对位置信息；
15、对所述结构图像信息进行物体目标检测，得到所述能源设备不同零部件的节点坐标序列；
16、基于所述节点坐标序列、所述相对位置信息、所述应用转码数据以及参数变化数据构建不同能源设备的设备检测模型。
17、在一种可能实现的方式中，所述基于所述节点坐标序列、所述相对位置信息、所述应用转码数据以及参数变化数据构建不同能源设备的设备检测模型，包括：
18、根据所述节点坐标序列确定框架节点坐标序列以及内部节点坐标序列；
19、将所述框架节点坐标序列中首位节点坐标作为建模三维坐标系的原点，将所述框架节点坐标序列中第二位节点坐标与所述首位节点坐标之间的连接线段作为所述建模三维坐标系的y轴，将所述框架节点坐标序列中第三位节点坐标与所述首位节点坐标序列之间的连接线段作为所述建模三维坐标系的x轴，将所述框架节点坐标序列中第四位节点坐标与所述首位节点坐标之间的连接线段作为所述建模三维坐标系的z轴；
20、基于所述相对位置信息将所述框架节点坐标系序列中剩余节点坐标以及所述内部节点坐标序列映射至所述建模三维坐标系内，得到所述框架节点坐标序列对应的框架模型位置以及所述内部节点坐标序列对应的内部模型位置；
21、采集预设模型库中与所述结构图像信息相对应的第一零部件模型；
22、采集预设标准材质库中与所述结构材质信息相对应的材质渲染效果，并基于所述材质渲染效果对所述第一零部件模型进行渲染更新，得到第二零部件模型；
23、将所述应用转码数据以及所述参数变化数据与所述第二零部件模型进行对应的绑定，得到第三零部件模型；
24、将所述第三零部件模型按照所述内部模型位置进行拼装本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于边缘智控的能源设备数据监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘智控的能源设备数据监测方法，其特征在于，所述对所述实时应用数据进行数据格式转换，得到不同能源设备的统一数据格式的应用转码数据，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘智控的能源设备数据监测方法，其特征在于，所述基于所述设备构造信息、所述应用转码数据以及所述参数变化数据构建不同能源设备的设备检测模型，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于边缘智控的能源设备数据监测方法，其特征在于，所述基于所述节点坐标序列、所述相对位置信息、所述应用转码数据以及参数变化数据构建不同能源设备的设备检测模型，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于边缘智控的能源设备数据监测方法，其特征在于，所述基于所述应用转码数据对每个能源设备进行应用检测，判断是否存在至少一个能源设备应用异常，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于边缘智控的能源设备数据监测方法，其特征在于，所述基于所述设备检测模型以及所述实时环境信息对所述至少一个能源设备进行异常分析，
7.一种基于边缘智控的能源设备数据监测系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于边缘智控的能源设备数据监测系统，其特征在于，所述数据转换模块在对所述实时应用数据进行数据格式转换，得到不同能源设备的统一数据格式的应用转码数据时，具体用于：
9.一种电子设备，其特征在于，该电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括：存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-6中任一种所述的一种基于边缘智控的能源设备数据监测方法的计算机程序。
...【技术特征摘要】
1.一种基于边缘智控的能源设备数据监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘智控的能源设备数据监测方法，其特征在于，所述对所述实时应用数据进行数据格式转换，得到不同能源设备的统一数据格式的应用转码数据，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘智控的能源设备数据监测方法，其特征在于，所述基于所述设备构造信息、所述应用转码数据以及所述参数变化数据构建不同能源设备的设备检测模型，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于边缘智控的能源设备数据监测方法，其特征在于，所述基于所述节点坐标序列、所述相对位置信息、所述应用转码数据以及参数变化数据构建不同能源设备的设备检测模型，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于边缘智控的能源设备数据监测方法，其特征在于，所述基于所述应用转码数据对每个能源设备进行应用检测，判断是否存...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡志强，李尚超，霍东召，王彬，陈宇，张紫旭，刘博文，
申请(专利权)人：河北华通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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