【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电气控制，尤其涉及一种电气控制系统及其控制方法。
技术介绍
1、在现代工业和日常生活中，电力作为最重要的能源之一，其稳定供应和高效管理对社会运行至关重要。随着技术的进步和智能化设备的普及，电气控制系统的复杂性和智能化水平也不断提高。电气控制系统不仅负责传统的能量分配和转换，还需要能够智能化地管理能源、预测和响应系统及用户需求、提供系统保护和故障自愈功能，同时也需考虑用户的操作体验和系统维护的便捷性。尽管已有的电气控制系统具备一定的智能管理和自动化保护功能，但仍然面临着系统集成度不高、能源管理效率低下、故障诊断与自愈能力有限、用户操作界面不够人性化以及维护成本高昂等问题。因此，开发一个集成化、高效率、高稳定性且用户友好的智能电气控制系统，对于提高整个社会的能源利用效率和保障电力供应的稳定性具有重要意义。
2、在实际使用中，现有电气控制系统通常面临着监控和预防性维护不足、用户交互体验差和反应不灵敏等多方面的挑战。首先，能源的采集和管理往往没有充分利用智能化技术，导致能源浪费和管理效率低下。其次，当系统出现故障时，缺少有效的自愈机制和预警系统，无法及时诊断和修复问题，影响整体系统的稳定性。在用户交互方面，传统的电气控制界面和方法未能充分考虑用户的操作习惯和情感需求，导致操作体验不佳。此外，系统的维护通常需要高昂的时间和成本投入，特别是在检测和预防潜在问题方面仍有很大的改善空间。为了解决这些问题，我们提出了一种电气控制系统及其控制方法。
技术实现思路
1、本专利技
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种电气控制系统及其控制方法，包括用于优化能源采集、储存和使用效率实现可持续电力管理的智能能源管理模块、用于自动检测并修复电力系统故障的自愈电力模块、用于提供先进的控制方法通过脑机接口和其他创新手段提升用户操作体验的革新性电气控制接口模块以及用于通过预测和预防性维护技术减少系统停机时间和维护成本的超前维护模块；
4、所述智能能源管理模块包括用于利用多种能源采集技术进行高效能量收集的多点能源采集模块、用于动态调整储能策略以应对不同的能源需求和供给波动的动态储能模块、用于实时监测和优化能量使用效率降低能耗的实时智能优化模块以及用于实现与智能电网的无缝交互优化电力配置和使用的智能电网交互模块；
5、所述自愈电力模块包括用于利用先进的自愈技术自动检测和修复电力系统中故障的故障自愈模块、用于通过大数据分析和机器学习预测潜在的电力中断风险的断电预测模块、用于实现电力来源的智能切换保障系统稳定运行的智能切换模块以及用于动态管理冗余电力资源以确保系统在紧急情况下的持续供电的冗余管理模块。
6、本专利技术进一步设置为：所述革新性电气控制接口模块包括用于利用脑机接口技术实现直接通过脑电波控制电气设备的脑机接口控制模块、用于提供触觉反馈提升用户对设备操作的感知和控制精度的触觉反馈控制模块、用于通过手势识别技术实现对电气设备自然控制的智能手势识别模块以及用于通过情绪感知技术调整设备响应提供更为人性化的互动体验的情绪感知模块；
7、所述超前维保模块包括用于利用人工智能算法实时检测电气系统中异常状态的ai异常检测模块、用于通过数字孪生技术建立系统虚拟模型进行测试和预测性维护的数字孪生技术模块、用于根据实时数据动态调整维护策略减少维护成本和停机时间的自动维保策略模块以及用于通过ar/vr技术实现远程协作维保的远程协作维保模块。
8、本专利技术进一步设置为：所述脑机接口控制模块包括用于将脑电信号与其他生理信号结合提供更全面的用户状态分析的多模块信号融合模块、用于根据实时环境和用户状态动态调整信号预处理参数的动态自适应预处理模块、用于基于用户当前情境和环境信息提取特征的情境感知特征提取模块、用于利用深度学习模型预测和判定用户潜在意图的意图预测判定模块、用于根据用户情绪状态生成适应性控制指令的情绪调控指令生成模块以及用于提供基于用户生理反馈的实时增强体验的实时生物反馈增强模块；
9、所述意图预测判定模块包括神经网络实时分析、用户行为历史数据预测以及用于汇总来自两个分支的分析结果通过融合方法最终判定用户的潜在意图的综合意图判定模块；
10、所述神经网络实时分析包括用于利用深度神经网络对实时采集到的脑电信号进行分析提取用户意图相关特征的脑电信号深度分析模块和用于通过时间序列分析技术识别用户脑电信号中的时序模式增强意图预测准确性的时序模式识别模块；
11、所述用户行为历史数据预测包括用于学习和分析用户的行为模式通过行为数据辅助意图预测的行为模式学习模块和用于利用用户的历史使用数据进行深度挖掘发现与当前情境相关潜在意图的历史数据挖掘模块。
12、本专利技术进一步设置为：所述多模态信号融合模块将脑电信号与其他生理信号进行结合并融合后的数据被传递给动态自适应预处理模块根据实时环境和用户状态动态调整信号预处理参数；所述动态自适应预处理模块对融合后的信号进行过滤和去噪等预处理操作并将预处理后的信号传递给情境感知特征提取模块根据用户当前情境和环境信息提取关键特征；所述情境感知特征提取模块从预处理后的信号中提取关键特征并将这些特征传递给意图预测判定模块利用深度学习模型预测和判定用户潜在意图；所述意图预测判定模块根据提取的特征判定用户的潜在意图并将这些意图传递给情绪调控指令生成模块根据用户的情绪状态生成适应性控制指令；所述情绪调控指令生成模块生成适应性控制指令并将这些指令传递给实时生物反馈增强模块提供基于用户生理反馈的实时增强体验。
13、本专利技术进一步设置为：所述多点能源采集模块将利用多种能源采集技术进行高效能量收集并将收集的能量传递给动态储能模块根据不同的能源需求和供给波动动态调整储能策略；所述动态储能模块根据能源需求和供给波动动态调整储能策略并将储存的能量传递给实时智能优化模块实时监测和优化能量使用效率以降低能耗；所述实时智能优化模块实时监测和优化能量使用效率降低能耗并将优化后的能量使用数据传递给智能电网交互模块实现与智能电网的无缝交互优化电力配置和使用。
14、本专利技术进一步设置为：所述故障自愈模块利用先进的自愈技术自动检测和修复电力系统中故障并将故障检测和修复信息传递给断电预测模块通过大数据分析和机器学习预测潜在的电力中断风险；所述断电预测模块通过大数据分析和机器学习预测潜在的电力中断风险并将预测结果传递给智能切换模块实现电力来源的智能切换保障系统稳定运行；所述智能切换模块实现电力来源的智能切换保障系统稳定运行并将电力切换信息传递给冗余管理模块动态管理冗余电力资源以确保系统在紧急情况下的持续供电。
15、本专利技术进一步设置为：所述脑机接口控制模块利用脑机接口技术实现直接通过脑电波控制电气设备并将控制信号传递给触觉反馈控制模块提供触觉反馈提升用户对设备操作的感知和控制精度；所述触觉反馈控制模块提供触觉反馈提升用户对本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电气控制系统，其特征在于，包括用于优化能源采集、储存和使用效率实现可持续电力管理的智能能源管理模块、用于自动检测并修复电力系统故障的自愈电力模块、用于提供先进的控制方法通过脑机接口和其他创新手段提升用户操作体验的革新性电气控制接口模块以及用于通过预测和预防性维护技术减少系统停机时间和维护成本的超前维护模块；
2.根据权利要求1所述的一种电气控制系统，其特征在于，所述革新性电气控制接口模块包括用于利用脑机接口技术实现直接通过脑电波控制电气设备的脑机接口控制模块、用于提供触觉反馈提升用户对设备操作的感知和控制精度的触觉反馈控制模块、用于通过手势识别技术实现对电气设备自然控制的智能手势识别模块以及用于通过情绪感知技术调整设备响应提供更为人性化的互动体验的情绪感知模块；
3.根据权利要求2所述的一种电气控制系统，其特征在于，所述脑机接口控制模块包括用于将脑电信号与其他生理信号结合提供更全面的用户状态分析的多模块信号融合模块、用于根据实时环境和用户状态动态调整信号预处理参数的动态自适应预处理模块、用于基于用户当前情境和环境信息提取特征的情境感知特征提取模块、
4.根据权利要求3所述的一种电气控制系统，其特征在于，所述多模态信号融合模块将脑电信号与其他生理信号进行结合并融合后的数据被传递给动态自适应预处理模块根据实时环境和用户状态动态调整信号预处理参数；所述动态自适应预处理模块对融合后的信号进行过滤和去噪等预处理操作并将预处理后的信号传递给情境感知特征提取模块根据用户当前情境和环境信息提取关键特征；所述情境感知特征提取模块从预处理后的信号中提取关键特征并将这些特征传递给意图预测判定模块利用深度学习模型预测和判定用户潜在意图；所述意图预测判定模块根据提取的特征判定用户的潜在意图并将这些意图传递给情绪调控指令生成模块根据用户的情绪状态生成适应性控制指令；所述情绪调控指令生成模块生成适应性控制指令并将这些指令传递给实时生物反馈增强模块提供基于用户生理反馈的实时增强体验。
5.根据权利要求2所述的一种电气控制系统，其特征在于，所述多点能源采集模块将利用多种能源采集技术进行高效能量收集并将收集的能量传递给动态储能模块根据不同的能源需求和供给波动动态调整储能策略；所述动态储能模块根据能源需求和供给波动动态调整储能策略并将储存的能量传递给实时智能优化模块实时监测和优化能量使用效率以降低能耗；所述实时智能优化模块实时监测和优化能量使用效率降低能耗并将优化后的能量使用数据传递给智能电网交互模块实现与智能电网的无缝交互优化电力配置和使用。
6.根据权利要求2所述的一种电气控制系统，其特征在于，所述故障自愈模块利用先进的自愈技术自动检测和修复电力系统中故障并将故障检测和修复信息传递给断电预测模块通过大数据分析和机器学习预测潜在的电力中断风险；所述断电预测模块通过大数据分析和机器学习预测潜在的电力中断风险并将预测结果传递给智能切换模块实现电力来源的智能切换保障系统稳定运行；所述智能切换模块实现电力来源的智能切换保障系统稳定运行并将电力切换信息传递给冗余管理模块动态管理冗余电力资源以确保系统在紧急情况下的持续供电。
7.根据权利要求2所述的一种电气控制系统，其特征在于，所述脑机接口控制模块利用脑机接口技术实现直接通过脑电波控制电气设备并将控制信号传递给触觉反馈控制模块提供触觉反馈提升用户对设备操作的感知和控制精度；所述触觉反馈控制模块提供触觉反馈提升用户对设备操作的感知和控制精度并将触觉反馈数据传递给智能手势识别模块通过手势识别技术实现对电气设备的自然控制；所述智能手势识别模块通过手势识别技术实现对电气设备的自然控制并将手势识别结果传递给情绪感知模块通过情绪感知技术调整设备响应提供更为人性化的互动体验。
8.根据权利要求1-7所述的一种电气控制系统，其控制方法，特征在于，包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的一种电气控制系统，其控制方法，特征在于，所述步骤S1、能量采集与管理中：
10.根据权利要求8所述的一种电气控制系统，其控制方法，特征在于，所述步骤S2、系统稳定性维护中：
...【技术特征摘要】
1.一种电气控制系统，其特征在于，包括用于优化能源采集、储存和使用效率实现可持续电力管理的智能能源管理模块、用于自动检测并修复电力系统故障的自愈电力模块、用于提供先进的控制方法通过脑机接口和其他创新手段提升用户操作体验的革新性电气控制接口模块以及用于通过预测和预防性维护技术减少系统停机时间和维护成本的超前维护模块；
2.根据权利要求1所述的一种电气控制系统，其特征在于，所述革新性电气控制接口模块包括用于利用脑机接口技术实现直接通过脑电波控制电气设备的脑机接口控制模块、用于提供触觉反馈提升用户对设备操作的感知和控制精度的触觉反馈控制模块、用于通过手势识别技术实现对电气设备自然控制的智能手势识别模块以及用于通过情绪感知技术调整设备响应提供更为人性化的互动体验的情绪感知模块；
3.根据权利要求2所述的一种电气控制系统，其特征在于，所述脑机接口控制模块包括用于将脑电信号与其他生理信号结合提供更全面的用户状态分析的多模块信号融合模块、用于根据实时环境和用户状态动态调整信号预处理参数的动态自适应预处理模块、用于基于用户当前情境和环境信息提取特征的情境感知特征提取模块、用于利用深度学习模型预测和判定用户潜在意图的意图预测判定模块、用于根据用户情绪状态生成适应性控制指令的情绪调控指令生成模块以及用于提供基于用户生理反馈的实时增强体验的实时生物反馈增强模块；
4.根据权利要求3所述的一种电气控制系统，其特征在于，所述多模态信号融合模块将脑电信号与其他生理信号进行结合并融合后的数据被传递给动态自适应预处理模块根据实时环境和用户状态动态调整信号预处理参数；所述动态自适应预处理模块对融合后的信号进行过滤和去噪等预处理操作并将预处理后的信号传递给情境感知特征提取模块根据用户当前情境和环境信息提取关键特征；所述情境感知特征提取模块从预处理后的信号中提取关键特征并将这些特征传递给意图预测判定模块利用深度学习模型预测和判定用户潜在意图；所述意图预测判定模块根据提取的特征判定用户的潜在意图并将这些意图传递给情绪调控指令生成模块根据用户的情绪状态生成适应性控制指令；所述情绪调控指令生成模块生成适应性控制指令并将这些指令传递...
【专利技术属性】
技术研发人员：林士杰，
申请(专利权)人：昆山宇菱科机电设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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