【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电器监测保护系统，具体为智能防爆电器监测与保护系统。
技术介绍
1、智能防爆电器监测与保护系统是一种专为危险环境设计的综合安全管理系统，用于监控电器设备的运行状态，以防止事故的发生，这种系统广泛应用于石油化工、煤矿、电力等需要防爆安全的领域，有助于防止因电器设备故障引发的安全事故。
2、目前，智能防爆电器监测与保护系统通常一个或多个数据，并将一个或多个数据与对应的阈值进行对比，判断智能防爆电器当前的状态，然而，这种系统集成度不高，容易产生信息孤岛现象，无法有效的对智能防爆电器进行监测和根据智能防爆电器当前的状态发出对应的预警信息，从而增加了安全风险。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了智能防爆电器监测与保护系统，具备通过结合实际的使用环境的各个因素，并根据功率波动判断是电器是否存在异常，当出现异常时，结合实际环境因素判断电器的着火概率，并根据计算得出着火概率，并将着火概率与报警阈值进行对比，从而得出不同的信号，并通过处理模块根据不同的信号，作出对应的操作，并发出预警，从而可以及时发出预警或断电或断电报警，降低安全隐患，同时将多数据融合，避免信息孤岛，从而有效的对智能防爆电器进行监测和根据智能防爆电器当前的状态发出对应的预警信息，降低了安全风险等优点，解决了上述问题。
3、(二)技术方案
4、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种智能防爆电器监测与保护系统，包括电器数
5、所述电器数据采集模块包括电器温度采集单元、电器湿度采集单元、电器功率采集单元以及气体浓度采集单元；
6、所述电气温度采集单元用于采集电器在工作过程中的实时温度数据wd，所述电器湿度采集单元用于采集电器在工作过程中周围环境的实时湿度数据sd，所述电器功率采集单元用于采集电器在工作过程中实时功率数据gl，所述气体浓度采集单元用于采集电器在工作过程中周围环境中的一氧化碳实时浓度数据nd；
7、所述电器数据采集模块将采集到的多个数据分别形成对应的实时温度数据集、实时湿度数据集、实时功率数据集以及一氧化碳实时浓度数据集，所述电器数据采集模块将这些数据集发送至电器数据处理模块中；
8、所述电器数据处理模块根据实时功率数据数据集计算功率均值并根据计算得出相邻的两个功率均值计算功率波动率bd，并将其与设置的功率波动阈值bdyz对比，当功率波动率bd大于功率波动阈值bdyz时，判定电器功率异常，所述电器数据处理模块将判定电器功率异常时，对实时功率数据数据集同一时刻采集到的实时温度数据集、实时湿度数据集以及一氧化碳实时浓度数据集中数据进行预处理，分别得出清洗后的实时温度qwd数值、清洗后的实时湿度数值qsd以及清洗后的一氧化碳实时浓度qnd数值，并根据这些数值计算电器着火概率指标zb，所述电器处理模块将计算得出的电器着火概率指标zb转换为着火概率gl，并将其发送至电器数据分析模块中；
9、所述电器数据分析模块将着火概率gl与报警阈值进行对比，并判断电器着火概率，生成火灾预警信号或断电信号或断电报警信号，所述电器数据分析模块将生成的火灾预警信号或断电信号或断电报警信号发送至处理模块；
10、当所述处理模块接收到火灾预警信号时，向用户发出火灾预警；
11、当所述处理模块接收到断电信号时，控制电器设备断电，并向用户发出断电报告；
12、当所述处理模块接收到断电报警信号时，控制电器设备断电，并向用户发出电气设备发生火灾并向火警或用户发出火灾报警信号。
13、优选的，所述实时温度数据集表达式为：{wd1、wd2、...、wdn}，所述实时湿度数据集表达式为：{sd1、sd2、...、sdn}，所述实时功率数据集表达式为：{gl1、gl2、...、gln}，所述一氧化碳实时浓度数据集表达式为：{nd1、nd2、...、ndn}，且各个数据集中的数据数量相同、采集时间间隔相同、采集周期相同。
14、优选的，所述功率均值计算表达式如下：
15、
16、公式中，中i＝1表示从实时功率数据集中第一个数据开始计算，n表示计算至实时功率数据集中第n个数据，表示求和后的结果除以实时功率数据集中数据总个数，得出功率均值
17、所述功率波动率bd计算表达式如下：
18、
19、公式中，表示上一次计算得出的功率均值，表示前后相邻两次的功率均值的变化
20、优选的，所述清洗后的实时温度qwd数值计算表达式如下：
21、
22、公式中，中i＝1表示从实时温度数据集中第一个数据开始计算，n表示计算至实时温度数据集中第n个数据，表示求和后的结果除以实时温度数据集中数据总个数，得出清洗后的实时温度qwd数值。
23、优选的，所述清洗后的实时湿度数值qsd计算表达式如下：
24、
25、公式中，中i＝1表示从实时湿度数据集中第一个数据开始计算，n表示计算至实时湿度数据集中第n个数据，表示求和后的结果除以实时湿度数据集中数据总个数，得出清洗后的实时湿度qsd数值。
26、优选的，所述清洗后的一氧化碳实时浓度qnd计算表达式如下：
27、
28、公式中，中i＝1表示从一氧化碳实时浓度数据集中第一个数据开始计算，n表示计算至一氧化碳实时浓度数据集中第n个数据，表示求和后的结果除以一氧化碳实时浓度数据集中数据总个数，得出清洗后的一氧化碳实时浓度qnd。
29、优选的，所述电器着火概率指标zb计算表达式如下：
30、zb＝β+βw*qwd+βs*qsd+βn*qnd
31、公式中，β表示截距项，βw表示温度回归系数，βs表示湿度回归系数，βn表示一氧化碳浓度回归系数，β、βw、βs和βn均是电器在实验场景下获取的对应的参数数值，并与线性回归模型集合计算得出。
32、优选的，所述着火概率gl转换公式如下：
33、
34、公式中，表示将将回归模型的线性组合结果映射到[0，1]的范围，以获得一个概率值，该概率值即为着火概率gl，e表示自然对数的底数。
35、优选的，所述报警阈值取值范围0～1；
36、当0<着火概率gl≤0.1时判定为低火灾风险，生成的火灾预警信号；
37、当0.1<着火概率gl≤0.5时判定为中火灾风险，生成断电信号；
38、0.5<着火概率gl时，判定为高火灾风险，生成断电报警信。
39、与现有技术相比，本专利技术提供了智能防爆电器监测与保护系统，具备以下有益效果：
40、本专利技术通过结合实际的使用环境的各个因素，并根据功率波动判断是电器是否存在异常，当出现异常时，结合实际环境因素判断电器的着火概率，并本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能防爆电器监测与保护系统，其特征在于：包括电器数据采集模块、电器数据处理模块、电器数据分析模块以及处理模块；
2.根据权利要求1所述的智能防爆电器监测与保护系统，其特征在于：所述实时温度数据集表达式为：{Wd1、Wd2、...、Wdn}，所述实时湿度数据集表达式为：{Sd1、Sd2、...、Sdn}，所述实时功率数据集表达式为：{Gl1、Gl2、...、Gln}，所述一氧化碳实时浓度数据集表达式为：{Nd1、Nd2、...、Ndn}，且各个数据集中的数据数量相同、采集时间间隔相同、采集周期相同。
3.根据权利要求2所述的智能防爆电器监测与保护系统，其特征在于：所述功率均值计算表达式如下：
4.根据权利要求3所述的智能防爆电器监测与保护系统，其特征在于：所述功率波动率BD计算表达式如下：
5.根据权利要求4所述的智能防爆电器监测与保护系统，其特征在于：所述清洗后的实时温度QWd数值计算表达式如下：
6.根据权利要求1所述的智能防爆电器监测与保护系统，其特征在于：所述清洗后的实时湿度数值QSd计算表达式如下：>
7.根据权利要求1所述的智能防爆电器监测与保护系统，其特征在于：所述清洗后的一氧化碳实时浓度QNd计算表达式如下：
8.根据权利要求7所述的智能防爆电器监测与保护系统，其特征在于：所述电器着火概率指标ZB计算表达式如下：
9.根据权利要求8所述的智能防爆电器监测与保护系统，其特征在于：所述着火概率Gl转换公式如下：
10.根据权利要求9所述的智能防爆电器监测与保护系统，其特征在于：所述报警阈值取值范围0～1；
...【技术特征摘要】
1.一种智能防爆电器监测与保护系统，其特征在于：包括电器数据采集模块、电器数据处理模块、电器数据分析模块以及处理模块；
2.根据权利要求1所述的智能防爆电器监测与保护系统，其特征在于：所述实时温度数据集表达式为：{wd1、wd2、...、wdn}，所述实时湿度数据集表达式为：{sd1、sd2、...、sdn}，所述实时功率数据集表达式为：{gl1、gl2、...、gln}，所述一氧化碳实时浓度数据集表达式为：{nd1、nd2、...、ndn}，且各个数据集中的数据数量相同、采集时间间隔相同、采集周期相同。
3.根据权利要求2所述的智能防爆电器监测与保护系统，其特征在于：所述功率均值计算表达式如下：
4.根据权利要求3所述的智能防爆电器监测与保护系统，其特征在于：所述功率波动率bd计...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏成标，
申请(专利权)人：南通金茂防爆电气有限公司，
类型：发明
国别省市：
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