CN109920195A - 一种主动式电气火灾数据处理方法、***、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种主动式电气火灾数据处理方法、***、设备及介质，所述方法包括：获取电气***运行时的监测数据；基于所述监测数据以及对应的电气属性确定各种电气参数对应的监测波形数据；基于所述监测波形数据分离出对应的基波分量和谐波分量；基于预设算法对所述谐波分量进行分析；当确定所述谐波分量满足设定条件时，根据所谐波分量生成对应的预警类型，并将所述预警类型以及所述监测波形数据上传至云平台，以使所述云平台根据所述预警类型以及所述监测波形数据进行电气火灾预警。通过上述技术方案实现了获取较丰富的电气火灾预警参数的目的，同时降低了将目标参数发送至云平台的传输压力。
Description
技术领域
本发明实施例涉及电气安全技术领域，尤其涉及一种主动式电气火灾数据处理方法、***、电子设备及存储介质。
背景技术
随着现代科学技术的发展，电能相应地得到了广泛的开发与利用。电能的广泛应用既造福了人类社会，同时也给人类社会带来了巨大的安全隐患。电气火灾是较为常见的一种电气灾难，通常指因电气线路、用电设备以及供配电设备出现故障后释放出的热量引燃电气本体或者其他可燃物而导致的火灾。由于电气火灾的特殊性，在未发生电气火灾之前，看不见，摸不到，导致电气火灾预警难度较大。
现阶段，常用的电气火灾预警方法主要是基于剩余电流式电气火灾监控***长期不断地实时监测电气线路的剩余电流或者温度，当剩余电流或者温度超过设定阈值时，则立即报警，否则，不报警。现有的电气火灾预警方法由于监测的电气参数单一，一些电气火灾隐患无法被充分体现，导致现有预警方法存在较高的误报率以及漏报率；同时由于现有的电气火灾预警方法的预警规则是当剩余电流或者温度超过设定阈值时，则立即报警，导致只知道电气线路某个瞬间的剩余电流或者温度值，缺乏过程分析，致使现有的预警方法存在无法排查火灾原因的缺陷；另外，现有的电气火灾预警方法没有考虑谐波干扰问题，因此，容易出现监测电气线路的剩余电流或者温度失效的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种主动式电气火灾数据处理方法、***、设备及介质，以实现基于较丰富的电气火灾预警参数进行预警分析，同时降低了将预警参数发送至云平台的传输压力。
第一方面，本发明实施例提供了一种主动式电气火灾数据处理方法，所述方法包括：获取电气***运行时的监测数据；
基于所述监测数据以及对应的电气属性确定各种电气参数对应的监测波形数据；
基于所述监测波形数据分离出对应的基波分量和谐波分量；
基于预设算法对所述谐波分量进行分析；
当确定所述谐波分量满足设定条件时，根据所谐波分量生成对应的预警类型，并将所述预警类型以及所述监测波形数据上传至云平台，以使所述云平台根据所述预警类型以及所述监测波形数据进行电气火灾预警。
进一步的，基于所述监测数据以及对应的电气属性确定各种电气参数对应的监测波形数据，包括：
统计预设时间段内相同电气属性的监测数据；
根据预设时间段内相同电气属性的监测数据确定对应电气参数的监测波形数据；
其中，所述电气参数包括电压、电流、绝缘电阻、在线阻抗和剩余电流中的至少一种。
进一步的，基于预设算法对所述谐波分量进行分析，包括：
将所述谐波分量分别与模型库中的各预设谐波模板进行匹配，若存在匹配度达到阈值的预设谐波模板，则确定所述谐波分量满足设定条件。
进一步的，当确定所述谐波分量满足设定条件时，根据所谐波分量生成对应的预警类型，包括：
将与所述谐波分量的匹配度达到阈值的预设谐波模板所属的电气设备确定为所述谐波分量对应的预警对象。
进一步的，将所述预警类型以及所述监测波形数据上传至云平台，包括：
以时间为特征值对所述监测波形数据进行打标，以标记所述监测波形数据出现的时间；
以对应的预设电气火灾特征值为依据对打标后的监测波形数据进行压缩，以标记电气***当前的潜在火灾隐患，使所述云平台依据所述电气火灾特征值进行电气火灾预警。
进一步的，基于预设算法对所述谐波分量进行分析之前，还包括：
按照第一设定频率将所述监测数据上传至云平台；
当确定所述谐波分量满足设定条件时，按照第二设定频率将所述监测数据上传至云平台，其中，所述第二设定频率高于所述第一设定频率。
进一步的，当所述电气参数为相电流时，基于相电流监测波形数据分离出对应的基波分量和谐波分量之后，还包括：分别对A相、B相和C相的基波电流分量进行分析，当确定A相的基波电流分量与B相的基波电流分量相等，但A相的基波电流分量与C相的基波电流分量不相等，则将所述C相的电流监测波形数据发送至云平台。
第二方面，本发明实施例提供了一种主动式电气火灾数据处理***，所述***包括：
获取模块，用于获取电气***运行时的监测数据；
确定模块，用于基于所述监测数据以及对应的电气属性确定各种电气参数对应的监测波形数据；
分离模块，用于基于所述监测波形数据分离出对应的基波分量和谐波分量；
分析模块，用于基于预设算法对所述谐波分量进行分析；
第一发送模块，用于当确定所述谐波分量满足设定条件时，根据所谐波分量生成对应的预警类型，并将所述预警类型以及所述监测波形数据上传至云平台，以使所述云平台根据所述预警类型以及所述监测波形数据进行电气火灾预警。
第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的主动式电气火灾数据处理方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时实现如第一方面所述的主动式电气火灾数据处理方法。
本发明实施例提供的一种主动式电气火灾数据处理方法，在获取到电气***运行时的监测数据时，基于所述监测数据以及对应的电气属性确定各种电气参数对应的监测波形数据，并基于所述监测波形数据分离出对应的基波分量和谐波分量，实现了对电气***运行时的各种电力特征值(例如基波分量和谐波分量)进行全方位的监测，丰富了电气火灾预警参数，实现了不丢失火灾发生前期的隐患信息的目的，进而可降低电气火灾预警的误报率；通过进一步基于预设算法对所述谐波分量进行分析；当确定所述谐波分量满足设定条件时，根据所谐波分量生成对应的预警类型，并将所述预警类型以及所述监测波形数据上传至云平台，以使所述云平台根据所述预警类型以及所述监测波形数据进行电气火灾预警，实现了对丰富的电气火灾预警参数的预处理，降低了向云平台发送数据的传输压力，实现了对上述复杂(例如基波分量、谐波分量)而庞大的预警参数的有效利用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据本发明实施例的内容和这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供的一种主动式电气火灾数据处理方法流程示意图；
图2为本发明实施例二提供的一种主动式电气火灾数据处理方法流程示意图；
图3为本发明实施例三提供的一种主动式电气火灾数据处理***结构示意图；
图4为本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明解决的技术问题、采用的技术方案和达到的技术效果更加清楚，下面将结合附图对本发明实施例的技术方案作进一步的详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种主动式电气火灾数据处理方法流程示意图。本实施例公开的主动式电气火灾数据处理方法适用于对各种场景中电气***运行时的电气数据进行监测并处理的情况，所述各种场景例如可以是商场、医院、工厂、酒店、住宅、写字楼、娱乐场所、仓库或者学校等，该主动式电气火灾数据处理方法可以由主动式电气火灾数据处理***来执行，其中该***可由软件和/或硬件实现，并一般集成在终端中，所述终端例如是设置于供配电室用于监测电气***运行时的电气数据的监测终端。具体参见图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤110、获取电气***运行时的监测数据。
其中，所述电气***运行时的监测数据为电气***工作时的各种电力特征值，例如包括：相电压、相电流、相电流增量、无功功率、相有功功率增量、视在功率、剩余电流、绝缘阻抗或者相温度增量等。
具体的，所述监测数据可通过配置在电气***前端的监测终端获取，例如通过配置在电气线路中的温度传感器获取被监测线路的温度数据，或者通过配置在电气回路中的电流互感器获取被监测回路的电流数据等。
步骤120、基于所述监测数据以及对应的电气属性确定各种电气参数对应的监测波形数据。
其中，所述监测数据对应的电气属性具体指所述监测数据的含义，例如所述监测数据是电流数据，温度数据还是电压数据，所述电流、温度以及电压即为监测数据对应的电气属性。
具体的，基于所述监测数据以及对应的电气属性确定各种电气参数对应的监测波形数据，包括：
统计预设时间段内相同电气属性的监测数据；
根据预设时间段内相同电气属性的监测数据确定对应电气参数的监测波形数据。
例如统计5秒内母线电流的电流数据，根据该5秒内的电流数据绘制母线电流的监测波形图，即得到母线电流的监测波形数据，所述“母线电流”即为所述电气参数。
其中，所述电气参数包括电压、电流、绝缘电阻、在线阻抗和剩余电流中的至少一种。所述绝缘电阻的监测波形数据可以指绝缘电阻变化趋势的波形数据，所述在线阻抗的监测波形数据可以指在线阻抗变化趋势的波形数据等，
步骤130、基于所述监测波形数据分离出对应的基波分量和谐波分量。
具体的，可基于傅里叶变换从所述监测波形数据分离出现对于的基波分量和谐波分量，例如通过傅里叶变换对负荷电压监测波形数据进行分级运算，得到负荷基波电压波形和负荷谐波电压波形；基于负荷电流监测波形数据分离得到负荷基波电流波形和负荷谐波电流波形等。通过从所述监测数据获取与所述监测数据的电气属性对应的电气参数的基波分量和谐波分量，极大地丰富了电气预警参数，不再只局限于电压、电流以及温度等阈值数据，实现了不丢失火灾发生前期的隐患信息的目的，进而可降低电气火灾预警的误报率。
步骤140、基于预设算法对所述谐波分量进行分析，当确定所述谐波分量满足设定条件时，根据所谐波分量生成对应的预警类型。
具体的，将所述谐波分量分别与模型库中的各预设谐波模板进行匹配，若存在匹配度达到阈值的预设谐波模板，则确定所述谐波分量满足设定条件。将与所述谐波分量的匹配度达到阈值的预设谐波模板所属的电气设备确定为所述谐波分量对应的预警对象。
其中，模型库中的各预设谐波模板均为各电气设备(例如电视、空调、冰箱以及洗衣机等电气设备)存在的正常谐波的特征波。所述谐波分量满足设定条件的实质为：所述谐波分量属于模型库中的一种特定预设谐波模板的异常谐波，例如，经过将所述谐波分量与模型库中的各预设谐波模板进行匹配，得知所述谐波分量是一种LED灯的谐波，但是所述谐波分量的范围超出了所述LED灯的正常谐波范围，此时则认为所述谐波分量为LED灯的异常谐波，所述LED灯则为所述谐波分量对应的预警对象，即所述LED灯存在安全隐患的概率较高。通过对所述谐波分量进行初步分析，只有确定所述谐波分量满足设定条件时，才将所述监测波形数据上传至云平台，以实现极大地减小数据传输压力的目的，实现了对复杂又庞大的监测数据的高效利用；且通过根据所谐波分量生成对应的预警类型，并将所述预警类型上传至云平台，有助于提高云平台的预警效率与准确度。
进一步的，若通过对所述谐波分量进行分析确定所述谐波分量属于模型库中的一种特定预设谐波模板的正常谐波，则无需将所述谐波分量上传至云平台，因为电气***此时存在安全隐患的可能性较低，故无需将所述谐波分量上传至云平台进行分析预警，以降低上传至云平台的数据量，从而降低数据传输压力。进一步的，此时可根据所谐波分量生成对应的提示信息，并将所述提示信息上传至云平台，例如，经分析所述谐波分量为LED灯的正常谐波，则对应的提示信息可以是“请更换一台质量较好的LED灯”以降低谐波干扰，提高电气***的安全性，进而提高监测终端的稳定性，降低监测失效的概率。
步骤150、将所述预警类型以及所述监测波形数据上传至云平台，以使所述云平台根据所述预警类型以及所述监测波形数据进行电气火灾预警。
需要说明的是，为了实现对电气***运行时的火灾预警，通常监测终端按照第一设定频率将采集到的监测数据上传至云平台，云平台基于接收到的监测数据结合特定算法对电气***进行火灾预警；同时监测终端会按照上述步骤110-步骤150所述的数据处理方法对所述监测数据进行初步的分析处理，一旦发现电气***存在异常现象，则将与异常现象相关的波形数据上传至云平台，同时提高将采集到的监测数据上传至云平台的频率，即当确定所述谐波分量满足设定条件时，按照第二设定频率将所述监测数据上传至云平台，其中，所述第二设定频率高于所述第一设定频率。可以理解的是，云平台需要根据接收到的各种监测数据(例如相电压、相电流、相电流增量、无功功率、相有功功率增量、视在功率、剩余电流、绝缘阻抗或者相温度增量等)以及与异常现象相关的波形数据进行火灾预警，而不是仅依据与异常现象相关的波形数据。
进一步的，所述主动式电气火灾数据处理方法还包括：基于预设算法对所述基波分量进行分析，当确定所述基波分量异常时，例如所述基波分量超出了设定正常范围，则将所述监测波形数据上传至云平台，以使所述云平台根据所述监测波形数据进行电气火灾预警，实现了为云平台提供较丰富的预警参数的目的。
进一步的，当所述电气参数为相电流时，基于相电流监测波形数据分离出对应的基波分量和谐波分量之后，所述方法还包括：分别对A相、B相和C相的基波电流分量进行分析，当确定A相的基波电流分量与B相的基波电流分量相等，但A相的基波电流分量与C相的基波电流分量不相等，则将所述C相的电流监测波形数据发送至云平台。
正常情况下，A相的基波电流分量、B相的基波电流分量以及C相的基波电流分量之间是彼此相等的，若存在某一相的基波电流分量与其他两相的基波电流分量不相等，则认为该相出现异常、存在安全隐患的可能性较大，因此将与其他两相的基波电流分量不相等的相电流监测波形数据打包，并发送至云平台，而无需上传其他两相的相电流监测波形数据，极大地降低了数据传输压力，且云平台可根据存在安全隐患可能性较大的相电流监测波形数据进行深入分析，或者对该相的电流监测波形数据进行长期的监测，以及时发现潜在的安全隐患，实现高效预警的目的。
本实施例提供的一种主动式电气火灾数据处理方法，在获取到电气***运行时的监测数据时，基于所述监测数据以及对应的电气属性确定各种电气参数对应的监测波形数据，并基于所述监测波形数据分离出对应的基波分量和谐波分量，实现了对电气***运行时的各种电力特征值(例如基波分量和谐波分量)进行全方位的监测，丰富了电气火灾预警参数，实现了不丢失火灾发生前期的隐患信息的目的，进而可降低电气火灾预警的误报率；通过进一步基于预设算法对所述谐波分量进行分析；当确定所述谐波分量满足设定条件时，根据所谐波分量生成对应的预警类型，并将所述预警类型以及所述监测波形数据上传至云平台，以使所述云平台根据所述预警类型以及所述监测波形数据进行电气火灾预警，实现了对丰富的电气火灾预警参数的预处理，降低了向云平台发送数据的传输压力，实现了对上述复杂(例如基波分量、谐波分量)而庞大的预警参数的有效利用。
在上述实施例技术方案的基础上，所述方法还包括：基于获取到的电气***运行时的监测数据识别所述电气***中存在安全隐患的电器类型或者具体的电器设备。所述监测数据例如具体是通过电流互感器和电压检测点收集到的基本电气数据，例如电流、电压等，然后基于所述监测数据计算出例如有功功率、无工功率以及功率因数等电力特征值数据，并以此为依据来判别电路中存在哪几种电器。例如若电路中存在容性负载，则会表现出电流超前电压，功率因数为负等特征；若电路中存在感性负载，则会表现出电压超前电流、特征因数为正等特征。若电路中存在含有电机的电器(例如洗衣机，冰箱，空调等)，则可通过功率因数以及谐波特征值的复合对比来确定是哪种电器设备出了问题，即识别电气***中存在安全隐患的电器类型或者具体的电器设备。大多数电器引起火灾的原因基本都是由于电源模块故障，基于此，可通过对电源模块的识别来确定存在安全隐患的电器设备，例如电视机的电源模块、洗衣机的电源模块以及冰箱的电源模块彼此之间都是不一样的，根据不同电源模块匹配的电器设备可以计算出是哪种电器设备存在安全隐患，以此达到智能识别电气***中存在安全隐患的电器类型或者具体的电器设备的目的。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种主动式电气火灾数据处理方法流程示意图，本实施例的技术方案在上述实施例的基础上进行了进一步地优化，具体是对步骤150中的“将所述预警类型以及所述监测波形数据上传至云平台”进行了优化，优化的好处是对所述监测波形数据添加了时间特征，使得云平台可根据添加的时间特征对电气***的安全隐患进行过程分析，提高了云平台的隐患排查能力，且通过以预设电气火灾特征值为依据对所述监测波形数据进行压缩，使得云平台可以根据对应的电气火灾特征值快速分析出电气***存在的隐患类别(所述隐患类别例如是零线、地线混接，零线、地线误接或者设备漏电等)。在该方法实施例中未详尽描述的部分请参考上述实施例。具体参见图2所示，该方法包括如下步骤：
步骤210、获取电气***运行时的监测数据。
步骤220、基于所述监测数据以及对应的电气属性确定各种电气参数对应的监测波形数据。
步骤230、基于所述监测波形数据分离出对应的基波分量和谐波分量。
步骤240、基于预设算法对所述谐波分量进行分析，当确定所述谐波分量满足设定条件时，根据所谐波分量生成对应的预警类型。
步骤250、以时间为特征值对所述监测波形数据进行打标，以标记所述监测波形数据出现的时间。
其中，以时间为特征值对所述监测波形数据进行打标的实质为：对所述监测波形数据的采集时间进行标记，以使云平台在接收到该监测波形数据时，可以根据时间顺序分析所述监测波形的变化趋势，实现对电气***存在的安全隐患进行及时排查。
步骤260、以对应的预设电气火灾特征值为依据对打标后的监测波形数据进行压缩，以标记电气***当前的潜在火灾隐患，使所述云平台依据所述电气火灾特征值进行电气火灾预警。
其中，所述预设电气火灾特征值为表征电气***存在的潜在安全隐患类别的数据量。例如，电气设备出现质量问题时，在工作时会产生对地谐波(剩余电流谐波)或对工作母线谐波(相电流谐波)，因此，电气设备若出现质量问题，电气设备所在电气回路会出现相有功功率增量，对应产生剩余电流增量，且相有功功率减量出现，所述相有功功率增量可被确定为预设电气火灾特征值。再例如，若电气设备漏电，则该电气设备在工作时，会产生明显的漏电流，则该漏电流可被确定为预设电气火灾特征值。再例如，接线端子等位置因接触不良造成接触电阻过大而发热，若长时间工作导致火灾，该场景下接触端子所在的回路工作电流增加，温度增量显著增大，此时可将温度增量确定为预设电气火灾特征值。通过以对应的预设电气火灾特征值为依据对打标后的监测波形数据进行压缩，使得云平台在接收到打包数据时根据所述电气火灾特征值可高效地分析出电气***存在的潜在电气火灾类型，发生电气火灾的大致位置。
步骤270、将所述预警类型以及压缩后的所述监测波形数据上传至云平台，以使所述云平台根据所述预警类型以及所述监测波形数据进行电气火灾预警。
具体的，所述云平台接收到打包数据时，依据所述电气火灾特征值以及所述预警类型快速匹配对应的预警模型，并根据预警模型的输出进行电气火灾预警，实现了提高预警效率与准确度的目的。
本实施例提供的一种主动式电气火灾数据处理方法，通过对所述监测波形数据添加时间特征，使得云平台可根据添加的时间特征对电气***的安全隐患进行过程分析，提高了云平台的隐患排查能力，且通过以预设电气火灾特征值为依据对所述监测波形数据进行压缩，使得云平台可以根据对应的电气火灾特征值快速分析出电气***存在的隐患类别，提高了预警效率。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种主动式电气火灾数据处理***结构示意图。参见图3所示，所述***包括：获取模块310、确定模块320、分离模块330、分析模块340和第一发送模块350；
其中，获取模块310，用于获取电气***运行时的监测数据；确定模块320，用于基于所述监测数据以及对应的电气属性确定各种电气参数对应的监测波形数据；分离模块330，用于基于所述监测波形数据分离出对应的基波分量和谐波分量；分析模块340，用于基于预设算法对所述谐波分量进行分析；第一发送模块350，用于当确定所述谐波分量满足设定条件时，根据所谐波分量生成对应的预警类型，并将所述预警类型以及所述监测波形数据上传至云平台，以使所述云平台根据所述预警类型以及所述监测波形数据进行电气火灾预警。
进一步的，确定模块320包括：
统计单元，用于统计预设时间段内相同电气属性的监测数据；
确定单元，用于根据预设时间段内相同电气属性的监测数据确定对应电气参数的监测波形数据；
其中，所述电气参数包括电压、电流、绝缘电阻、在线阻抗和剩余电流中的至少一种。
进一步的，分析模块340具体用于：将所述谐波分量分别与模型库中的各预设谐波模板进行匹配，若存在匹配度达到阈值的预设谐波模板，则确定所述谐波分量满足设定条件。
进一步的，第一发送模块350包括确定单元，用于将与所述谐波分量的匹配度达到阈值的预设谐波模板所属的电气设备确定为所述谐波分量对应的预警对象；
打标单元，用于以时间为特征值对所述监测波形数据进行打标，以标记所述监测波形数据出现的时间；
压缩单元，用于以对应的预设电气火灾特征值为依据对打标后的监测波形数据进行压缩，以标记电气***当前的潜在火灾隐患，使所述云平台依据所述电气火灾特征值进行电气火灾预警。
进一步的，所述***还包括：第二发送模块，用于在基于预设算法对所述谐波分量进行分析之前，按照第一设定频率将所述监测数据上传至云平台；
第三发送模块，用于当确定所述谐波分量满足设定条件时，按照第二设定频率将所述监测数据上传至云平台，其中，所述第二设定频率高于所述第一设定频率。
进一步的，所述***还包括：基波分量分析模块，用于当所述电气参数为相电流时，分别对A相、B相和C相的基波电流分量进行分析，当确定A相的基波电流分量与B相的基波电流分量相等，但A相的基波电流分量与C相的基波电流分量不相等，则将所述C相的电流监测波形数据发送至云平台。
本实施例提供的一种主动式电气火灾数据处理***，在获取到电气***运行时的监测数据时，基于所述监测数据以及对应的电气属性确定各种电气参数对应的监测波形数据，并基于所述监测波形数据分离出对应的基波分量和谐波分量，实现了对电气***运行时的各种电力特征值(例如基波分量和谐波分量)进行全方位的监测，丰富了电气火灾预警参数，实现了不丢失火灾发生前期的隐患信息的目的，进而可降低电气火灾预警的误报率；通过进一步基于预设算法对所述谐波分量进行分析；当确定所述谐波分量满足设定条件时，根据所谐波分量生成对应的预警类型，并将所述预警类型以及所述监测波形数据上传至云平台，以使所述云平台根据所述预警类型以及所述监测波形数据进行电气火灾预警，实现了对丰富的电气火灾预警参数的预处理，降低了向云平台发送数据的传输压力，实现了对上述复杂(例如基波分量、谐波分量)而庞大的预警参数的有效利用。
本发明实施例所提供的主动式电气火灾数据处理***可执行本发明任意实施例所提供的主动式电气火灾数据处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的主动式电气火灾数据处理方法。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。图4示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性电子设备12的框图。图4显示的电子设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，电子设备12以通用计算设备的形式表现。电子设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，***存储器28，连接不同***组件(包括***存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，***总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及***组件互连(PCI)总线。
电子设备12典型地包括多种计算机***可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
***存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机***可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。电子设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机***存储介质。仅作为举例，存储***34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如主动式电气火灾数据处理***的获取模块310、确定模块320、分离模块330、分析模块340和第一发送模块350)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(例如主动式电气火灾数据处理***的获取模块310、确定模块320、分离模块330、分析模块340和第一发送模块350)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
电子设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24或者监测终端等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备12交互的设备通信，和/或与使得该电子设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，电子设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与电子设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储***等。
处理单元16通过运行存储在***存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的主动式电气火灾数据处理方法，该方法包括：
获取电气***运行时的监测数据；
基于所述监测数据以及对应的电气属性确定各种电气参数对应的监测波形数据；
基于所述监测波形数据分离出对应的基波分量和谐波分量；
基于预设算法对所述谐波分量进行分析；
当确定所述谐波分量满足设定条件时，根据所谐波分量生成对应的预警类型，并将所述预警类型以及所述监测波形数据上传至云平台，以使所述云平台根据所述预警类型以及所述监测波形数据进行电气火灾预警。
处理单元16通过运行存储在***存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的主动式电气火灾数据处理方法。
当然，本领域技术人员可以理解，处理器还可以实现本发明任意实施例所提供的主动式电气火灾数据处理方法的技术方案。
实施例五
本发明实施例五还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例所提供的主动式电气火灾数据处理方法，该方法包括：
获取电气***运行时的监测数据；
基于所述监测数据以及对应的电气属性确定各种电气参数对应的监测波形数据；
基于所述监测波形数据分离出对应的基波分量和谐波分量；
基于预设算法对所述谐波分量进行分析；
当确定所述谐波分量满足设定条件时，根据所谐波分量生成对应的预警类型，并将所述预警类型以及所述监测波形数据上传至云平台，以使所述云平台根据所述预警类型以及所述监测波形数据进行电气火灾预警。
当然，本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质，其上存储的计算机程序不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的主动式电气火灾数据处理方法中的相关操作。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、***或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、***或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在监测数据、目标参数等，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的监测数据、目标参数可以采用多种形式，包括但不限于数据帧等形式。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、***或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种主动式电气火灾数据处理方法，其特征在于，包括：
获取电气***运行时的监测数据；
基于所述监测数据以及对应的电气属性确定各种电气参数对应的监测波形数据；
基于所述监测波形数据分离出对应的基波分量和谐波分量；
基于预设算法对所述谐波分量进行分析；
当确定所述谐波分量满足设定条件时，根据所谐波分量生成对应的预警类型，并将所述预警类型以及所述监测波形数据上传至云平台，以使所述云平台根据所述预警类型以及所述监测波形数据进行电气火灾预警。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述监测数据以及对应的电气属性确定各种电气参数对应的监测波形数据，包括：
统计预设时间段内相同电气属性的监测数据；
根据预设时间段内相同电气属性的监测数据确定对应电气参数的监测波形数据；
其中，所述电气参数包括电压、电流、绝缘电阻、在线阻抗和剩余电流中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预设算法对所述谐波分量进行分析，包括：
将所述谐波分量分别与模型库中的各预设谐波模板进行匹配，若存在匹配度达到阈值的预设谐波模板，则确定所述谐波分量满足设定条件。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当确定所述谐波分量满足设定条件时，根据所谐波分量生成对应的预警类型，包括：
将与所述谐波分量的匹配度达到阈值的预设谐波模板所属的电气设备确定为所述谐波分量对应的预警对象。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，将所述预警类型以及所述监测波形数据上传至云平台，包括：
以时间为特征值对所述监测波形数据进行打标，以标记所述监测波形数据出现的时间；
以对应的预设电气火灾特征值为依据对打标后的监测波形数据进行压缩，以标记电气***当前的潜在火灾隐患，使所述云平台依据所述电气火灾特征值进行电气火灾预警。
6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，基于预设算法对所述谐波分量进行分析之前，还包括：
按照第一设定频率将所述监测数据上传至云平台；
当确定所述谐波分量满足设定条件时，按照第二设定频率将所述监测数据上传至云平台，其中，所述第二设定频率高于所述第一设定频率。
7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，当所述电气参数为相电流时，基于相电流监测波形数据分离出对应的基波分量和谐波分量之后，还包括：分别对A相、B相和C相的基波电流分量进行分析，当确定A相的基波电流分量与B相的基波电流分量相等，但A相的基波电流分量与C相的基波电流分量不相等，则将所述C相的电流监测波形数据发送至云平台。
8.一种主动式电气火灾数据处理***，其特征在于，所述***包括：
获取模块，用于获取电气***运行时的监测数据；
确定模块，用于基于所述监测数据以及对应的电气属性确定各种电气参数对应的监测波形数据；
分离模块，用于基于所述监测波形数据分离出对应的基波分量和谐波分量；
分析模块，用于基于预设算法对所述谐波分量进行分析；
第一发送模块，用于当确定所述谐波分量满足设定条件时，根据所谐波分量生成对应的预警类型，并将所述预警类型以及所述监测波形数据上传至云平台，以使所述云平台根据所述预警类型以及所述监测波形数据进行电气火灾预警。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的主动式电气火灾数据处理方法。
10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的主动式电气火灾数据处理方法。
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