CN110930262A - 一种突发事件电力应急处置现场全域监测信息交互支撑前置服务***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明通过构建突发事件电力应急处置现场全域监测信息交互支撑前置服务***，***包括GIS获取模块，气象监测模块，数据汇聚模块，与所述GIS获取模块、气象监测模块相连；计算分析模块，与所述数据汇聚模块相连，将监测点气象数据、监测点坐标关联至矢量化网格中，形成气象数据矢量化网格；基于应急处置人员的实时位置，结合微气象数据，计算并标定事故的各个影响区域；辅助决策模块，将不同尺度的气象数据输入到山火、危化等事故模拟推演模型，发布事故预警等级；预警推送模块，将分析计算的预警结果推送至现场监测点的终端以及指挥中心，及时提供预警和辅助决策，有利于处置现场与指挥中心的信息交互，有利于突发事件的应急处置。
Description
技术领域
本发明涉及山火、危化品等突发事件电力应急处置领域，具体涉及一种突发事件电力应急处置现场全域监测信息交互支撑前置服务***及方法。
背景技术
在山火、危化品等突发事件电力应急处置中，事件现场处置往往处于山区等通讯条件差甚至通讯中断的现场环境，现场与指挥中心容易造成信息交互不畅，后方指挥中心难以获得现场全域监测信息，前方指挥决策缺乏有效、全面的信息支撑。
发明内容
本发明为了解决上述问题，提出了一种突发事件电力应急处置现场全域监测信息交互支撑前置服务***及方法。
为了本发明的目的是通过以下技术方案实现的。
一种突发事件电力应急处置现场全域监测信息交互支撑前置服务***，其特征在于，***包括：
GIS获取模块，采集现场突发事件区域的GIS地图，形成矢量化网格；
气象监测模块，采集现场突发事件区域监测点小尺度微气象数据，与后方指挥中心大尺度气象数据库相连，通过插值算法获得多尺度的气象数据；
数据汇聚模块，与所述GIS获取模块、气象监测模块相连，将采集的不同尺度的气象数据和GIS数据发送到计算分析模块；
计算分析模块，与所述数据汇聚模块相连，将监测点不同尺度的气象数据、监测点坐标关联至矢量化网格中，形成气象数据矢量化网格；基于应急处置人员的实时位置，结合微气象数据，计算并标定事故的各个影响区域；
辅助决策模块，与所述计算分析模块相连，将不同尺度的气象数据输入到山火、危化等事故模拟推演模型，对事故进行趋势演算，根据阈值判定，发布事故预警等级；
预警推送模块，与所述辅助决策模块相连，将分析计算的预警结果推送至现场监测点的终端以及指挥中心；
其中，所述GIS获取模块可以采集二维或者三维地图；
进一步地，所述GIS获取模块可以对所述地图进行浏览、放大、缩小、抓取、飞行等操作。
其中，所述数据汇聚模块，还可以将汇集信息回传至后方指挥中心，指挥中心根据汇集的信息以及预警结果向现场下达的指挥信息，将指挥信息推送至现场各终端。
其中，气象监测模块可以采集实时气象数据，所述气象数据包括，风力、风向、温度、湿度、气压等。
其中，所述计算分析模块可以根据预测模型，对气象因素进行临近预报。
其中，所述各个影响区域包括蔓延区、核心区、扩散区、安全区等。
其中，所述监测点终端包括显示界面，其可以显示预警事件，所述预警事件以红、橙、黄、蓝依次表示由高到低的严重程度。
其中，***还包括采集现场视频数据，通过摄像头采集，发送到数据汇聚模块，经过数据压缩，发送到指挥中心。
一种突发事件电力应急处置现场全域监测信息交互支撑前置服务方法，其特征在于，
S1.采集现场突发事件区域的GIS地图，形成矢量化网格；
S2.采集现场突发事件区域监测点小尺度微气象数据，与后方指挥中心大尺度气象数据库相连，通过插值算法获得多尺度的气象数据；
S3.将采集的不同尺度的气象数据和GIS数据发送到计算分析模块；
S4.将监测点不同尺度的气象数据、监测点坐标关联至矢量化网格中，形成气象数据矢量化网格；基于应急处置人员的实时位置，结合微气象数据，计算并标定事故的各个影响区域；
S5.将不同尺度的气象数据输入到山火、危化等事故模拟推演模型，对事故进行趋势演算，根据阈值判定，发布事故预警等级；
S6.将分析计算的预警结果推送至现场监测点的终端以及指挥中心；
其中，事故模拟推演模型构建包括：
建立一训练模型，所述训练模型采用CNN或者RNN神经网络和KNN临近算法；
制定表单，所述表单包括属性数据，每行属性数据包括监测点标志、采集设备、采集时间、预警等级，所述采集设备包括用于监测现场的多通道传感器，所述预警等级包括安全、注意、警示和警报级分别与红、橙、黄、绿一一对应；
查询历史表，对训练模型进行训练，得到训练后的事故模拟推演模型，查找历史表的方式为：根据监测点标志查找对应采集设备，获取数据变化最大的通道数据，作为训练的历史数据；再根据对当前监测点标志，对历史数据所属的预警等级进行划分；
获取区域内某监测点的实时数据，并将该实时数据作为该事故模拟推演模型的数据输入，数据经事故模拟推演模型分类后输出预警等级。
本发明的优点在于：通过构建应急处置现场组网搭建前置技术支撑服务***与方法，利用GIS服务与气象数据融合，有效提供现场区域内立体可视化数据，为现场应急处置，提供基于全域监测数据服务以及数据中转；其次，提供基于边缘计算的数据处理和分析研判，提供基于事故模拟推演模型的预警和辅助决策，可以快速对采集的实时数据进行处理；同时，通过多种现场数据的显示，有利于处置现场与指挥中心的信息交互，有利于应急处置人员的人身安全，有利于突发事件的应急处置。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了根据本发明***的结构图。
图2示出了根据本发明方法的流程图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
根据本发明的实施方式，提出一种突发事件电力应急处置现场全域监测信息交互支撑前置服务***，其特征在于，***包括：
GIS获取模块，采集现场突发事件区域的GIS地图，形成矢量化网格；
气象监测模块，采集现场突发事件区域监测点小尺度微气象数据，与后方指挥中心大尺度气象数据库相连，通过插值算法获得多尺度的气象数据；
数据汇聚模块，与所述GIS获取模块、气象监测模块相连，将采集的不同尺度的气象数据和GIS数据发送到计算分析模块；
计算分析模块，与所述数据汇聚模块相连，将监测点不同尺度的气象数据、监测点坐标关联至矢量化网格中，形成气象数据矢量化网格；基于应急处置人员的实时位置，结合微气象数据，计算并标定事故的各个影响区域；
辅助决策模块，与所述计算分析模块相连，将不同尺度的气象数据输入到山火、危化等事故模拟推演模型，对事故进行趋势演算，根据阈值判定，发布事故预警等级；
预警推送模块，与所述辅助决策模块相连，将分析计算的预警结果推送至现场监测点的终端以及指挥中心；
如图1所示，1为现场侧，2为服务器侧；
其中，所述GIS获取模块可以采集二维或者三维地图；
进一步地，所述GIS获取模块可以对所述地图进行浏览、放大、缩小、抓取、飞行等操作。
其中，所述数据汇聚模块，还可以将汇集信息回传至后方指挥中心，指挥中心根据汇集的信息以及预警结果向现场下达的指挥信息，将指挥信息推送至现场各终端。
其中，气象监测模块可以采集实时气象数据，所述气象数据包括，风力、风向、温度、湿度、气压等。
其中，所述计算分析模块可以根据预测模型，对气象因素进行临近预报。
其中，所述各个影响区域包括蔓延区、核心区、扩散区、安全区等。
其中，所述监测点终端包括显示界面，其可以显示预警事件，所述预警事件以红、橙、黄、蓝依次表示由高到低的严重程度。
其中，***还包括采集现场视频数据，通过摄像头采集，发送到数据汇聚模块，经过数据压缩，发送到指挥中心。
一种突发事件电力应急处置现场全域监测信息交互支撑前置服务方法，其特征在于，
S1.采集现场突发事件区域的GIS地图，形成矢量化网格；
S2.采集现场突发事件区域监测点小尺度微气象数据，与后方指挥中心大尺度气象数据库相连，通过插值算法获得多尺度的气象数据；
S3.将采集的不同尺度的气象数据和GIS数据发送到计算分析模块；
S4.将监测点不同尺度的气象数据、监测点坐标关联至矢量化网格中，形成气象数据矢量化网格；基于应急处置人员的实时位置，结合微气象数据，计算并标定事故的各个影响区域；
S5.将不同尺度的气象数据输入到山火、危化等事故模拟推演模型，对事故进行趋势演算，根据阈值判定，发布事故预警等级；
S6.将分析计算的预警结果推送至现场监测点的终端以及指挥中心；
其中，事故模拟推演模型构建包括：
建立一训练模型，所述训练模型采用CNN或者RNN神经网络和KNN临近算法；
制定表单，所述表单包括属性数据，每行属性数据包括监测点标志、采集设备、采集时间、预警等级，所述采集设备包括用于监测现场的多通道传感器，所述预警等级包括安全、注意、警示和警报级分别与红、橙、黄、绿一一对应；
查询历史表，对训练模型进行训练，得到训练后的事故模拟推演模型，查找历史表的方式为：根据监测点标志查找对应采集设备，获取数据变化最大的通道数据，作为训练的历史数据；再根据对当前监测点标志，对历史数据所属的预警等级进行划分；
获取区域内某监测点的实时数据，并将该实时数据作为该事故模拟推演模型的数据输入，数据经事故模拟推演模型分类后输出预警等级。
本实施例通过构建应急处置现场组网搭建前置技术支撑服务***，利用GIS 服务与气象数据融合，有效提供现场区域内立体可视化数据，为现场应急处置，提供基于全域监测数据服务以及数据中转；其次，提供基于边缘计算的数据处理和分析研判，提供基于事故模拟推演模型的预警和辅助决策，可以快速对采集的实时数据进行处理；同时，通过多种现场数据的显示，有利于处置现场与指挥中心的信息交互，有利于应急处置人员的人身安全，有利于突发事件的应急处置。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种突发事件电力应急处置现场全域监测信息交互支撑前置服务***，其特征在于，***包括：
GIS获取模块，采集现场突发事件区域的GIS地图，形成矢量化网格；
气象监测模块，采集现场突发事件区域监测点小尺度微气象数据，与后方指挥中心大尺度气象数据库相连，通过插值算法获得多尺度的气象数据；
数据汇聚模块，与所述GIS获取模块、气象监测模块相连，将采集的不同尺度的气象数据和GIS数据发送到计算分析模块；
计算分析模块，与所述数据汇聚模块相连，将监测点不同尺度的气象数据、监测点坐标关联至矢量化网格中，形成气象数据矢量化网格；基于应急处置人员的实时位置，结合微气象数据，计算并标定事故的各个影响区域；
辅助决策模块，与所述计算分析模块相连，将不同尺度的气象数据输入到山火、危化等事故模拟推演模型，对事故进行趋势演算，根据阈值判定，发布事故预警等级；
预警推送模块，与所述辅助决策模块相连，将分析计算的预警结果推送至现场监测点的终端以及指挥中心。
2.根据权利要求1所述突发事件电力应急处置现场全域监测信息交互支撑前置服务***，其特征在于，所述GIS获取模块可以采集二维或者三维地图。
3.根据权利要求1所述突发事件电力应急处置现场全域监测信息交互支撑前置服务***，其特征在于，所述GIS获取模块可以对所述地图进行浏览、放大、缩小、抓取、飞行等操作。
4.根据权利要求1所述突发事件电力应急处置现场全域监测信息交互支撑前置服务***，其特征在于，所述数据汇聚模块，还可以将汇集信息回传至后方指挥中心，指挥中心根据汇集的信息以及预警结果向现场下达的指挥信息，将指挥信息推送至现场各终端。
5.根据权利要求1所述突发事件电力应急处置现场全域监测信息交互支撑前置服务***，其特征在于，气象监测模块可以采集实时气象数据，所述气象数据包括，风力、风向、温度、湿度、气压等。
6.根据权利要求1所述突发事件电力应急处置现场全域监测信息交互支撑前置服务***，其特征在于，所述计算分析模块可以根据预测模型，对气象因素进行临近预报。
7.根据权利要求1所述突发事件电力应急处置现场全域监测信息交互支撑前置服务***，其特征在于，所述各个影响区域包括蔓延区、核心区、扩散区、安全区等。
8.根据权利要求1所述突发事件电力应急处置现场全域监测信息交互支撑前置服务***，其特征在于，所述监测点终端包括显示界面，其可以显示预警事件，所述预警事件以红、橙、黄、绿依次表示由高到低的严重程度。
9.根据权利要求1所述突发事件电力应急处置现场全域监测信息交互支撑前置服务***，其特征在于，还包括采集现场视频数据，通过摄像头采集，发送到数据汇聚模块，经过数据压缩，发送到指挥中心。
10.一种突发事件电力应急处置现场全域监测信息交互支撑前置服务方法，其特征在于，包括：
S1.采集现场突发事件区域的GIS地图，形成矢量化网格；
S2.采集现场突发事件区域监测点小尺度微气象数据，与后方指挥中心大尺度气象数据库相连，通过插值算法获得多尺度的气象数据；
S3.将采集的不同尺度的气象数据和GIS数据发送到计算分析模块；
S4.将监测点不同尺度的气象数据、监测点坐标关联至矢量化网格中，形成气象数据矢量化网格；基于应急处置人员的实时位置，结合微气象数据，计算并标定事故的各个影响区域；
S5.将不同尺度的气象数据输入到山火、危化等事故模拟推演模型，对事故进行趋势演算，根据阈值判定，发布事故预警等级；
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200327 |
|
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