CN116505663B - 一种农场用电安全状态监测预警*** - Google Patents

一种农场用电安全状态监测预警*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及用电监测技术领域，具体公开了一种农场用电安全状态监测预警***，所述***包括：电力监测模块，用于监测棚内每种农场设备的电力参数；农场设备管理平台，与所述电力监测模块通过NB‑loT网络进行通讯，用于接收电力监测模块获取的电力参数；六要素环境数据采集器，用于采集每个棚内的环境数据；农业气象站，用于监测棚外的环境参数；预警分析端，与所述农场设备管理平台、六要素环境数据采集器及农业气象站通讯连接，用于根据棚内外的预设环境数据对每种农场设备的电力参数进行模拟分析，将模拟分析的结果与农场设备管理平台上的电力参数进行比对分析，根据分析结果对农场用电安全进行预警。

Description

一种农场用电安全状态监测预警***
技术领域
本发明涉及用电监测技术领域，具体为一种农场用电安全状态监测预警***。
背景技术
随着智能设备及物联网技术的快速发展，通过智能农场进行农作物种植的方式逐渐取代传统的种植方式，通过在智能农场内集成各项传感组件及自动控制设备，能够自动根据实时的环境状态对种植棚进行智能控制，调整农作物的所处的环境参数，进而利用农作物的生长；而对于智能农场内配置的自动控制设备，由于其自动运行，因此其运行安全性及用电安全性需要对其进行实时监测，以保证其安全正常运行。
现有技术中，在用电安全监测过程中，会通过在智能设备上设置对应的电能参数采集模块，通过实时采集设备用电数据并对其进行分析，结合设备正常的用电历史数据，对其状态进行评价。
然而，现有技术虽然能够准确的对设备用电数据进行准确采集，但在判断的过程中，由于智能控制的不确定性，因此只能在一个较大的范围内对采集的用电数据进行判断，用电安全监测结果的敏感度较低；同时，单一的用电数据监测并不能完全对设备的运行状态进行判断，因此不利于对智能农场内智能设备的管理。
发明内容
本发明的目的在于提供一种农场用电安全状态监测预警***，解决以下技术问题：
如何更加准确的对农场用电安全进行监测并实现对农场设备的全面管理。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种农场用电安全状态监测预警***，所述***包括：
电力监测模块，用于监测棚内每种农场设备的电力参数；
农场设备管理平台，与所述电力监测模块通过NB-loT网络进行通讯，用于接收电力监测模块获取的电力参数；
六要素环境数据采集器，用于采集每个棚内的环境数据；
农业气象站，用于监测棚外的环境参数；
预警分析端，与所述农场设备管理平台、六要素环境数据采集器及农业气象站通讯连接，用于根据棚内外的预设环境数据对每种农场设备的电力参数进行模拟分析，将模拟分析的结果与农场设备管理平台上的电力参数进行比对分析，根据分析结果对农场用电安全进行预警。
在一个实施例中，所述模拟分析的过程包括：
针对每种农场设备的作业类型对应的预设环境参数；
获取每种农场设备运行过程中棚内外的预设环境数据，根据棚内外环境数据的变化状况对每种农场设备进行预测分析，将预测结果作为模拟分析结果。
在一个实施例中，对每种农场设备的预测过程包括：
通过公式 获得第k种农场设备实时的预测功率/>；
其中，为第k种农场设备棚内预设环境参数的个数，i=1、2、…、/>；/>为第k种农场设备的测算函数；/>为第k种农场设备的起始时间点；/>为第i个棚内预设环境参数变化函数；/>为外界环境影响系数；/>为第i个棚内预设环境参数变化函数对第k种农场设备的影响系数；/>为第k种农场设备的效率系数。
在一个实施例中，所述外界环境影响系数的获取过程包括：
通过公式计算获得外界环境影响系数/>；
其中，为第k种农场设备棚外预设环境参数的个数，j=1、2、…、/>；/>第j个棚外预设环境参数变化函数；/>第j个棚外预设环境参数标准值；/>为第j个棚外预设环境参数变化函数对第k种农场设备的影响系数；/>为第k种农场设备外界环境影响阈值。
在一个实施例中，所述农场设备包括自动灌溉喷淋机及自动通风装置；
当农场设备为自动灌溉喷淋机时，对应的预设环境参数包括土壤湿度、环境湿度及环境温度；
当农场设备为自动通风装置时，对应的预设环境参数包括二氧化碳浓度、环境温度及环境湿度。
在一个实施例中，根据分析结果对农场用电安全进行预警的过程包括：
根据农场设备管理平台上的电力参数拟合出第k种农场设备的实时功率P(t)；
通过公式计算获得实时误差系数/>；
当误差系数达到或超过预设阈值时，进行预警。
在一个实施例中，所述***还包括用电异常大数据分析模型；
所述用电异常大数据分析模型用于根据输入的环境参数预测日用电量；
所述预警分析端还用于根据预测日用电量与实际日用电量进行判断分析，根据判断分析结果进行预警。
在一个实施例中，所述用电异常大数据分析模型获取的过程包括：
将农场用电安全状态下的环境数据及对应的用电数据做为一组样本，根据农场的历史环境数据及对应的用电数据获取多组样本；
基于时间序列分析模型，通过多组样本进行机器学习训练，获得用电异常大数据分析模型。
在一个实施例中，所述预警分析端根据判断分析结果进行预警的过程包括：
通过公式计算获得用电量差值/>；
其中，Q为实际日用电量；为日预测用电量；
当用电量差值达到或超过差值阈值时，进行预警；
否则，通过计算获得风险值G；
当风险值达到或超过风险阈值时，进行预警；
其中，为日实时误差系数最大值，/>为修正系数。
本发明的有益效果：
（1）本发明一方面能够对设备的作业效果进行准确的判断，另一方面，预测结果能够作为用电参数准确的参考依据，进而能够对电力参数的运行安全性进行准确的判断，及时对设备运行过程中存在的漏电、设备电力故障问题进行技术的判断，保证了农场运维的稳定安全性。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明农场用电安全状态监测预警***的逻辑框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，在一个实施例中，提供了一种农场用电安全状态监测预警***，***包括电力监测模块、农场设备管理平台、六要素环境数据采集器、农业气象站及预警分析端，电力监测模块设置在每种农场设备上，能够获取常见电力参数的实时数据，例如电流、用电量等数据，农场设备则包括自动灌溉喷淋机、自动通风装置等智能农场常用的智能设备；将获取电力参数通过NB-loT网络上传至农场设备管理平台上，进而能够对多个设备的电力参数进行采集；六要素环境数据采集器能够对每个棚内的环境数据进行采集，例如棚内光照数据、气体数据、温度数据、土壤数据等，农业气象站则设置于棚外，能够对棚外的环境参数进行采集，主要采集的环境参数包括光照数据、气体数据、温度数据等；通过预警分析端，能够根据根据棚内外的预设环境数据对每种农场设备的电力参数进行模拟分析，将模拟分析的结果与农场设备管理平台上的电力参数进行比对分析，根据分析结果对农场用电安全进行预警。
以自动灌溉喷淋机为例，在智能农场中，自动灌溉喷淋机会根据土壤的湿度数据进行对应的喷淋灌溉作业，同时根据其他环境因素调整其运行参数；而在对其监测过程中，预警分析端通过针对自动灌溉喷淋机的作业类型对应设置预设环境参数，包括土壤湿度、环境湿度及环境温度，获取每种农场设备运行过程中棚内外的预设环境数据，通过对棚内外土壤湿度、环境湿度及环境温度的变化状况对自动灌溉喷淋机进行预测分析，进而能够基于自动灌溉喷淋机的实际工作效果对其工作运行状态进行反推，进而将预测的用电数据与实际数据进行比较分析，一方面能够对设备的作业效果进行准确的判断，另一方面，预测结果能够作为用电参数准确的参考依据，进而能够对电力参数的运行安全性进行准确的判断，及时对设备运行过程中存在的漏电、设备电力故障问题进行技术的判断，保证了农场运维的稳定安全性。
作为本发明的一种实施方式，提供了一种对每种农场设备的预测过程，具体地，首先根据该农场设备与对应预设环境参数之间对应的经验数据进行数据拟合，获得每种农场设备的测算函数及预设环境参数变化函数对农场设备的影响系数/>，之后通过公式 获得第k种农场设备实时的预测功率/>；其中，/>为第k种农场设备棚内预设环境参数的个数，i=1、2、…、/>；/>为第k种农场设备的测算函数；/>为第k种农场设备的起始时间点；/>为第i个棚内预设环境参数变化函数；/>为外界环境影响系数；/>为第i个棚内预设环境参数变化函数对第k种农场设备的影响系数；/>为第k种农场设备的效率系数；
外界环境影响系数的获取过程包括：
通过公式计算获得外界环境影响系数；
其中，为第k种农场设备棚外预设环境参数的个数，j=1、2、…、/>；/>第j个棚外预设环境参数变化函数；/>第j个棚外预设环境参数标准值；/>为第j个棚外预设环境参数变化函数对第k种农场设备的影响系数；/>为第k种农场设备外界环境影响阈值。
通过上述技术方案，基于农场设备工作前的环境数据及其工作过程中的环境数据的变化状态数据/>，将其代入至设备的测算函数中，进而实现对标准功率的预测过程，其中，农场设备的效率系数/>根据对应设备测算的转化率数据确定，进而获得农场设备实时的预测功率/>；需要说明的是，公式中/>为外界环境影响系数对预测过程的影响量，其中，外界环境影响系数/>根据关联的农场设备棚外预设环境参数相对对应标准值的偏差状况获得，由于预测功率是基于棚外预设环境参数处于标准值状态下获取的，因此通过公式/>计算获得外界环境影响系数/>，进而实现对预测结果的修正过程；其中，农场设备外界环境影响阈值及影响系数/>根据经验数据拟合获得，因此通过获取环境数据与对应标准值的偏离程度，实现外界环境影响系数的获取过程。
作为本发明的一种实施方式，根据分析结果对农场用电安全进行预警的过程包括：根据农场设备管理平台上的电力参数拟合出第k种农场设备的实时功率P(t)；通过公式 计算获得实时误差系数/>；
当误差系数达到或超过预设阈值时，进行预警。
通过上述技术方案，本实施例给出了根据分析结果对农场用电安全进行预警的具体过程，针对每种农场设备，本实施例通过公式计算获得实时误差系数/>，通过获取设备的起始时间点至当前时间点整体时段的偏差状况进行分析判断，进而能够通过实时误差系数/>实现预警过程。
需要说明的是，预设阈值根据对应农场设备的经验数据拟合设定，在此不作详述。
作为本发明的一种实施方式，农场设备还可以为自动通风装置；且当农场设备为自动通风装置时，对应的预设环境参数包括二氧化碳浓度、环境温度及环境湿度；具体预测的过程同自动灌溉喷淋机，在此不作赘述。
作为本发明的一种实施方式，所述***还包括用电异常大数据分析模型；
所述用电异常大数据分析模型用于根据输入的环境参数预测日用电量；
所述预警分析端还用于根据预测日用电量与实际日用电量进行判断分析，根据判断分析结果进行预警。
所述用电异常大数据分析模型获取的过程包括：
将农场用电安全状态下的环境数据及对应的用电数据做为一组样本，根据农场的历史环境数据及对应的用电数据获取多组样本；
基于时间序列分析模型，通过多组样本进行机器学习训练，获得用电异常大数据分析模型。
通过上述技术方案，本实施例中的***还包括用电异常大数据分析模型，其根据农场用电安全状态下的环境数据及对应的用电数据做为一组样本，根据农场的历史环境数据及对应的用电数据获取多组样本；基于时间序列分析模型，通过多组样本进行机器学习训练，获得用电异常大数据分析模型，因此，通过用电异常大数据分析模型，能够根据输入的环境参数预测日用电量；预警分析端则根据预测日用电量与实际日用电量进行判断分析，根据判断分析结果进行预警；在此过程中，预测日用电量与实际用电量的比对，在农场设备运行时能够对作业效果、启动灵敏性及其用电异常状况进行准确的判断，进而保证农场用电安全。
需要说明的是，基于时间序列分析模型进行机器训练的过程基于现有技术实现，在此不作进一步详述。
作为本发明的一种实施方式，所述预警分析端根据判断分析结果进行预警的过程包括：
通过公式计算获得用电量差值/>；
其中，Q为实际日用电量；为日预测用电量；
当用电量差值达到或超过差值阈值时，进行预警；
否则，通过计算获得风险值G；
当风险值达到或超过风险阈值时，进行预警；
其中，为日实时误差系数最大值，/>为修正系数。
通过上述技术方案，本实施例提供了一种预警分析端根据判断分析结果进行预警的过程，首先根据实际日用电量与预测日用电量的差值与差值阈值进行比对，当用电量差值较大时，说明农场设备存在安全风险，当用电量差值未超过差值阈值时，则通过计算获得风险值G，风险值G根据用电量差值及实时误差系数状况综合判断获得，修正系数/>根据经验数据拟合确定，进而实现对风险的二次预警过程，其中差值阈值及风险阈值均根据农场具体的设备状况经数据拟合后获得，因此当风险值达到或超过风险阈值时进行预警，保证农场用电安全。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (6)

1.一种农场用电安全状态监测预警***，其特征在于，所述***包括：
电力监测模块，用于监测棚内每种农场设备的电力参数；
农场设备管理平台，与所述电力监测模块通过NB-loT网络进行通讯，用于接收电力监测模块获取的电力参数；
六要素环境数据采集器，用于采集每个棚内的环境数据；
农业气象站，用于监测棚外的环境参数；
预警分析端，与所述农场设备管理平台、六要素环境数据采集器及农业气象站通讯连接，用于根据棚内外的预设环境数据对每种农场设备的电力参数进行模拟分析，将模拟分析的结果与农场设备管理平台上的电力参数进行比对分析，根据分析结果对农场用电安全进行预警；
所述模拟分析的过程包括：
针对每种农场设备的作业类型对应的预设环境参数；
获取每种农场设备运行过程中棚内外的预设环境数据，根据棚内外环境数据的变化状况对每种农场设备进行预测分析，将预测结果作为模拟分析结果；
对每种农场设备的预测过程包括：
通过公式 获得第k种农场设备实时的预测功率/>；
其中，为第k种农场设备棚内预设环境参数的个数，i=1、2、…、/>；/>为第k种农场设备的测算函数；/>为第k种农场设备的起始时间点；/>为第i个棚内预设环境参数变化函数；为外界环境影响系数；/>为第i个棚内预设环境参数变化函数对第k种农场设备的影响系数；/>为第k种农场设备的效率系数；
所述外界环境影响系数的获取过程包括：
通过公式计算获得外界环境影响系数/>；
其中，为第k种农场设备棚外预设环境参数的个数，j=1、2、…、/>；/>第j个棚外预设环境参数变化函数；/>第j个棚外预设环境参数标准值；/>为第j个棚外预设环境参数变化函数对第k种农场设备的影响系数；/>为第k种农场设备外界环境影响阈值。
2.根据权利要求1所述的一种农场用电安全状态监测预警***，其特征在于，所述农场设备包括自动灌溉喷淋机及自动通风装置；
当农场设备为自动灌溉喷淋机时，对应的预设环境参数包括土壤湿度、环境湿度及环境温度；
当农场设备为自动通风装置时，对应的预设环境参数包括二氧化碳浓度、环境温度及环境湿度。
3.根据权利要求1所述的一种农场用电安全状态监测预警***，其特征在于，根据分析结果对农场用电安全进行预警的过程包括：
根据农场设备管理平台上的电力参数拟合出第k种农场设备的实时功率P(t)；
通过公式计算获得实时误差系数/>；
当误差系数达到或超过预设阈值时，进行预警。
4.根据权利要求3所述的一种农场用电安全状态监测预警***，其特征在于，所述***还包括用电异常大数据分析模型；
所述用电异常大数据分析模型用于根据输入的环境参数预测日用电量；
所述预警分析端还用于根据预测日用电量与实际日用电量进行判断分析，根据判断分析结果进行预警。
5.根据权利要求4所述的一种农场用电安全状态监测预警***，其特征在于，所述用电异常大数据分析模型获取的过程包括：
将农场用电安全状态下的环境数据及对应的用电数据做为一组样本，根据农场的历史环境数据及对应的用电数据获取多组样本；
基于时间序列分析模型，通过多组样本进行机器学习训练，获得用电异常大数据分析模型。
6.根据权利要求4所述的一种农场用电安全状态监测预警***，其特征在于，所述预警分析端根据判断分析结果进行预警的过程包括：
通过公式计算获得用电量差值/>；
其中，Q为实际日用电量；为日预测用电量；
当用电量差值达到或超过差值阈值时，进行预警；
否则，通过计算获得风险值G；
当风险值达到或超过风险阈值时，进行预警；
其中，为日实时误差系数最大值，/>为修正系数。
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