CN106681244A - 一种智能分布式配电室远程监控系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能分布式配电室远程监控系统,包括布置在各配电室的图像采集装置、环境采集装置和图像智能监控系统,以及布置在监控中心的数据采集模块、数据存储模块、机器学习模块、告警模块;图像智能监控系统获取图像数据生成配电室环境,设置告警门限值,当实时数据超出告警门限值时告警信息;数据采集模块接收图像智能监控系统上报的实时数据传输至数据存储模块保存,同时推送消息至机器学习模块,所述机器学习模块根据决策树模板分析各配电室的实时数据,判断是否存在发生故障的可能,若判断结果为是,则通过告警模块向监控中心管理员发送告警信息,所述机器学习模块同时还通过机器学习来修正决策树模板中的模型参数。
Description
技术领域
本发明涉及配电室监控领域,具体涉及一种智能分布式配电室远程监控系统。
背景技术
在配电自动化技术领域,配电室的监控、管理还处于比较低的层次,普遍采用人工巡检的方式,维护人员定期到配电室采集仪器仪表的状态,环境等信息手工记录并导入到系统中,不仅效率低下,采集数据不及时,而且使用的人工成本也很高昂。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种智能分布式配电室远程监控系统,可以解决现有配电室监控还采用人工巡检的方式,导致效率低、数据不及时,以及成本高的问题。
本发明通过以下技术方案实现:
一种智能分布式配电室远程监控系统,包括布置在各配电室的图像采集装置、环境采集装置和图像智能监控系统,以及布置在监控中心的数据采集模块、数据存储模块、机器学习模块、告警模块;
所述图像智能监控系统获取图像采集装置所采集图像数据生成配电室环境,然后在配电室环境中设置与环境采集装置所对应的告警门限值,当环境采集装置采集的实时数据超出告警门限值时,图像智能监控系统向配电室管理员发送告警信息;
所述监控中心的数据采集模块通过无线网络接收图像智能监控系统上报的实时数据,对实时数据进行ETL数据处理后传输至数据存储模块进行保存,同时推送消息至预置包有含决策树模板的知识库的机器学习模块,所述机器学习模块根据决策树模板分析各配电室的实时数据,判断是否存在发生故障的可能,若判断结果为是,则通过告警模块向监控中心管理员发送告警信息,所述机器学习模块同时还通过机器学习来修正决策树模板中的模型参数。
本发明的进一步方案是,所述机器学习模块还对数据存储模块中保存的各配电室数据进行数据整合和基于时间序列的趋势预测分析,得到未来一段时间各配电室环境预测数据,当预测数据超出各配电室环境告警门限值时,监控中心的告警模块向监控中心管理员及对应配电室管理员发送告警信息。
本发明的更进一步方案是,所述监控中心还布置有遥控装置,各配电室布置有与环境采集装置所采集对象配合的遥感装置,当告警模块发送告警信息时,还通过遥控装置向遥感装置发送信号执行操作。
本发明的进一步方案是,所述图像采集装置为多方位智能监控机器人。
本发明的进一步方案是,所述环境采集装置包括温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器、水位传感器。
本发明的进一步方案是,所述告警信息包括手机短信息、电子邮件。
本发明与现有技术相比的优点在于:
一、通过配电室的图像智能监控系统进行点监控,通过监控中心汇集各配电室的实时数据进行集中智能数据分析预判故障,通过机器学习模块逐渐完善决策树模板提高准确性,把配电室的监控网络有效的整合成一个分级分布式结构的整体,有效提高数据采集的效率、及时性,降低人工成本,并且可靠性高;
二、通过机器学习模块预测未来数据以预防故障,进一步提高配电室运行的安全性;
三、通过遥控和遥感装置在故障发生时及时进行操作,缩短故障排除时间,进一步提高配电室运行的安全性;
四、通过多方位智能监控机器人采集图像,技术成熟,使用方便。
附图说明
图1为本发明的系统框架图。
具体实施方式
如图1所示的一种智能分布式配电室远程监控系统,包括布置在各配电室的图像采集装置、环境采集装置和图像智能监控系统,以及布置在监控中心的数据采集模块、数据存储模块、机器学习模块、告警模块;
所述图像采集装置为多方位智能监控机器人,所述环境采集装置包括温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器、水位传感器,所述图像智能监控系统获取多方位智能监控机器人所采集图像数据生成配电室环境,然后在配电室环境中设置与各传感器所对应的告警门限值,当各传感器采集的实时数据超出告警门限值时,图像智能监控系统向配电室管理员发送包括手机短信息、电子邮件的告警信息;
所述监控中心的数据采集模块通过无线网络接收图像智能监控系统上报的实时数据,对实时数据进行ETL数据处理后传输至数据存储模块进行保存,同时推送消息至预置包有含决策树模板的知识库的机器学习模块,所述机器学习模块根据决策树模板分析各配电室的实时数据,判断是否存在发生故障的可能,若判断结果为是,则通过告警模块向监控中心管理员发送包括手机短信息、电子邮件的告警信息,所述机器学习模块同时还通过机器学习来修正决策树模板中的模型参数;所述机器学习模块还对数据存储模块中保存的各配电室数据进行数据整合和基于时间序列的趋势预测分析,得到未来一段时间各配电室环境预测数据,当预测数据超出各配电室环境告警门限值时,监控中心的告警模块向监控中心管理员及对应配电室管理员发送包括手机短信息、电子邮件的告警信息,所述机器学习模块还对数据存储模块中保存的各配电室数据进行数据整合和基于时间序列的趋势预测分析,得到未来一段时间各配电室环境预测数据,当预测数据超出各配电室环境告警门限值时,监控中心的告警模块向监控中心管理员及对应配电室管理员发送告警信息;所述监控中心还布置有遥控装置,各配电室布置有与各传感器所采集对象配合的遥感装置,当告警模块发送告警信息时,通过遥控装置向遥感装置发送信号执行操作。
Claims (6)
1. 一种智能分布式配电室远程监控系统,其特征在于:包括布置在各配电室的图像采集装置、环境采集装置和图像智能监控系统,以及布置在监控中心的数据采集模块、数据存储模块、机器学习模块、告警模块;
所述图像智能监控系统获取图像采集装置所采集图像数据生成配电室环境,然后在配电室环境中设置与环境采集装置所对应的告警门限值,当环境采集装置采集的实时数据超出告警门限值时,图像智能监控系统向配电室管理员发送告警信息;
所述监控中心的数据采集模块通过无线网络接收图像智能监控系统上报的实时数据,对实时数据进行ETL数据处理后传输至数据存储模块进行保存,同时推送消息至预置包有含决策树模板的知识库的机器学习模块,所述机器学习模块根据决策树模板分析各配电室的实时数据,判断是否存在发生故障的可能,若判断结果为是,则通过告警模块向监控中心管理员发送告警信息,所述机器学习模块同时还通过机器学习来修正决策树模板中的模型参数。
2. 如权利要求1所述的一种智能分布式配电室远程监控系统,其特征在于:所述机器学习模块还对数据存储模块中保存的各配电室数据进行数据整合和基于时间序列的趋势预测分析,得到未来一段时间各配电室环境预测数据,当预测数据超出各配电室环境告警门限值时,监控中心的告警模块向监控中心管理员及对应配电室管理员发送告警信息。
3. 如权利要求1或2所述的一种智能分布式配电室远程监控系统,其特征在于: 所述监控中心还布置有遥控装置,各配电室布置有与环境采集装置所采集对象配合的遥感装置,当告警模块发送告警信息时,还通过遥控装置向遥感装置发送信号执行操作。
4. 如权利要求1所述的一种智能分布式配电室远程监控系统,其特征在于:所述图像采集装置为多方位智能监控机器人。
5. 如权利要求1所述的一种智能分布式配电室远程监控系统,其特征在于:所述环境采集装置包括温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器、水位传感器。
6. 如权利要求1所述的一种智能分布式配电室远程监控系统,其特征在于:所述告警信息包括手机短信息、电子邮件。
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Publications (1)
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