CN109784712A - 基于物联网的防雷接地实时监测及风险预估系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于物联网的防雷接地实时监测及风险预估系统及方法，涉及防雷接地网领域，该发明基于物联网实现，通过感知层、网络层和应用层的配合使用，可以对防雷接地网的各项数据进行整合，并分析各项数据之间的逻辑关系，根据逻辑关系计算分析和判断，从而实现对防雷接地网的实时监测以及对未来风险的预估，本申请可以实现对风险进行提前预判告警，因此监测的可靠性和安全性都更高。

Description

基于物联网的防雷接地实时监测及风险预估系统及方法

技术领域

本发明涉及防雷接地网领域，尤其是一种基于物联网的防雷接地实时监测及风险预估系统及方法。

背景技术

防雷接地网用于对被保护物进行防雷接地保护，防雷接地网的有效工作是保证被保护物安全的基础。为了对防雷接地网的工作状况进行检测，各类防雷接地监测设备已被广泛应用，这类监测设备免去了人工测量的繁琐，节约了大量的人力物力和财力。然而目前的防雷接地监测设备的监测较为单一，通常是对防雷接地网的某一指标进行检测，并在超出预设值时报警，这种监测较为单一和片面，数据综合性较差。另一方面，防雷接地网的安装位置通常较为偏僻且交通条件恶劣，从防雷接地监测设备监测到防雷接地网发生故障进行报警，至维修人员抵达现场并对故障进行排除这一过程花费的时间较长，在这段时间内，被保护物处于危险状态，因此现有的防雷接地监测设备的即时性也较差。

发明内容

本发明人针对上述问题及技术需求，提出了一种基于物联网的防雷接地实时监测及风险预估系统及方法，本申请基于物联网，对防雷接地网的各项相关数据进行整合，依据各数据间存在的逻辑关系可以实现对防雷接地网的实时监测以及对未来风险的预估。

本发明的技术方案如下：

一种基于物联网的防雷接地实时监测及风险预估系统，该系统用于防雷接地网中，防雷接地网包括由上至下依次串联的避雷针、引下线和接地网，其特征在于，系统包括：感知层、网络层和应用层，感知层通过网络层与应用层相互通信连接；

感知层位于系统的最底层，感知层包括设置在防雷接地网的安装环境中的土壤状态监测模块、大气状态监测模块和雷电监测模块，设置在避雷针处的避雷针状态监测模块，设置在引下线处的引下线状态监测模块，以及设置在接地网处的接地网状态监测模块；感知层通过各个模块采集数据；

网络层位于系统的中间层，网络层包括通信模块、第三方数据库、时序数据库、云计算平台以及云数据库，通信模块连接感知层中的各个模块，通信模块和第三方数据库分别连接时序数据库，通信模块获取感知层采集到的数据并发送至时序数据库，时序数据库根据通信模块和第三方数据库提供的数据按照时间顺序存储有防雷接地网的运行环境数据、运行状态数据以及经历的各次雷击事件的雷电监测数据；时序数据库连接云计算平台，云计算平台用于根据时序数据库中的数据预估防雷接地网是否有运行风险；云计算平台连接云数据库；

应用层位于系统的最顶层，应用层包括人机平台和告警模块，人机平台和告警模块分别连接网络层中的云计算平台，人机平台还连接网络层中的云数据库；人机平台用于接收用户上传的防雷接地网的设计布局以及初始属性参数并发送至云计算平台和云数据库，人机平台还用于在设计布局上显示防雷接地网中存在运行风险的部分，告警模块用于在预估到防雷接地网有运行风险时发出告警；云数据库用于存储防雷接地网对应的实例，防雷接地网对应的实例包括防雷接地网的设计布局、初始属性参数、运行环境数据、运行状态数据、经历的各次雷击事件的雷电监测数据以及运行风险预估结果。

一种基于物联网的防雷接地实时监测及风险预估方法，该方法用于上述防雷接地实时监测及风险预估系统中，该方法包括：

获取防雷接地网的初始属性参数，获取防雷接地网的运行环境数据和运行状态数据，运行环境数据包括防雷接地网的安装环境的环境数据，运行状态数据包括防雷接地网在运行过程中产生的数据；

根据运行环境数据、防雷接地网的初始属性参数和防雷接地网的运行状态数据预估防雷接地网的实时属性是否能支持防雷接地网正常工作；

当预估防雷接地网的实时属性不能支持防雷接地网正常工作时，确定防雷接地网具有运行风险；

当预估防雷接地网的实时属性能支持防雷接地网正常工作，且接收到对下一次雷击事件的雷击预报数据时，获取防雷接地网历史经历的若干次雷击事件的雷电监测数据；

根据获取到的雷电监测数据和对下一次雷击事件的雷击预报数据对防雷接地网进行热应力和电应力校验以预估防雷接地网是否能承受下一次雷击事件；

若预估防雷接地网不能承受下一次雷击事件，则确定防雷接地网具有运行风险；

在预估防雷接地网存在运行风险时，发出告警信息。

其进一步的技术方案为，根据运行环境数据、防雷接地网的初始属性参数和防雷接地网的运行状态数据预估防雷接地网的实时属性是否能支持防雷接地网正常工作，包括：

根据运行环境数据、防雷接地网的初始属性参数和防雷接地网的运行状态数据确定防雷接地网的使用寿命；

根据运行环境数据和运行状态数据分析防雷接地网是否存在实时突发状况；

若分析到防雷接地网的使用寿命达到寿命预警范围，和/或，分析到存在实时突发状况，则确定防雷接地网的实时属性不能支持防雷接地网正常工作；

若分析到防雷接地网的使用寿命未达到寿命预警范围，且未分析到实时突发状况，则确定防雷接地网的实时属性能支持防雷接地网正常工作；

其中，运行环境数据包括土壤状态数据、大气状态数据以及风速，防雷接地网的初始属性参数包括避雷针的初始属性参数、引下线的初始属性参数以及接地网的初始属性参数；防雷接地网的运行状态数据包括避雷针的运行状态数据、引下线的运行状态数据以及接地网的运行状态数据。

其进一步的技术方案为，根据运行环境数据、防雷接地网的初始属性参数和防雷接地网的运行状态数据确定防雷接地网的使用寿命，包括：

根据大气状态数据、避雷针的运行状态数据以及避雷针的初始属性参数预估避雷针的使用寿命；

根据大气状态数据、土壤状态数据、引下线的初始属性参数以及引下线的运行状态数据预估引下线的使用寿命；

根据土壤状态数据以及接地网的初始属性参数预估接地网的使用寿命；

确定防雷接地网的使用寿命是避雷针、引下线和接地网中使用寿命最短的时长。

其进一步的技术方案为，根据大气状态数据、避雷针的运行状态数据以及避雷针的初始属性参数预估避雷针的使用寿命，包括：

根据避雷针的初始属性参数、避雷针的运行状态数据和大气状态数据计算避雷针的腐蚀速率，并根据确定得到的腐蚀速率预估避雷针的第一使用寿命，大气状态数据至少包括大气温湿度、大气SO₂含量和大气NaCl含量，避雷针的初始属性参数至少包括避雷针使用的材料、长度以及避雷针的初始半径和/或初始截面积，避雷针的运行状态数据包括实时测量的避雷针的电阻值；

根据避雷针的初始属性参数确定避雷针的金属疲劳度，并根据确定得到的金属疲劳度预估避雷针的第二使用寿命；

确定避雷针的使用寿命为第一使用寿命和第二使用寿命中较短的时长。

其进一步的技术方案为，根据大气状态数据、土壤状态数据、引下线的初始属性参数以及引下线的运行状态数据预估引下线的使用寿命，包括：

根据大气状态数据以及引下线的初始属性参数计算处于大气中的引下线的腐蚀速率，并根据确定得到的腐蚀速率预估处于大气中的引下线的使用寿命，大气状态数据至少包括大气温湿度、大气SO₂含量和大气NaCl含量，引下线的初始属性参数至少包括引下线使用的材料、长度以及引下线的初始半径和/或初始截面积；

根据引下线的运行状态数据中包括的实时腐蚀速率预估处于大气和土壤交界部分的引下线的使用寿命；

根据土壤状态数据以及引下线的初始属性参数确定处于土壤中的引下线的腐蚀速率，并根据确定得到的腐蚀速率预估处于土壤中的引下线的使用寿命，土壤状态数据至少包括土壤电阻率、土壤温湿度、土壤PH值以及土壤含气量；

预估引下线的使用寿命为处于大气中的引下线的使用寿命、处于大气和土壤交界部分的引下线的使用寿命，以及处于土壤中的引下线的使用寿命中最短的时长。

其进一步的技术方案为，根据运行环境数据和运行状态数据分析防雷接地网是否存在实时突发状况，包括：

根据运行环境数据中的风速分析避雷针是否存在实时突发状况；

根据引下线的运行状态数据中的引下线的回路电阻分析引下线是否存在实时突发状况；

根据接地网的运行状态数据和运行环境数据中的土壤状态数据分析接地网是否存在实时突发状况，根据接地网的运行状态数据分析接地网是否存在实时突发状况；

若避雷针、引下线和接地网中存在至少一项存在实时突发状况，则确定防雷接地网存在实时突发状况；

若避雷针、引下线和接地网均不存在实时突发状况，则确定防雷接地网不存在实时突发状况。

其进一步的技术方案为，每次雷击事件的雷电监测数据分别包括平均雷暴频率、平均雷暴电流强度、平均雷暴电荷、平均雷暴能量和平均雷暴上升陡度、雷电流、雷击能量、雷击强度、雷击次数、雷击极性以及雷电流持续时间；

根据获取到的雷电监测数据和对下一次雷击事件的雷击预报数据对防雷接地网进行热应力和电应力校验以预估防雷接地网是否能承受下一次雷击事件，包括：

对获取到的雷电监测数据进行灰色关联分析得到雷电监测数据中与雷电流值关联程度最高的数据项，并根据对下一次雷击事件的雷击预报数据中与雷电流值关联程度最高的数据项预估下一次雷击事件的雷电流值；

对获取到的雷电监测数据进行灰色关联分析得到雷电监测数据中与雷电流持续时间关联程度最高的数据项，并根据对下一次雷击事件的雷击预报数据中与雷电流持续时间关联程度最高的数据项预估下一次雷击事件的雷电流持续时间；

根据预估得到的下一次雷击事件的雷电流持续时间计算防雷接地网在下一次雷击事件中的最大承受电流；

若预估得到的下一次雷击事件的雷电流达到最大承受电流，则确定防雷接地网不能承受下一次雷击事件。

其进一步的技术方案为，该方法还包括：

在云数据库存储的预案列表中查询与告警信息对应的解决方案，预案列表中存储有各种告警信息及其对应的解决方案；

在发出告警信息的同时显示对应的解决方案；

若接收到与告警信息对应的新的解决方案，则更新预案列表。

其进一步的技术方案为，该方法还包括：

将防雷接地网的所有相关数据作为一个实例存储在云数据库中，防雷接地网的相关数据至少包括防雷接地网的初始属性参数、运行环境数据、运行状态数据、经历的各次雷击事件的雷电监测数据以及运行风险预估结果。

本发明的有益技术效果是：

本发明提出了一种基于物联网的防雷接地实时监测及风险预估系统及方法，本申请基于物联网，通过感知层、网络层和应用层的配合使用，可以对防雷接地网的各项数据进行整合，并分析各项数据之间的逻辑关系，根据逻辑关系计算分析和判断，从而实现对防雷接地网的实时监测以及对未来风险的预估，本申请可以对风险进行提前预判告警，而不是在发生风险后才告警，因此监测的可靠性和安全性都更高。同时，本申请将监测的各个防雷接地网的相关信息作为一个实例储存在云数据库供用户查看，可以为防雷接地网的设计提供参考。

附图说明

图1是本申请公开的基于物联网的防雷接地实时监测及风险预估系统的系统架构图。

图2是本申请公开的基于物联网的防雷接地实时监测及风险预估方法的方法流程图。

图3是在执行图2所示的流程确定防雷接地网的使用寿命时的信息流向图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步说明。

本申请公开了一种基于物联网的防雷接地实时监测及风险预估系统，该系统主要用于对防雷接地网进行实时监测及风险预估，防雷接地网为现有的常规结构，包括由上至下依次串联的避雷针、引下线和接地网。

请参考图1，本申请公开的防雷接地实时监测及风险预估系统基于物联网实现，主要包括感知层、网络层和应用层，感知层通过网络层与应用层相互通信连接，具体的：

感知层位于整个系统的最底层，主要包括设置在防雷接地网的安装环境中的土壤状态监测模块、大气状态监测模块和雷电监测模块，设置在避雷针处的避雷针状态监测模块，设置在引下线处的引下线状态监测模块，以及设置在接地网处的接地网状态监测模块。感知层的各个模块中分别包括不同类型的数据测量装置，数据测量装置可以是传感器，也可以是现有的测量设备。感知层通过这些模块采集防雷接地网的相关数据，各个模块中包含的传感器的类型根据实际需要配置。比如，土壤状态监测模块包括土壤电阻率传感器、温湿度传感器以及土壤PH值传感器，使得通过土壤状态监测模块采集到的土壤状态数据包括土壤电阻率、土壤温湿度、土壤PH值以及土壤含气量。大气状态监测模块包括温湿度传感器、大气SO₂传感器以及大气Nacl传感器，使得大气状态监测模块采集到的大气状态数据包括大气温湿度、大气SO₂含量和大气NaCl含量。雷电监测模块主要由雷电监测仪实现，使得雷电监测模块采集到的每次雷击事件的雷击实测数据主要包括这次雷击事件的雷电流、雷击能量、雷击强度、雷击次数、雷击极性以及雷电流持续时间。避雷针状态监测模块包括非接触式接地电阻监测装置，使得避雷针状态监测模块采集到的避雷针的运行状态数据主要包括避雷针的实时的电阻值。引下线状态监测模块包括非接触式接地电阻监测装置和电化学探针，电化学探针通常设置在大气与土壤交界处的引下线上，使得引下线状态监测模块采集到的引下线的运行状态数据主要包括引下线的回路电阻以及引下线在大气与土壤交界处的实时腐蚀速率。接地网状态监测模块包括非接触式接地电阻监测装置，使得接地网状态监测模块采集到的接地网的运行状态数据主要包括接地网的回路电阻。

网络层位于整个系统的中间层，网络层包括通信模块、第三方数据库、时序数据库、云计算平台以及云数据库，通信模块和第三方数据库分别连接时序数据库，时序数据库连接云计算平台，云计算平台连接云数据库。通信模块可以是私有网络、互联网、有线通信网以及无线通信网等，起到通信传输的作用，通信模块连接感知层中的各个模块并获取感知层采集到的数据。第三方数据库通常是气象局的系统，主要用于提供气象局官方发布的防雷接地网所在区域的气象数据，这些气象数据通常是无法直接利用数据测量装置测得的，本申请中的气象数据主要包括风速以及针对雷击事件的雷击预报数据，气象局发布的雷击预报数据主要包括平均雷暴频率、平均雷暴电流强度、平均雷暴电荷、平均雷暴能量和平均雷暴上升陡度。通信模块将获取到的数据发送至时序数据库，第三方数据库也将气象局发布的气象数据发送至时序数据库，时序数据库按照时间顺序对这些数据进行存储，主要存储有防雷接地网运行环境数据、运行状态数据以及雷电监测模块采集到的该防雷接地网经历的各次雷击事件的雷电监测数据。其中，运行环境数据主要包括土壤状态监测模块采集到的土壤状态数据、大气状态监测模块采集到的大气状态数据以及第三方数据库提供的气象数据中的风速。运行状态数据包括引下线状态监测模块采集到的引下线的运行状态数据以及接地网状态监测模块采集到的接地网的运行状态数据。每次雷击事件的雷电监测数据包括第三方数据库提供的气象数据中针对这次雷击事件的雷击预报数据以及雷电监测模块在这次雷击事件中实际监测到的雷击实测数据。云计算平台是具有数据计算和分析能力的设备，比如是服务器或服务器集群，云计算平台用于根据时序数据库中的数据预估防雷接地网是否有运行风险。云数据库主要用于进行信息的存储，本系统中的相关数据都可以存储在云数据库中，方便后续查询应用。

应用层位于整个系统的最顶层，应用层主要包括人机平台和告警模块，人机平台和告警模块分别连接网络层中的云计算平台，人机平台还连接网络层中的云数据库。人机平台通常是具有人机交互界面的主机设备，比如计算机和智能手机等，用于可以通过人机平台上传防雷接地网的相关信息，还可以通过人机平台查询对防雷接地网的实时监测及风险预估的结果。在本申请中，人机平台用于接收用户上传的防雷接地网的设计布局以及初始属性参数并发送至云计算平台和云数据库，人机平台还用于在设计布局上显示防雷接地网中存在运行风险的部分。告警模块是具有警示功能的器件，其可以独立于人机平台，也可以直接集成在人机平台上，比如集成为人机平台的显示屏，本申请以两者独立为例，告警模块用于在预估到防雷接地网有运行风险时发出告警。

本申请公开的防雷接地实时监测及风险预估系统更具有实用意义的应用方式是同时对多个防雷接地网进行实时监测和风险预估，则感知层中包括的各个模块分别设置在各个防雷接地网中，感知层采集到的各个防雷接地网的相关数据统一汇总到网络层进行处理，然后由应用层统一管理和监测。

基于图1公开的系统，本申请还公开了一种基于物联网的防雷接地实时监测及风险预估方法，该方法包括如下步骤，请参考图2所示的流程图：

步骤S01，获取防雷接地网的初始属性参数，防雷接地网的初始属性参数通常是由用户通过人机平台自主上传的，防雷接地网的初始属性参数包括避雷针、引下线和接地网三者各自的初始属性参数，本申请中的初始属性参数主要包括三者各自使用的材料、长度以及初始半径和/或截面积。

用户还可以通过人机平台自主上传防雷接地网的设计布局，该设计布局指的是防雷接地网在其所在的被保护物上的布置图示，比如被保护物是一幢大楼，则设计布局是防雷接地网在大楼中的布置图示。实际应用时，一个较为大型的被保护物中通常会设置多个防雷接地网，则用户上传的该设计布局实际包括多个防雷接地网的布置图示。则对应的，在该步骤中，该系统还会获取到防雷接地网的设计布局。

步骤S02，获取防雷接地网的运行环境数据和运行状态数据。如上所述，运行环境数据包括土壤状态数据、大气状态数据以及风速，运行状态数据包括引下线的运行状态数据以及接地网的运行状态数据。

步骤S03，根据运行环境数据、防雷接地网的初始属性参数和防雷接地网的运行状态数据预估防雷接地网的实时属性是否能支持防雷接地网正常工作，主要基于两个方面进行预估，一是防雷接地网的使用寿命，二是实时突发状况。

一、关于使用寿命部分，根据运行环境数据、防雷接地网的初始属性参数和防雷接地网的运行状态数据确定防雷接地网的使用寿命，其数据流请参考图3，具体的：

(1)、根据大气状态数据、避雷针的运行状态数据以及避雷针的初始属性参数预估避雷针的使用寿命。本申请主要从两方面来预估避雷针的使用寿命：

第一方面，根据避雷针的腐蚀速率来预估避雷针的第一使用寿命。由于避雷针采用金属材料制成，而金属在大气中会受到腐蚀，大气中金属的腐蚀速率主要受大气温湿度、大气SO₂含量和大气NaCl含量的影响，本领域技术人员可以根据避雷针使用的材料，以及该材料在大气环境中的腐蚀速率的计算公式计算得到避雷针的腐蚀速率。不同材料的金属在大气中的腐蚀速率的计算公式都可以查询现有的参考文献，比如“基于大气腐蚀检测仪的锌在大气环境中腐蚀行为的研究”中给出了锌在大气中的腐蚀速率的计算方法，因此本申请对具体的计算方法不作详细介绍。

本申请还提供了一种避雷针的腐蚀速率的计算方法，假设避雷针的运行状态数据中所包括的避雷针的实时的电阻值为r，则根据公式可以计算得到避雷针的实时截面积S，其中，ρ为避雷针材料的电阻率，l为避雷针长度，则计算避雷针的实时的有效半径为随着时间的推移可以得到实时的有效半径与时间之间的关系式，对该关系式求导就可以得到避雷针实时的腐蚀速率。

在计算得到避雷针的腐蚀速率后，即可以根据腐蚀速率预估出使用寿命，本申请提供的预估思路为：预设避雷针在达到最大使用寿命时的有效半径为R₀，避雷针的初始属性参数中的初始半径为R₁，在避雷针投入使用之前，可以通过计算(R₁-R₀)/腐蚀速率预估避雷针的使用寿命，该使用寿命即为避雷针的总的使用寿命。在避雷针的使用过程中也可以预估避雷针剩余的使用寿命，通过计算腐蚀速率*腐蚀时间可以确定避雷针的腐蚀深度，这里的腐蚀时间可以是避雷针已经使用的时长，利用初始半径R₁减去该腐蚀深度就能预估到避雷针实时的有效半径R₂，再通过计算(R₂-R₀)/腐蚀速率就能预估避雷针的使用寿命，这种方法下预估得到的使用寿命即为避雷针从此刻开始剩余的使用寿命。

第二方面，根据避雷针的金属疲劳度来预估避雷针的第二使用寿命。金属疲劳度可以根据避雷针所用材料的S-N曲线确定，S-N曲线与避雷针的初始属性参数有关，通常是根据材料的试验数据得到的，其纵坐标为最大应力σ、横坐标为应力循环基数N，利用S-N曲线确定材料的金属疲劳度从而预估得到使用寿命的做法是本领域目前较为常用的，“疲劳分析的数值计算方法及实例”这一专业资料中对相关内容进行了详细介绍，本申请在此不再赘述。

利用上述两种方法确定得到的第一使用寿命和第二使用寿命中较短的时长，即为避雷针的使用寿命的时长。

(2)、根据大气状态数据、土壤状态数据、引下线的初始属性参数以及引下线的运行状态数据预估引下线的使用寿命。引下线主要包括三个部分：处于大气中的部分、处于大气和土壤交界的部分、处于土壤中的部分，分别对这三部分的使用寿命进行计算：

处于大气中的部分：同样的，引下线使用金属制成，金属在大气中会受到大气腐蚀，因此也根据大气状态数据以及引下线的初始属性参数计算处于大气中的引下线的腐蚀速率并确定处于大气中的引下线的使用寿命，这一部分的使用寿命的计算与避雷针的使用寿命的计算类似，本申请不赘述。

处于大气和土壤交界的部分：一般包括土壤上10cm与土壤下20cm的区域，此区域一般为引下线腐蚀最为严重的部分，为重点监测区域，如上所述，本申请获取到的引下线的运行状态数据中包括基于电化学探针法获取到的实时腐蚀速率，根据该实时腐蚀速率就能确定这一部分的引下线的使用寿命。

处于土壤中的部分：金属在土壤中也会受到土壤的腐蚀，土壤中金属的腐蚀速率主要受土壤电阻率、土壤温湿度、土壤PH值以及土壤含气量的影响，因此本领域技术人员可以根据引下线使用的材料、土壤状态数据以及该材料在土壤中的腐蚀速率的计算公式就可以计算得到这部分的腐蚀速率。不同材料在土壤中的腐蚀速率的计算公式可以查询现有的参考文献，比如钢在土壤中的腐蚀速率的计算公式为：

Y＝3.36-9.63(10^-5)(X₁)+0.29(X₂)+0.034(X₃)+0.012(X₄)

其中，Y,X₁,X₂,X₃,X₄依次表示腐蚀速率、土壤电阻率、土壤PH值、土壤湿度以及土壤含气量，其中土壤含气量的测定需要借助专用仪器取样测量，而且考虑到一片区域内的土壤含气量是一个稳定的值，因此该公式中使用到的土壤含气量可以预先取样测量后作为一个预设值进行设定。在计算得到腐蚀速率后，即可以根据腐蚀速率预估出处于土壤中的部分的使用寿命，同样的，这部分与避雷针基于腐蚀速率计算得到使用寿命的计算方法类似。

在依照上述方法分别计算得到引下线的三个部分的使用寿命后，预估引下线的使用寿命为这三部分使用寿命中最短的时长。

(3)、根据土壤状态数据、接地网的初始属性参数以及接地网的运行状态数据预估接地网的使用寿命，接地网处于土壤中，本领域技术人员可以根据接地网使用的材料、土壤状态数据以及该材料在土壤中的腐蚀速率的计算公式就可以计算得到接地网的腐蚀速率从而预估得到使用寿命。计算方法与引下线处于土壤中的部分的使用寿命的计算方法相似。

通过上述方法分别计算得到避雷针、引下线和接地网的使用寿命后，就可以确定整个防雷接地网的使用寿命是三者中使用寿命最短的时长。

二、关于实时突发状况部分，主要可以分为两部分：

(1)、分析避雷针是否存在实时突发状况。由于避雷针普遍被安装于高处，主要载荷为风压，若实时的风压超过避雷针能承受的风压，则避雷针可能发生断裂，因此本申请以风速作为判断指标来分析避雷针是否能承受风压：分析第三方数据库提供的风速是否达到预设的风速阈值，若达到风速阈值，则预估避雷针不能承受风压，可能会发生断裂，此时确定避雷针存在实时突发状况，否则确定避雷针不存在实时突发状况。该风速阈值的设定可以根据实际情况来自定义，比如根据避雷针安装处的可靠性来设定。

(2)、分析引下线和接地网是否存在实时突发状况。引下线的实时突发状况的分析利用引下线的运行状态数据，如上所述，具体的，利用引下线以及接地网的运行状态数据中分别包括的回路电阻，根据回路电阻就可以判断引下线以及接地网是否遇到实时突发状况而工作异常，比如预设引下线的回路电阻的报警值，则当实际测得的引下线的回路电阻大于该报警值时则确认引下线遇到突发状态状况而工作异常，报警值的具体阻值可以根据需要设定。

接地网的实时突发状况的分析利用接地网的运行状态数据以及运行环境数据中的土壤状态数据，具体的，利用接地网的运行状态数据中包括的回路电阻以及土壤状态数据中包括的土壤电阻率，当回路电阻和土壤电阻率中至少一项达到报警值时，确定接地网存在实时突发状况，当回路电阻和土壤电阻率都未达到报警值时，确定接地网不存在实时突发状况。利用回路电阻和土壤电阻率进行判断的具体方法同引下线部分，此处不再举例。

在避雷针、引下线和接地网均不存在实时突发状况时，确定整个防雷接地网不存在实时突发状况，否则确定防雷接地网存在实时突发状况。

对于防雷接地网的使用寿命和实时突发状况两部分，若分析到防雷接地网的使用寿命达到寿命预警范围，和/或，分析到存在实时突发状况，则确定防雷接地网的实时属性不能支持防雷接地网正常工作；若分析到防雷接地网的使用寿命未达到寿命预警范围，且未分析到实时突发状况，则确定防雷接地网的实时属性能支持防雷接地网正常工作。

步骤S04，当预估防雷接地网的实时属性能支持防雷接地网正常工作时，执行下列步骤S05。当预估防雷接地网的实时属性不能支持防雷接地网正常工作时，确定防雷接地网具有运行风险，并执行下列步骤S08。

步骤S05，当预估防雷接地网的实时属性能支持防雷接地网正常工作，且接收到第三方数据库提供的气象局对下一次雷击事件的雷击预报数据时，获取防雷接地网历史经历的若干次雷击事件的雷电监测数据，比如获取经历的最近100次雷击事件的雷电监测数据，如上所述，每次雷击事件的雷电监测数据分别包括平均雷暴频率、平均雷暴电流强度、平均雷暴电荷、平均雷暴能量、平均雷暴上升陡度、雷电流、雷击能量、雷击强度、雷击次数、雷击极性以及雷电流持续时间等。

步骤S06，根据获取到的雷电监测数据以及下一次雷击事件的雷击预报数据对防雷接地网进行热应力和电应力校验以预估防雷接地网是否能承受实时预报的下一次雷击事件，包括如下步骤：

首先，预估下一次雷击事件产生的雷电流。对获取到的雷电监测数据进行灰色关联分析，得到雷电监测数据中与雷电流关联程度最高的数据项，并拟合得到两者之间的对应关系。在即将发生雷击时，气象局会发布的下一次雷击事件的雷击预报数据，也即预报下一次雷击的平均雷暴频率、平均雷暴电流强度、平均雷暴电荷、平均雷暴能量和平均雷暴上升陡度，则根据其中与雷电流关联程度最高的数据项以及两者之间的对应关系就可以预估下一次雷击事件的雷电流。

其次，计算防雷接地网在下一次雷击事件中的最大承受电流。对获取到的雷电监测数据进行灰色关联分析，得到雷电监测数据中与雷电流持续时间关联程度最高的数据项以及两者之间的关系，并拟合得到两者之间的对应关系，则根据气象局发布的下一次雷击事件的雷击预报数据中与雷电流持续时间关联程度最高的数据项以及两者之间的对应关系就可以预估下一次雷击事件的雷电流持续时间。则计算最大承受电流的计算公式如下：

其中，I_g是最大承受电流。C是防雷接地网的热稳定系数，若避雷针、引下线和接地网采用的金属材料对应的热稳定系数均不同，则选取其中最小的热稳定系数，不同金属材料对应的热稳定系数不同，比如铜为210，钢为70。S_g是防雷接地网中避雷针、引下线和接地网的实时截面积中最小的取值，实时截面积是根据实时半径计算得到的，实时半径的计算参考上述步骤S03。t_g即为预估的下一次雷击事件的雷电流持续时间。

将防雷接地网在下一次雷击事件中的最大承受电流与预估的下一次雷击事件的雷电流进行比较，若预估的下一次雷击事件的雷电流达到最大承受电流，则确定防雷接地网不能承受实时预报的下一次雷击事件，否则确定防雷接地网可以承受实时预报的下一次雷击事件。

步骤S07，若预估防雷接地网不能承受下一次雷击事件，则确定防雷接地网具有运行风险，并执行下列步骤S08；若预估防雷接地网能承受下一次雷击事件，则继续进行实时监测，也即继续执行上述步骤S02。

步骤S08，在该系统按照上述流程的工作过程中，若分析到防雷接地网具有运行风险，则发出告警信息，该告警信息可以提示会产生运行风险的部分以及会产生运行风险的原因。若用户自主上传了防雷接地网的设计布局，则还可以在设计布局上显示产生运行风险的部分的位置，从而提供可视化的告警。

进一步的，在图1所示的系统的云数据库中还存储有预案列表，预案列表中存储有各种告警信息及其对应的解决方案。则还可以在存储的预案列表中查询与告警信息对应的解决方案，使得在发出告警信息的同时显示对应的解决方案供运维人员参考，以缩短排除问题所需的时间。若发生较为罕见的问题，预案列表中未存储相应的解决方案，或者针对某一问题运维人员采用了新的解决方法，则运维人民可以通过人机平台将告警信息与新的解决方案的对应关系存储到预案列表中以更新预案列表，从而扩充预案列表，为后续出现类似问题提供便利。

进一步的，对于本申请公开的防雷接地实时监测及风险预估系统监测的每一个防雷接地网，该系统可以将一个防雷接地网的所有相关数据作为一个实例存储在云数据库中，防雷接地网的相关数据至少包括防雷接地网的初始属性参数、运行环境数据、运行状态数据、经历的各次雷击事件的雷电监测数据以及运行风险预估结果，还可以包括防雷接地网的设计布局等。则该系统还可以开放查询功能，供设计部门对实例进行查询，设计部门可以根据自身的运行环境等在云数据库中查询与自身环境相似的实例，通过查询该实例的防雷接地网的所有相关数据可以确定其运行情况，从而针对性的设计出最优方案。

以上所述的仅是本申请的优选实施方式，本发明不限于以上实施例。可以理解，本领域技术人员在不脱离本发明的精神和构思的前提下直接导出或联想到的其他改进和变化，均应认为包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于物联网的防雷接地实时监测及风险预估系统，所述系统用于防雷接地网中，所述防雷接地网包括由上至下依次串联的避雷针、引下线和接地网，其特征在于，所述系统包括：感知层、网络层和应用层，所述感知层通过所述网络层与所述应用层相互通信连接；

所述感知层位于所述系统的最底层，所述感知层包括设置在所述防雷接地网的安装环境中的土壤状态监测模块、大气状态监测模块和雷电监测模块，设置在避雷针处的避雷针状态监测模块，设置在所述引下线处的引下线状态监测模块，以及设置在所述接地网处的接地网状态监测模块；所述感知层通过各个模块采集数据；

所述网络层位于所述系统的中间层，所述网络层包括通信模块、第三方数据库、时序数据库、云计算平台以及云数据库，所述通信模块连接所述感知层中的各个模块，所述通信模块和所述第三方数据库分别连接所述时序数据库，所述通信模块获取所述感知层采集到的数据并发送至所述时序数据库，所述时序数据库根据所述通信模块和所述第三方数据库提供的数据按照时间顺序存储有所述防雷接地网的运行环境数据、运行状态数据以及经历的各次雷击事件的雷电监测数据；所述时序数据库连接所述云计算平台，所述云计算平台用于根据所述时序数据库中的数据预估所述防雷接地网是否有运行风险；所述云计算平台连接所述云数据库；

所述应用层位于所述系统的最顶层，所述应用层包括人机平台和告警模块，所述人机平台和所述告警模块分别连接所述网络层中的所述云计算平台，所述人机平台还连接所述网络层中的所述云数据库；所述人机平台用于接收用户上传的所述防雷接地网的设计布局以及初始属性参数并发送至所述云计算平台和所述云数据库，所述人机平台还用于在所述设计布局上显示所述防雷接地网中存在运行风险的部分，所述告警模块用于在预估到所述防雷接地网有运行风险时发出告警；所述云数据库用于存储所述防雷接地网对应的实例，所述防雷接地网对应的实例包括所述防雷接地网的设计布局、初始属性参数、运行环境数据、运行状态数据、经历的各次雷击事件的雷电监测数据以及运行风险预估结果。

2.一种基于物联网的防雷接地实时监测及风险预估方法，所述方法应用于如权利要求1所述的防雷接地实时监测及风险预估系统中，其特征在于，所述方法包括：

获取所述防雷接地网的初始属性参数，获取所述防雷接地网的运行环境数据和运行状态数据，所述运行环境数据包括所述防雷接地网的安装环境的环境数据，所述运行状态数据包括所述防雷接地网在运行过程中产生的数据；

根据所述运行环境数据、所述防雷接地网的初始属性参数和所述防雷接地网的运行状态数据预估所述防雷接地网的实时属性是否能支持所述防雷接地网正常工作；

当预估所述防雷接地网的实时属性不能支持所述防雷接地网正常工作时，确定所述防雷接地网具有运行风险；

当预估所述防雷接地网的实时属性能支持所述防雷接地网正常工作，且接收到对下一次雷击事件的雷击预报数据时，获取所述防雷接地网历史经历的若干次雷击事件的雷电监测数据；

根据获取到的所述雷电监测数据和所述对下一次雷击事件的雷击预报数据对所述防雷接地网进行热应力和电应力校验以预估所述防雷接地网是否能承受下一次雷击事件；

若预估所述防雷接地网不能承受下一次雷击事件，则确定所述防雷接地网具有运行风险；

在预估所述防雷接地网存在运行风险时，发出告警信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述运行环境数据、所述防雷接地网的初始属性参数和所述防雷接地网的运行状态数据预估所述防雷接地网的实时属性是否能支持所述防雷接地网正常工作，包括：

根据所述运行环境数据、所述防雷接地网的初始属性参数和所述防雷接地网的运行状态数据确定所述防雷接地网的使用寿命；

根据所述运行环境数据和所述运行状态数据分析分析所述防雷接地网是否存在实时突发状况；

若分析到所述防雷接地网的使用寿命达到寿命预警范围，和/或，分析到存在实时突发状况，则确定所述防雷接地网的实时属性不能支持所述防雷接地网正常工作；

若分析到所述防雷接地网的使用寿命未达到所述寿命预警范围，且未分析到实时突发状况，则确定所述防雷接地网的实时属性能支持所述防雷接地网正常工作；

其中，所述运行环境数据包括土壤状态数据、大气状态数据以及风速，所述防雷接地网的初始属性参数包括避雷针的初始属性参数、引下线的初始属性参数以及接地网的初始属性参数；所述防雷接地网的运行状态数据包括避雷针的运行状态数据、引下线的运行状态数据以及接地网的运行状态数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述运行环境数据、所述防雷接地网的初始属性参数和所述防雷接地网的运行状态数据确定所述防雷接地网的使用寿命，包括：

根据所述大气状态数据、所述避雷针的运行状态数据以及所述避雷针的初始属性参数预估避雷针的使用寿命；

根据所述大气状态数据、所述土壤状态数据、所述引下线的初始属性参数以及所述引下线的运行状态数据预估引下线的使用寿命；

根据所述土壤状态数据以及所述接地网的初始属性参数预估接地网的使用寿命；

确定所述防雷接地网的使用寿命是所述避雷针、引下线和接地网中使用寿命最短的时长。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述大气状态数据、所述避雷针的运行状态数据以及所述避雷针的初始属性参数预估避雷针的使用寿命，包括：

根据所述避雷针的初始属性参数、所述避雷针的运行状态数据和所述大气状态数据计算所述避雷针的腐蚀速率，并根据确定得到的腐蚀速率预估所述避雷针的第一使用寿命，所述大气状态数据至少包括大气温湿度、大气SO₂含量和大气NaCl含量，所述避雷针的初始属性参数至少包括所述避雷针使用的材料、长度以及所述避雷针的初始半径和/或初始截面积，所述避雷针的运行状态数据包括实时测量的所述避雷针的电阻值；

根据所述避雷针的初始属性参数确定所述避雷针的金属疲劳度，并根据确定得到的金属疲劳度预估所述避雷针的第二使用寿命；

确定所述避雷针的使用寿命为所述第一使用寿命和所述第二使用寿命中较短的时长。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述大气状态数据、所述土壤状态数据、所述引下线的初始属性参数以及所述引下线的运行状态数据预估引下线的使用寿命，包括：

根据所述大气状态数据以及所述引下线的初始属性参数计算处于大气中的引下线的腐蚀速率，并根据确定得到的腐蚀速率预估处于大气中的引下线的使用寿命，所述大气状态数据至少包括大气温湿度、大气SO₂含量和大气NaCl含量，所述引下线的初始属性参数至少包括所述引下线使用的材料、长度以及所述引下线的初始半径和/或初始截面积；

根据所述引下线的运行状态数据中包括的实时腐蚀速率预估处于大气和土壤交界部分的引下线的使用寿命；

根据所述土壤状态数据以及所述引下线的初始属性参数确定处于土壤中的引下线的腐蚀速率，并根据确定得到的腐蚀速率预估处于土壤中的引下线的使用寿命，所述土壤状态数据至少包括土壤电阻率、土壤温湿度、土壤PH值以及土壤含气量；

预估所述引下线的使用寿命为处于大气中的引下线的使用寿命、处于大气和土壤交界部分的引下线的使用寿命，以及处于土壤中的引下线的使用寿命中最短的时长。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述运行环境数据和所述运行状态数据分析所述防雷接地网是否存在实时突发状况，包括：

根据所述运行环境数据中的风速分析所述避雷针是否存在实时突发状况；

根据所述引下线的运行状态数据中的引下线的回路电阻分析所述引下线是否存在实时突发状况；

根据所述接地网的运行状态数据和所述运行环境数据中的土壤状态数据分析所述接地网是否存在实时突发状况；

若所述避雷针、引下线和接地网中存在至少一项存在实时突发状况，则确定所述防雷接地网存在实时突发状况；

若所述避雷针、引下线和接地网均不存在实时突发状况，则确定所述防雷接地网不存在实时突发状况。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每次雷击事件的雷电监测数据分别包括平均雷暴频率、平均雷暴电流强度、平均雷暴电荷、平均雷暴能量和平均雷暴上升陡度、雷电流、雷击能量、雷击强度、雷击次数、雷击极性以及雷电流持续时间；

所述根据获取到的所述雷电监测数据和所述对下一次雷击事件的雷击预报数据对所述防雷接地网进行热应力和电应力校验以预估所述防雷接地网是否能承受下一次雷击事件，包括：

对获取到的所述雷电监测数据进行灰色关联分析得到所述雷电监测数据中与雷电流关联程度最高的数据项，并根据所述对下一次雷击事件的雷击预报数据中与雷电流关联程度最高的数据项预估下一次雷击事件的雷电流；

对获取到的所述雷电监测数据进行灰色关联分析得到所述雷电监测数据中与雷电流持续时间关联程度最高的数据项，并根据所述对下一次雷击事件的雷击预报数据中与雷电流持续时间关联程度最高的数据项预估下一次雷击事件的雷电流持续时间；

根据预估得到的下一次雷击事件的雷电流持续时间计算所述防雷接地网在下一次雷击事件中的最大承受电流；

若预估得到的下一次雷击事件的雷电流达到所述最大承受电流，则确定所述防雷接地网不能承受下一次雷击事件。

9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在云数据库存储的预案列表中查询与所述告警信息对应的解决方案，所述预案列表中存储有各种告警信息及其对应的解决方案；

在发出告警信息的同时显示对应的解决方案；

若接收到与所述告警信息对应的新的解决方案，则更新所述预案列表。

10.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述防雷接地网的所有相关数据作为一个实例存储在云数据库中，所述防雷接地网的相关数据至少包括所述防雷接地网的初始属性参数、运行环境数据、运行状态数据、经历的各次雷击事件的雷电监测数据以及运行风险预估结果。