CN111814010A - 一种基于大数据的楼宇监控系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种基于大数据的楼宇监控系统及方法，包括总网络服务器、子服务器和大数据库，总网络服务器用于接收各子服务器发送的监控数据，并获取各子系统的数据发展趋势；子服务器用于处理各楼宇子系统的监控数据，并将处理后的数据上传至总网络服务器；大数据库用于存储各楼宇子系统的监控数据以及对应变化数据。该系统能够使楼宇日常监控管理中，各子系统相互配合，既方便统筹管理，又能够在遇到紧急情况时，快速应对，更有利于保护人身、财产安全，同时能够方便掌握各子系统的联系，以便在一个子系统出现异常时，快速、全面的掌握异常的影响范围，此外，该系统还能够在事故发生前进行预警，有利于消除潜在隐患。

Description

一种基于大数据的楼宇监控系统及方法

技术领域

本发明实施例涉及大数据技术领域，具体涉及一种基于大数据的楼宇监控系统及方法。

背景技术

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构，它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

随着智能楼宇的迅速发展，各自动化子系统技术在楼宇设备管理中得到了广泛的应用。楼宇监控中各子系统比如配用电、暖通、照明、环境、安防、广播、资讯等专业等以及光伏发电等清洁能源新兴专业，一般都是分立设置、独自管理，各专业有各自相对独立的监控系统，而楼宇监控运营中的日常物业管理是各个子系统相互协作配合完成的。

但是，现有的楼宇监控系统存在以下缺陷：

(1)楼宇监控中各子系统独立监控不利于楼宇日常管理，且当出现紧急情况时，各子系统很难做到相互配合，不利于保障人身、财产安全；

(2)在楼宇监控中，各子系统的联系错综复杂，一个子系统出现异常，可能影响多个不同的领域，而现有的楼宇监控系统无法快速、全面的掌握各个异常的影响范围，不利于减小损失；

(3)现有的楼宇监控系统只能在事故发生后做出反应，而无法在事故发生前进行预警，使得监控系统的监控效果不理想，无法有效消除潜在隐患。

发明内容

为此，本发明实施例提供一种基于大数据的楼宇监控系统及方法，该系统能够使楼宇日常监控管理中，各子系统相互配合，既方便统筹管理，又能够在遇到紧急情况时，快速应对，更有利于保护人身、财产安全，同时，能够方便掌握各子系统的联系，以便在一个子系统出现异常时，快速、全面的掌握异常的影响范围，有利于减小损失，此外，该系统还能够在事故发生前进行预警，使得监控系统的监控效果更好，有利于消除潜在隐患，能有效解决现有技术中存在的问题。

为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：一种基于大数据的楼宇监控系统，包括：

总网络服务器，所述总网络服务器用于接收各子服务器发送的监控数据，并通过与大数据库对比，获取各子系统的数据发展趋势；

子服务器，所述子服务器的数量为至少一个，用于处理各楼宇子系统的监控数据，并将处理后的数据上传至总网络服务器；

大数据库，所述大数据库用于存储各楼宇子系统的监控数据以及对应变化数据。

进一步地，所述子服务器连接有数据处理模块，且子服务器通过数据传输模块与总网络服务器连接。

进一步地，所述总网络服务器通过大数据分析模块与大数据库连接，且总网络服务器连接有操作单元，所述操作单元通过子操作模块、反馈模块与子服务器连接。

进一步地，所述大数据分析模块连接有关联函数确认模块。

进一步地，所述子服务器连接有预警模块和报警模块。

另外，本发明还提供了种基于大数据的楼宇监控方法，包括如下步骤：

S100、建立支持多种楼宇子系统操作的服务器，并且实时接收各个楼宇子系统发送的监控数据；

S200、通过大数据库获取各个楼宇子系统的联系性以及关联度；

S300、当其中一个或几个楼宇子系统的数据出现异常时，通过各楼宇子系统的联系性以及关联度对各个楼宇子系统进行应对操作；

S400、当其中一个或几个楼宇子系统的数据出现较大波动时，通过大数据分析获取数据波动子系统的发展趋势图。

进一步地，在步骤S400中，获取数据波动子系统发展趋势图的具体步骤为：

S401、调取与数据波动子系统相关的各个楼宇子系统的监控数据；

S402、若与数据波动子系统相关的各个楼宇子系统的监控数据无明显变化，则确定数据波动子系统为独立波动，直接采取应对措施解决问题；

S403、若与数据波动子系统相关的各个楼宇子系统的监控数据有一个或多个出现明显变化，则确定数据波动子系统为联动波动，通过大数据库获取该联动波动状态下的各子系统数据发展趋势，并制定发展趋势图；

S404、对数据波动子系统以及与之联动的各个楼宇子系统设置报警阈值进行预警防护，并采用联动调控的方式消除隐患。

进一步地，在步骤S100中，将服务器接收的各个楼宇子系统发送的监控数据的波动划分为正常、明显变化、较大波动和异常四个变化范围，并且设置四个对应的阈值。

进一步地，在步骤S300中，对多个楼宇子系统进行应对操作时，根据各楼宇子系统的关联度设置多个操作级别，优先处理数据异常子系统，之后根据对应的操作级别循环处理其它关联子系统，直至各个子系统监控数据的波动均处于正常范围。

进一步地，在步骤S200中，当一个子系统的监控数据发生较大波动时，收集其它子系统监控数据的变化值；

通过大数据库获取该子系统与其它关联子系统的多组对应变化数据，并确定各个关联函数以及关联度；

将本楼宇收集的各个对应变化数据代入对应的关联函数，判断该楼宇各子系统的联系性是否适用于此关联函数；

若适用，则采用此关联函数作为本楼宇各子系统的联系标准，若不适用，则收集多组本楼宇的各子系统对应变化数据，建立新的关联函数并不断补充完善。

本发明实施例具有如下优点：

(1)本发明能够使楼宇日常监控管理中，各子系统相互配合，既方便统筹管理，又能够在遇到紧急情况时，快速应对，更有利于保护人身、财产安全；

(2)本发明能够方便掌握各子系统的联系，以便在一个子系统出现异常时，快速、全面的掌握异常的影响范围，有利于减小损失；

(3)本发明能够在事故发生前进行预警，使得楼宇监控系统的监控效果更好，有利于消除潜在隐患。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，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，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。

本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。

图1为本发明的整体结构示意图；

图2为本发明的流程结构示意图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例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做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。

如图1所示，本发明提供了一种基于大数据的楼宇监控系统，包括总网络服务器、子服务器和大数据库，总网络服务器为楼宇监控总控制中心，楼宇监控包括多个监控子系统，如配用电、暖通、照明、环境、安防、广播、资讯等，且各个子系统并不是独立的，相互之间有复杂的联系，当其中一个子系统出现异常时，可能会影响多个子系统，若只针对数据异常的子系统进行处理，不仅效果不明显，且很难消除范围影响，不利于减小损失，而本方案通过各子系统相互配合，既方便统筹管理，又能够在遇到紧急情况时，快速应对，更有利于保护人身、财产安全。

总网络服务器用于接收各子服务器发送的监控数据，并通过与大数据库对比，获取各子系统的数据发展趋势。

子服务器的数量为至少一个，分别与楼宇监控的各个子系统对应，用于处理各楼宇子系统的监控数据，并将处理后的数据上传至总网络服务器，子服务器连接有数据处理模块，且子服务器通过数据传输模块与总网络服务器连接，数据处理模块用于处理各子服务器接收的子系统数据，数据传输模块用于将子服务器处理后的数据上传至总网络服务器。

大数据库用于存储各楼宇子系统的监控数据以及对应变化数据，总网络服务器通过大数据分析模块与大数据库连接，大数据分析模块连接有关联函数确认模块，大数据分析模块用于根据各楼宇子系统的监控数据以及对应变化数据分析各子系统的关联性，并建立各子系统的关联函数，关联函数确认模块用于确定该监控楼宇各子系统的联系性是否适用于常规的各子系统的关联函数，若适用，则采用此关联函数作为本楼宇各子系统的联系标准，若不适用，则收集多组本楼宇的各子系统对应变化数据，建立新的关联函数并不断补充完善。

总网络服务器连接有操作单元，操作单元通过子操作模块、反馈模块与子服务器连接，操作单元用于根据各子服务器发送的监控数据以及关联函数确认模块确认的关联函数对异常的子系统进行分析，并制定应对方案，子操作模块用于具体控制各子服务器对子系统进行应对处理，反馈模块用于反馈处理结果，并根据反馈结果调整处理方案，直至异常消失。

子服务器连接有预警模块和报警模块，子服务器将各个楼宇子系统发送的监控数据的波动划分为正常、明显变化、较大波动和异常四个变化范围，当子系统发送的监控数据的波动超出较大波动范围时，预警模块报警，当子系统发送的监控数据的波动超出异常范围时，报警模块报警。

另外，如图2所示，本发明还提供了一种基于大数据的楼宇监控方法，包括如下步骤：

步骤S100、建立支持多种楼宇子系统操作的服务器，并且实时接收各个楼宇子系统发送的监控数据。

在步骤S100中，将服务器接收的各个楼宇子系统发送的监控数据的波动划分为正常、明显变化、较大波动和异常四个变化范围，并且设置四个对应的阈值，当子系统发送的监控数据的波动超出较大波动范围时，预警模块报警，当子系统发送的监控数据的波动超出异常范围时，报警模块报警。

步骤S200、通过大数据库获取各个楼宇子系统的联系性以及关联度，能够方便掌握各子系统的联系，以便在一个子系统出现异常时，快速、全面的掌握异常的影响范围，有利于减小损失。

在步骤S200中，当一个子系统的监控数据发生较大波动时，收集其它子系统监控数据的变化值，从而可以判断哪些子系统与其有关联；通过大数据库获取该子系统与其它关联子系统的多组对应变化数据，并确定各个关联函数以及关联度。

将本楼宇收集的各个对应变化数据代入对应的关联函数，判断该楼宇各子系统的联系性是否适用于此关联函数；若适用，则采用此关联函数作为本楼宇各子系统的联系标准，若不适用，则收集多组本楼宇的各子系统对应变化数据，建立新的关联函数并不断补充完善。

步骤S300、当其中一个或几个楼宇子系统的数据出现异常时，通过各楼宇子系统的联系性以及关联度对各个楼宇子系统进行应对操作。

在步骤S300中，对多个楼宇子系统进行应对操作时，根据各楼宇子系统的关联度设置多个操作级别，优先处理数据异常子系统，之后根据对应的操作级别循环处理其它关联子系统，直至各个子系统监控数据的波动均处于正常范围。

步骤S400、当其中一个或几个楼宇子系统的数据出现较大波动时，通过大数据分析获取数据波动子系统的发展趋势图。

在步骤S400中，获取数据波动子系统发展趋势图的具体步骤为：

步骤S401、调取与数据波动子系统相关的各个楼宇子系统的监控数据。

步骤S402、若与数据波动子系统相关的各个楼宇子系统的监控数据无明显变化，则确定数据波动子系统为独立波动，直接采取应对措施解决问题。

步骤S403、若与数据波动子系统相关的各个楼宇子系统的监控数据有一个或多个出现明显变化，则确定数据波动子系统为联动波动，通过大数据库获取该联动波动状态下的各子系统数据发展趋势，并制定发展趋势图，通过发展趋势图能够判定一个或几个楼宇子系统的数据出现较大波动时，是否会恶化为异常，从而能够在事故发生前进行预警，使得楼宇监控系统的监控效果更好，有利于消除潜在隐患。

步骤S404、对数据波动子系统以及与之联动的各个楼宇子系统设置报警阈值进行预警防护，并采用联动调控的方式消除隐患，即同时对多个与之相连的子系统进行调控，以保证各子系统的数据波动均处于正常范围内。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种基于大数据的楼宇监控系统，其特征在于，包括：

总网络服务器，所述总网络服务器用于接收各子服务器发送的监控数据，并通过与大数据库对比，获取各子系统的数据发展趋势；

子服务器，所述子服务器的数量为至少一个，用于处理各楼宇子系统的监控数据，并将处理后的数据上传至总网络服务器；

大数据库，所述大数据库用于存储各楼宇子系统的监控数据以及对应变化数据。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的楼宇监控系统，其特征在于：所述子服务器连接有数据处理模块，且子服务器通过数据传输模块与总网络服务器连接。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的楼宇监控系统，其特征在于：所述总网络服务器通过大数据分析模块与大数据库连接，且总网络服务器连接有操作单元，所述操作单元通过子操作模块、反馈模块与子服务器连接。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的楼宇监控系统，其特征在于：所述大数据分析模块连接有关联函数确认模块。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的楼宇监控系统，其特征在于：所述子服务器连接有预警模块和报警模块。

6.一种基于大数据的楼宇监控方法，其特征在于，包括如下步骤：

S100、建立支持多种楼宇子系统操作的服务器，并且实时接收各个楼宇子系统发送的监控数据；

S200、通过大数据库获取各个楼宇子系统的联系性以及关联度；

S300、当其中一个或几个楼宇子系统的数据出现异常时，通过各楼宇子系统的联系性以及关联度对各个楼宇子系统进行应对操作；

S400、当其中一个或几个楼宇子系统的数据出现较大波动时，通过大数据分析获取数据波动子系统的发展趋势图。

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的楼宇监控方法，其特征在于：在步骤S400中，获取数据波动子系统发展趋势图的具体步骤为：

S401、调取与数据波动子系统相关的各个楼宇子系统的监控数据；

S402、若与数据波动子系统相关的各个楼宇子系统的监控数据无明显变化，则确定数据波动子系统为独立波动，直接采取应对措施解决问题；

S403、若与数据波动子系统相关的各个楼宇子系统的监控数据有一个或多个出现明显变化，则确定数据波动子系统为联动波动，通过大数据库获取该联动波动状态下的各子系统数据发展趋势，并制定发展趋势图；

S404、对数据波动子系统以及与之联动的各个楼宇子系统设置报警阈值进行预警防护，并采用联动调控的方式消除隐患。

8.根据权利要求6所述的一种基于大数据的楼宇监控方法，其特征在于：在步骤S100中，将服务器接收的各个楼宇子系统发送的监控数据的波动划分为正常、明显变化、较大波动和异常四个变化范围，并且设置四个对应的阈值。

9.根据权利要求6所述的一种基于大数据的楼宇监控方法，其特征在于：在步骤S300中，对多个楼宇子系统进行应对操作时，根据各楼宇子系统的关联度设置多个操作级别，优先处理数据异常子系统，之后根据对应的操作级别循环处理其它关联子系统，直至各个子系统监控数据的波动均处于正常范围。

10.根据权利要求6所述的一种基于大数据的楼宇监控方法，其特征在于：在步骤S200中，当一个子系统的监控数据发生较大波动时，收集其它子系统监控数据的变化值；

通过大数据库获取该子系统与其它关联子系统的多组对应变化数据，并确定各个关联函数以及关联度；

将本楼宇收集的各个对应变化数据代入对应的关联函数，判断该楼宇各子系统的联系性是否适用于此关联函数；

若适用，则采用此关联函数作为本楼宇各子系统的联系标准，若不适用，则收集多组本楼宇的各子系统对应变化数据，建立新的关联函数并不断补充完善。

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