CN113837657A - 一种带电作业风险识别预警及应急处置方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种带电作业风险识别预警及应急处置方法，可快速判断出当前作业环境，准确适应各种室内作业、户外作业的场景，根据不同的场景选择合适的通信方式，确保在不同场景下均能实现通信数据的有效传输，确保整个作业过程中通信的高效、顺畅。通过动态分析算法，分析作业环境的风险等级，可有效预测出作业环境风险等级的高低，及时提醒作业人员作业环境的危险程度，可有效减少人员伤亡。远程监控中心对作业环境监测数据、人员生命体征数据进行综合分析，对带电作业的风险进行快速识别及智能预判，及时发布预警信息，根据安全风险和预警情况匹配相应的应急处理预案，及时进行相应的应急处理，为人员安全提供安全保障和技术支撑，从而有效地保障带电作业人员的施工安全。
Description
技术领域
本发明应用于电力等行业带电作业现场，针对高空高危带电作业，包括带电测试、带电检查和带电维修等几方面，主动识别作业过程中的隐患及风险，及时预警防范，保障作业人员安全。
背景技术
电力行业，为了保障日常供电不停止，作业时电路并不会被切断，作业人员需要在高压电气设备上不停电进行检修、测试，甚至在高压铁塔上进行带电作业操作。带电作业是避免检修停电，保证正常供电的有效措施。带电作业的内容可分为带电测试、带电检查和带电维修等几方面。带电作业的对象包括发电厂和变电所电气设备、架空输电线路、配电线路和配电设备。带电作业的主要项目有：带电更换线路杆塔绝缘子、清扫和更换绝缘子、水冲洗绝缘子、压接修补导线和架空地线、检测不良绝缘子、测试更换隔离开关和避雷器、测试变压器温升及介质损耗值。
带电作业根据人体与带电体之间的关系可分为三类：等电位作业、地电位作业和中间电位作业。在整个带电作业过程中虽然身穿全套屏蔽服，但作业时要面对的，是上千伏的强大电流，不仅要适应绝缘时人体因静电感积聚所产生的强烈刺痛感，还要忍受当电流强度过大时，对耳膜产生振动所引起的“嗡嗡”声，身心承受压力都非常巨大，高空作业极易疲劳，稍有不慎及误操作，就会造成人员生命危险，而且现场环境的好坏也直接影响作业人员的身体健康。
因此，本发明的带电作业风险识别预警及应急处置方法针对带电作业现场进行智能分析和风险识别，实时监测作业环境以及人员生命体征，当发现异常情况时，给以现场作业人员实时预警并进行紧急防范处置，保障人员安全，以快速应对现场突发风险情况，为带电作业人员安全提供安全保障和技术支撑，从而保障作业人员安全。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种带电作业风险识别预警及应急处置，具体包括以下步骤：
步骤1，在进行带电作业前，构建带电作业风险识别预警及应急处置平台，所述平台包括通信保障装置、环境风险识别预警装置、人体监测装置和远程监控中心；其中，通信保障处置装置构建不同环境下的通信保障网络；风险识别预警装置为智能风险识别预警装置。
步骤2，通信保障装置通过自适应算法，判断出当前作业环境，快速适应各种室内作业、户外作业的场景，根据不同的场景选择合适的通信方式，构建不同作业场景下的通信保障网络。
步骤3，在通信保障网络构建完成后，利用环境风险识别预警单元装置中的各类感知装置，实现作业现场物联网状态感知、作业现场图像感知、作业设备感知和作业环境感知，建立作业现场的感知体系。
步骤4，在进行带电作业过程中，利用环境风险识别预警单元装置采集作业现场的感知数据，根据感知数据实现现场监控和环境风险预警，并将现场数据和环境风险预警情况回传给远程监控中心。
步骤5，人体监测装置实时监测作业人员的作业人员生命体征，并将人员生命体征发送至远程监控中心，远程监控中心根据预设的人员健康模型，结合作业人员的生命体征，识别作业人员身体异常情况，并将异常情况反馈至作业人员。
步骤6，远程监控中心结合环境风险预警数据和作业人员异常数据，启动应急处理机制，利用预设的带电作业紧急响应数据库，进行策略匹配，并采取对应的应急处理措施。
可选地，通信保障装置采用自适应算法，根据当前所处的环境，自动计算出最佳的通信模式，确保在不同场景下均能实现通信数据的有效传输；其中自适应算法具体为：
步骤A，利用北斗卫星通信系统判断是否可直接获取当前的地理位置信息，若可以获取当前的地址位置信息，则进入步骤B，否则进入步骤C；
步骤B，利用信号分析仪检测出周围移动基站信号强度，当移动基站信号强度大于第一设定阈值时，采用5G通信网络进行数据传输，进入步骤F；否则，进入步骤D；
步骤C，利用信号分析仪检测出周围路由设备WIFI信号强度，判断WIFI信号强度，当WIFI信号强度大于第二设定阈值时，与路由设备建立连接，采用WIFI网络进行数据传输，进入步骤F，否则，进入步骤D；
步骤D，判断所处区域内是否存在可联网移动终端，若存在，则与所处区域内的可联网移动终端建立连接，通过蓝牙、LORA、ZigBee协议中的一种或多种进行数据交互，将数据通过可联网移动终端进行传输，进入步骤F，否则，进入步骤E；其中，可联网移动终端为手机、笔记本、平板电脑中的一种或多种；
步骤E，通过DMR数字对讲与监控中心工作人员进行通信，进入步骤F；
步骤F，选用天通卫星通道通信模式，通信模式选择完成。
本发明提供的一种带电作业风险识别预警及应急处置，通过通信保障装置判断出当前作业环境，快速适应各种室内作业、户外作业的场景，根据不同的场景选择合适的通信方式，确保在不同场景下均能实现通信数据的有效传输，确保整个作业过程中通信的高效、顺畅。根据环境要素确定环境对作业人员的影响，通过动态分析算法，分析作业区域内的风险等级，可有效预测出作业环境风险等级的高低，及时提醒作业人员作业环境的危险程度，可有效减少人员伤亡。远程监控中心对作业环境监测数据、人员生命体征数据进行综合分析，对带电作业的风险进行快速识别及智能预判，及时发布预警信息，根据安全风险和预警情况匹配相应的应急处理预案，及时进行相应的应急处理，为人员安全提供安全保障和技术支撑，从而有效地保障带电作业人员的施工安全。
附图说明：
图1为基于物联网的电力作业安全监测及智能风险识别方法。
具体实施方式：
下面结合附图及具体实施方式对本发明作进一步的说明。
图1示出了基于物联网的电力作业安全监测及智能风险识别方法。
本发明公开了一种基于物联网的电力作业安全监测及智能风险识别方法，具体通过以下步骤实现：
步骤1，在进行带电作业前，构建带电作业风险识别预警及应急处置平台，所述平台包括通信保障装置、环境风险识别预警装置、人体监测装置和远程监控中心；其中，通信保障处置装置构建不同环境下的通信保障网络；风险识别预警装置为智能风险识别预警装置。
步骤2，通信保障装置通过自适应算法，判断出当前作业环境，快速适应各种室内作业、户外作业的场景，根据不同的场景选择合适的通信方式，构建不同作业场景下的通信保障网络。
可选地，通信保障装置采用自适应算法，根据当前所处的环境，自动计算出最佳的通信模式，确保在不同场景下均能实现通信数据的有效传输；其中自适应算法具体为：
步骤A，利用北斗卫星通信系统判断是否可直接获取当前的地理位置信息，若可以获取当前的地址位置信息，则进入步骤B，否则进入步骤C；
步骤B，利用信号分析仪检测出周围移动基站信号强度，当移动基站信号强度大于第一设定阈值时，采用5G通信网络进行数据传输，进入步骤F；否则，进入步骤D；
步骤C，利用信号分析仪检测出周围路由设备WIFI信号强度，判断WIFI信号强度，当WIFI信号强度大于第二设定阈值时，与路由设备建立连接，采用WIFI网络进行数据传输，进入步骤F，否则，进入步骤D；
步骤D，判断所处区域内是否存在可联网移动终端，若存在，则与所处区域内的可联网移动终端建立连接，通过蓝牙、LORA、ZigBee协议中的一种或多种进行数据交互，将数据通过可联网移动终端进行传输，进入步骤F，否则，进入步骤E；其中，可联网移动终端为手机、笔记本、平板电脑中的一种或多种；
步骤E，通过DMR数字对讲与监控中心工作人员进行通信，进入步骤F；
步骤F，选用天通卫星通道通信模式，通信模式选择完成。
通过自适应算法，能够有效的判断出当前作业环境，可快速适应各种室内作业、户野外作业等不同的场景，根据不同的场景选择合适的通信方式，形成完整的一体化通信保障体系，确保整个作业过程中通信的高效、顺畅。
步骤3，在通信保障网络构建完成后，利用环境风险识别预警单元装置中的各类感知装置，实现作业现场物联网状态感知、作业现场图像感知、作业设备感知和作业环境感知，建立作业现场的感知体系。
可选地，步骤3中，感知数据包括作现场设备状态、人员状态、作业环境气象数据。
步骤4，在进行带电作业过程中，利用环境风险识别预警单元装置采集作业现场的感知数据，根据感知数据实现现场监控和环境风险预警，并将现场数据和环境风险预警情况回传给远程监控中心。
可选地，环境风险预警为：结合作业人员实际作业点位的地理位置信息、海拔高度信息，根据空间风险识别影响模型，动态计算并分析作业区域内的环境要素，根据环境要素计算作业区域内的风险等级。
可选地，步骤4中环境风险预警具体为利用空间风险识别影响模型，结合作业现场采集的数据，通过动态分析算法，分析作业区域内的风险等级，对用户进行提示和警告，具体为：
步骤4.1，获取当前作业的人员所处的地理位置信息和所处的海拔高度信息，其中，地理位置信息可通过北斗卫星系统、移动基站、WIFI信息获得，由实际的通信方式决定，海拔高度信息可通过海拔测量仪获得。
步骤4.2，根据当前的地理位置信息，判断出当前的作业环境是室内还是户外，若判断出当前的作业环境为室内，则仅需测量室内环境要素，其中室内环境要素包括温湿度信息、可燃易爆气体浓度；若判断出当前的作业环境为户外，则需要测量户外环境要素，其中户外环境要素包括温湿度信息、可燃易爆气体浓度、气压、风速、风向。
步骤4.3，设置作业环境设置测量时间间隔t，若为室内作业环境，则测量时间间隔t＝t1，若为户外作业环境，则测量时间间隔t＝t2，其中t2<t1，t∈{t1，t2}，在作业前和作业中，对作业环境以时间间隔t进行测量，结合作业前和作业中的环境信息，绘制各个环境要素动态变化曲线。
步骤4.4，根据环境要素动态变化曲线，结合海拔高度信息，计算当前作业环境的风险指数，并推测整个作业过程的风险变化程度，其中风险指数由各个环境要素共同决定。
步骤4.5，根据风险指数的不同，计算风险等级，其中风险等级分为三级，其中风险一级和二级为表示当前环境适宜作业，风险等级三级表示当前的环境不宜作业。
步骤4.6，根据具体的风险等级执行相应的操作，包括提示用户可以进行作业和警告用户暂停作业。
通过动态分析算法，分析作业区域内的风险等级，可有效预测出作业环境风险等级的高低，及时提醒作业人员作业环境的危险程度，可有效减少人员伤亡。
步骤5，人体监测装置实时监测作业人员的作业人员生命体征，并将人员生命体征发送至远程监控中心，远程监控中心根据预设的人员健康模型，结合作业人员的生命体征，识别作业人员身体异常情况，并将异常情况反馈至作业人员。
可选地，步骤5中，识别作业人员身体异常情况具体为：采用可穿戴式设备采集流经人体的电流、人体体表场强，将电流和体表场强发送至远程监控中心，远程监控中心对人体电流情况、体表场强进行判断，如果电流超过人体感知水平1mA和/或体表场强超过2.4KV/cm，即判断作业人员身体异常，对作业人员发出警告。
可选地，人体监测装置还包括音视频采集单元，可获取作业人员作业过程的音视频数据；在远程监控中心获取人体监测装置发送的作业现场视频后，对作业现场视频进行处理，根据预设的风险识别模型，结合作业现场空间的3D立体模型，对作业环境监测数据、人员生命体征数据进行综合分析，对带电作业的风险进行快速识别及智能预判，将预判结果向作业人员实时进行反馈，并及时发布预警信息。
步骤6，远程监控中心结合环境风险预警数据和作业人员异常数据，启动应急处理机制，利用预设的带电作业紧急响应数据库，进行策略匹配，并采取对应的应急处理措施。
可选地，步骤6中，远程监控中心结合环境风险预警数据和作业人员异常数据，启动应急处理机制，利用预设的带电作业紧急响应数据库，进行策略匹配，并采取对应的应急处理措施。紧急响应数据库包括事故案例集，根据专家的专业知识、事故历史案例和专业工程师、检修人员在日常工作实践中积累的经验，将理论和经验相结合分析总结得到事故案例集，包括针对不同预警情况的解决方案，根据安全风险和预警情况匹配相应的应急处理预案，进行相应的应急处理。
综上所述，尽管本发明的基本结构、原理、方法通过以上实例予以具体阐述，但不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换。
Claims (6)
1.一种带电作业风险识别预警及应急处置方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，在进行带电作业前，构建带电作业风险识别预警及应急处置平台，所述平台包括通信保障装置、环境风险识别预警装置、人体监测装置和远程监控中心；其中，通信保障处置装置构建不同环境下的通信保障网络；
步骤2，通信保障装置通过自适应算法，快速适应各种室内作业、户外作业的场景，根据不同的场景选择合适的通信方式，构建不同作业场景下的通信保障网络；
步骤3，在通信保障网络构建完成后，利用环境风险识别预警单元装置中的各类感知装置，实现作业现场网络状态感知、作业现场图像感知、作业设备感知和作业环境感知，建立作业现场的感知体系；
步骤4，在进行带电作业过程中，利用环境风险识别预警单元装置获取作业现场的感知数据，根据感知数据实现现场监控和环境风险预警，并将现场数据和环境风险预警情况回传给远程监控中心；
步骤5，人体监测装置实时监测作业人员的作业人员生命体征，并将人员生命体征发送至远程监控中心，远程监控中心根据预设的人员健康模型，结合作业人员的生命体征，识别作业人员身体异常情况，并将异常情况反馈至作业人员；
步骤6，远程监控中心结合环境风险预警数据和作业人员异常数据，启动应急处理机制，利用预设的带电作业紧急响应数据库，进行策略匹配，并采取对应的应急处理措施。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的电力作业安全监测及智能风险识别方法，其特征在于：
步骤2中便携通信保障装置采用自适应算法，根据当前所处的环境，自动计算出最佳的通信模式，确保在不同场景下均能实现通信数据的有效传输；其中自适应算法具体为：
步骤A，利用北斗卫星通信系统判断是否可直接获取当前的地理位置信息，若可以获取当前的地址位置信息，则进入步骤B，否则进入步骤C；
步骤B，利用信号分析仪检测出周围移动基站信号强度，当移动基站信号强度大于第一设定阈值时，采用5G通信网络进行数据传输，进入步骤F；否则，进入步骤D；
步骤C，利用信号分析仪检测出周围路由设备WIFI信号强度，判断WIFI信号强度，当WIFI信号强度大于第二设定阈值时，与路由设备建立连接，采用WIFI网络进行数据传输，进入步骤F，否则，进入步骤D；
步骤D，判断所处区域内是否存在可联网移动终端，若存在，则与所处区域内的可联网移动终端建立连接，通过蓝牙、LORA、ZigBee协议中的一种或多种进行数据交互，将数据通过可联网移动终端进行传输，进入步骤F，否则，进入步骤E；其中，可联网移动终端为手机、笔记本、平板电脑中的一种或多种；
步骤E，通过DMR数字对讲与监控中心工作人员进行通信，进入步骤F；
步骤F，选用天通卫星通道通信模式，选择完成。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的电力作业安全监测及智能风险识别方法，其特征在于：
步骤3中感知数据包括作现场设备状态、人员状态、作业环境气象数据。
4.根据权利要求1所述的基于物联网的电力作业安全监测及智能风险识别方法，其特征在于：
步骤4中进行环境风险预警的方法具体为：结合作业人员实际作业点的地理位置信息、海拔高度信息，根据空间风险识别影响模型，动态计算并分析作业区域内的环境要素，根据环境要素计算作业区域内的风险等级。
5.根据权利要求1所述的基于物联网的电力作业安全监测及智能风险识别方法，其特征在于：
步骤5中识别作业人员异常情况具体为：采用可穿戴式设备采集流经人体的电流、人体体表场强，将电流和体表场强发送至远程监控中心，远程监控中心对人体电流情况、体表场强进行判断，如果电流超过人体感知水平1mA和/或体表场强超过2.4KV/cm，即判断作业人员身体异常，对作业人员发出警告。
6.根据权利要求1所述的基于物联网的电力作业安全监测及智能风险识别方法，其特征在于：
人体监测装置还包括音视频采集单元，可获取作业人员作业过程的音视频数据；在远程监控中心获取人体监测装置发送的作业现场视频后，对作业现场视频进行处理，根据预设的风险识别模型，结合作业现场空间的3D立体模型，对作业环境监测数据、人员生命体征数据进行综合分析，对带电作业的风险进行快速识别及智能预判，将预判结果向作业人员实时进行反馈，并及时发布预警信息。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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