CN114355808A - 基于大数据的安全生产用电监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于大数据的安全生产用电监测系统,自下而上分别为数据层、平台层、业务应用层、展示层。本发明聚焦“企业安全生产用电数据分析”业务主题,通过对企业用电数据分析挖掘,形成“异常告警、告警推送、现场核查/视频核查、执法/核查反馈、规则优化”的闭环监管,防止企业违规生产。
Description
技术领域
本发明属于安全用电技术领域,具体涉及为基于大数据的安全生产用电监测系统。
背景技术
系统建设以“提高防控能力,着力防范化解重大风险”要求为宗旨,坚持以信息化推进应急管理体系和能力现代化,以智能化引领应急管理业务转型升级,深刻吸取近期生产安全事故教训,按照技术可落地应用、模式可复制推广、试点可全面铺开的基本原则,率先在危险化学品、地下非煤矿山、金属冶炼等高危行业领域,探索运用电力大数据、云计算、人工智能算法等技术,分析企业用电规律,构建监测告警模型,实现对在产、关停企业违规生产行为精准监管,有效防范各类生产安全事故。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:克服现有技术的不足,提供一种基于大数据的安全生产用电监测系统,本发明聚焦“企业安全生产用电数据分析”业务主题,通过对企业用电数据分析挖掘,形成“异常告警、告警推送、现场核查/视频核查、执法/核查反馈、规则优化”的闭环监管,防止企业违规生产。
本发明解决现有技术存在的问题所采用的技术方案是:
基于大数据的安全生产用电监测系统,自下而上分别为数据层、平台层、业务应用层、展示层。
数据层通过用电信息采集系统获取企业用电数据,融合视频监控和行政执法文书等关键信息,为系统监控企业生产提供全方位、立体化的数据支撑;
平台层采用创新型的“数据+模型”的服务模式,通过物联网平台和电力数据中台实现用电数据处理,然后利用人工智能平台搭建告警算法模型进行数据分析和告警判定,为业务层用电异常告警提供服务支撑;
业务应用层包括告警管理、企业画像、用电监测、统计报告、查询统计等功能;
展示层利用可视化展示手段,实现电脑浏览器、监测大屏和智能终端等多屏协作互动。
优选的,所述的的业务应用层围绕告警“推送、处置、跟踪、关闭”的处理流程形成业务闭环;
将企业用电情况通过监测曲线实时展示,并多维度统计分析企业用电行为形成企业画像;
智能统计分析违规行为,分时段、分行业自动生成监测报告。
优选的,通过对企业用电数据分析挖掘,形成“异常告警、告警推送、现场核查/ 视频核查、执法/核查反馈、消警销号、规则优化”的闭环监管。
优选的,异常告警:系统根据前期对企业生产调研情况和企业历史用电数据规律的分析,制定企业安全生产用电规则,然后人工智能平台分析企业日用电量数据和实时电流数据,挖掘用电异常波动信息,生成企业违规生产告警信息,推送至系统业务应用层。
优选的,告警推送:当系统获取到异常告警信息后,将消息以弹框和短信的形式实时推送至应急管理局值班人员处。
优选的,告警核查:值班人员可在线通过查看企业的用电曲线和监控视频核查告警信息的真实性,亦可推送至执法单位对企业进行现场核查。
优选的,执法/核查反馈:通过系统线上或企业现场核查方式,将告警核查(处罚)结果录入系统,确保核查过程完整性和合规性。
优选的,消警销号:系统接收到核查反馈信息后,将对告警进行关闭处理,并归档告警处理过程信息,为后续工作审计或告警规则优化提供数据依据。
优选的,规则优化:系统支持利用机器学习算法,利用历史告警处理信息,不断优化告警算法,持续提升告警质量和准确性。
优选的,带有网络安全防护系统,网络安全防护系统包括边界安全防护模块、网络通信安全防护模块和应用安全防护模块。
与现有技术相比,本发明所具有的有益效果:
(1)安全生产用电监测系统采用箱线法、聚类、“双向长短期记忆神经网络”算法自动训练模型,让数据和模型滚动迭代,实现告警规则“一企一策”。
(2)本专利的发明可以有效实现对在产、关停企业违规生产行为精准监管,防范各类生产安全事故,提高隐患处理效率。
(3)算法可以更新迭代。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1为本发明基于大数据的安全生产用电监测系统流程图,
图2为本发明基于大数据的安全生产用电监测系统拓扑图。
具体实施方式
如在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可理解,硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名称的差异来作为区分组件的方式,而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”为一开放式用语,故应解释成“包含但不限定于”。“大致”是指在可接受的误差范围内,本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述技术问题,基本达到所述技术效果。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、水平”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
以下结合附图对本发明基于大数据的安全生产用电监测系统作进一步详细说明,但不作为对本发明的限定。
基于大数据的安全生产用电监测系统是基于微服务架构,充分利旧国家电网即有成熟产品,如数据中台、人工智能平台、物联管理平台和短信平台等。同时,根据数据流向和实际业务需求,将系统进行分层设计,自下而上分别为数据层、平台层、业务应用层、展示层。
数据层通过用电信息采集系统获取企业用电数据,融合视频监控和行政执法文书等关键信息,为系统监控企业生产提供全方位、立体化的数据支撑;
平台层采用创新型的“数据+模型”的服务模式,通过物联网平台和电力数据中台实现用电数据处理,然后利用人工智能平台搭建告警算法模型进行数据分析和告警判定,为业务层用电异常告警提供服务支撑;
业务应用层包括告警管理、企业画像、用电监测、统计报告、查询统计等功能。围绕告警“推送、处置、跟踪、关闭”的处理流程形成业务闭环;将企业用电情况通过监测曲线实时展示,并多维度统计分析企业用电行为形成企业画像;智能统计分析违规行为,分时段、分行业自动生成监测报告;
展示层利用可视化展示手段,实现电脑浏览器、监测大屏和智能终端等多屏协作互动。
系统的整体建设严格按照软件工程的方法进行组织,开发过程按照需求分析、系统分析与设计、系统编码、系统测试几个过程有序推进。考虑到试点项目的紧迫性和创新行,整个平台开发过程采用原型及迭代方式开发,根据需求持续改进,直到最终确认满意。
系统的功能设计聚焦“企业安全生产用电数据分析”业务主题,通过对企业用电数据分析挖掘,形成“异常告警、告警推送、现场核查/视频核查、执法/核查反馈、消警销号、规则优化”的闭环监管,防止企业违规生产。
闭环管理机制
异常告警
系统根据前期对企业生产调研情况和企业历史用电数据规律的分析,制定企业安全生产用电规则。然后人工智能平台分析企业日用电量数据和实时电流数据,挖掘用电异常波动信息,生成企业违规生产告警信息,推送至系统业务应用层。
告警推送:当系统获取到异常告警信息后,将消息以弹框和短信的形式实时推送至应急管理局值班人员处。
告警核查:值班人员可在线通过查看企业的用电曲线和监控视频核查告警信息的真实性,亦可推送至执法单位对企业进行现场核查。
执法/核查反馈:通过系统线上或企业现场核查方式,将告警核查(处罚)结果录入系统,确保核查过程完整性和合规性。
消警销号:系统接收到核查反馈信息后,将对告警进行关闭处理,并归档告警处理过程信息,为后续工作审计或告警规则优化提供数据依据。
规则优化:系统支持利用机器学习算法,利用历史告警处理信息,不断优化告警算法,持续提升告警质量和准确性。
算法设计:根据企业分类、生产状态、监测规则,基于箱线法则去除用电数据中的异常值,例如极大值或极小值,通过聚类算法生成用电量告警阈值,利用“双向长短期记忆神经网络”算法自动训练模型,从而让数据和模型滚动迭代,实现告警规则“一企一策”。
算法验证:调取30家试点企业近两年的用电数据,利用算法判定异常生产行为,并与企业实际生产行为进行验证,不断优化算法模型。拓展监测范围由原来30家高危企业扩展至242家,涉及行业由原来的3类(非煤矿山、危化品和一般化学品)扩展至 5类(新增煤矿、冶金),进一步进行算法验证
解决方案部署架构:根据统筹安排,系统业务应用层计划部署于应急管理中心政务外网域,通过专线方式与临沂市能源大数据中心进行互联互通。同时,系统需要与视频监控系统、危险源系统、执法平台和短信平台等多个系统通过政务外网或互联网方式进行融合集成。
网络安全防护:考虑到系统业务应用层部署在政务外网侧,且有公共互联网访问需求。按照国网公司安全防护要求,需要重点做好边界安全、网络通信安全和应用安全防护。边界安全,是指互联网大区分别与政务外网侧、管理信息大区之间的边界安全。网络通信安全,是指能源大数据中心与政务外网侧(含互联网)的通信安全。应用(接口) 安全主要面向平台对外暴露的各种接口进行分析,以旁路审计方式发现数据暴露接口并进行接口审计。
能源大数据中心的网络边界,包括统一互联网边界和信息内外网边界,通过部署抗拒绝服务攻击系统、下一代防火墙、信息网络安全接入网关、WEB应用防火墙、入侵防御系统等安全监测和防护设备,实现入侵防御和网络隔离,保护互联网大区网络安全。信息内外网边界,即管理信息大区与互联网大区之间的横向边界,通过部署信息网络安全隔离装置,实现信息内外网边界的物理隔离,防止来自互联网大区的攻击,保护管理信息大区网络安全。
软硬件规划:根据总体技术架构,结合业务需求,规划在临沂市政务外网和临沂市能源大数据中心分级部署,包括服务器4台,安全防护软硬件包括4台防火墙,网络接入设备4台,IPS,1台安全隔离装置、1台安全接入网关,1台WAF。其中利旧接入交换机4台,防火墙2台。软硬件清单分别如下两个表
第三方系统集成:作为“智慧应急”体系的重要一环,系统需要与现有的危险源预警监测系统、视频监控系统、行政执法系统等第三方系统通过http、rtsp等协议进行互联互通,以保障系统真正意义上实现告警的闭环处理。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明,但是本发明并不限于上述实施方式,在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (10)
1.基于大数据的安全生产用电监测系统,其特征在于:
自下而上分别为数据层、平台层、业务应用层、展示层,
数据层通过用电信息采集系统获取企业用电数据,融合视频监控和行政执法文书等关键信息,为系统监控企业生产提供全方位、立体化的数据支撑;
平台层采用创新型的“数据+模型”的服务模式,通过物联网平台和电力数据中台实现用电数据处理,然后利用人工智能平台搭建告警算法模型进行数据分析和告警判定,为业务层用电异常告警提供服务支撑;
业务应用层包括告警管理、企业画像、用电监测、统计报告、查询统计等功能;
展示层利用可视化展示手段,实现电脑浏览器、监测大屏和智能终端等多屏协作互动。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的安全生产用电监测系统,其特征在于:
所述的的业务应用层围绕告警“推送、处置、跟踪、关闭”的处理流程形成业务闭环;
将企业用电情况通过监测曲线实时展示,并多维度统计分析企业用电行为形成企业画像;
智能统计分析违规行为,分时段、分行业自动生成监测报告。
3.根据权利要求1或2所述的基于大数据的安全生产用电监测系统,其特征在于:
通过对企业用电数据分析挖掘,形成“异常告警、告警推送、现场核查/视频核查、执法/核查反馈、消警销号、规则优化”的闭环监管。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的安全生产用电监测系统,其特征在于:
异常告警:系统根据前期对企业生产调研情况和企业历史用电数据规律的分析,制定企业安全生产用电规则,然后人工智能平台分析企业日用电量数据和实时电流数据,挖掘用电异常波动信息,生成企业违规生产告警信息,推送至系统业务应用层。
5.根据权利要求3所述的基于大数据的安全生产用电监测系统,其特征在于:
告警推送:当系统获取到异常告警信息后,将消息以弹框和短信的形式实时推送至应急管理局值班人员处。
6.根据权利要求3所述的基于大数据的安全生产用电监测系统,其特征在于:
告警核查:值班人员可在线通过查看企业的用电曲线和监控视频核查告警信息的真实性,亦可推送至执法单位对企业进行现场核查。
7.根据权利要求3所述的基于大数据的安全生产用电监测系统,其特征在于:
执法/核查反馈:通过系统线上或企业现场核查方式,将告警核查(处罚)结果录入系统,确保核查过程完整性和合规性。
8.根据权利要求3所述的基于大数据的安全生产用电监测系统,其特征在于:
消警销号:系统接收到核查反馈信息后,将对告警进行关闭处理,并归档告警处理过程信息,为后续工作审计或告警规则优化提供数据依据。
9.根据权利要求3所述的基于大数据的安全生产用电监测系统,其特征在于:
规则优化:系统支持利用机器学习算法,利用历史告警处理信息,不断优化告警算法,持续提升告警质量和准确性。
10.根据权利要求4或5或6或7或8或9所述的基于大数据的安全生产用电监测系统,其特征在于:
带有网络安全防护系统,
网络安全防护系统包括边界安全防护模块、网络通信安全防护模块和应用安全防护模块。
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CN202111614291.XA CN114355808A (zh) | 2021-12-27 | 2021-12-27 | 基于大数据的安全生产用电监测系统 |
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Cited By (1)
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CN116702950A (zh) * | 2023-05-06 | 2023-09-05 | 中国安全生产科学研究院 | 基于电力大数据对煤炭行业企业违规生产行为的预测方法 |
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2021
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN116702950A (zh) * | 2023-05-06 | 2023-09-05 | 中国安全生产科学研究院 | 基于电力大数据对煤炭行业企业违规生产行为的预测方法 |
CN116702950B (zh) * | 2023-05-06 | 2024-01-23 | 中国安全生产科学研究院 | 基于电力大数据对煤炭行业企业违规生产行为的预测方法 |
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