CN116365716B - 一种基于物联网平台的用电检查系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网平台的用电检查系统，涉及用电检查系统技术领域，包括数据采集模块、分析模块、数据采集周期调节模块以及提示模块；数据采集模块，采集声音传感器使用过程中的自身参数与环境参数，并将自身参数与环境参数传递至分析模块；分析模块，将自身参数与环境参数建立数据分析模型，生成风险指数。本发明通过对声音传感器进行监测，若高风险信号的出现并不只偶然情况，则提示工作人员对声音传感器进行及时检修维护或者更换，实现在声音传感器的测量精度受到影响时及时发现，有效地防止声音传感器对设备周围异常声音的监测变得不准确的情况发生，保证声音传感器对设备的监测效果。
Description
技术领域
本发明涉及用电检查系统技术领域，具体涉及一种基于物联网平台的用电检查系统。
背景技术
基于物联网平台的用电检查系统是一种智能化的用电管理系统，它通过物联网技术，将电力设备和传感器等设备互联起来，实现对用电情况的实时监测和远程控制，为用户提供精细化的用电服务和管理，该系统包括以下主要组成部分：
传感器和控制器：安装在用电设备上，负责实时采集用电数据，并向平台发送数据，同时通过平台下发控制指令，实现对设备的远程控制。
物联网平台：负责接收、处理、存储和分析传感器数据，并向用户提供实时的用电数据监测和分析服务，支持用户对设备的远程控制和管理。
应用程序：提供用户界面，用户可以通过应用程序查看实时的用电数据，管理设备、控制设备运行状态，并进行用电分析和节能评估。
基于物联网平台的用电检查系统通常需要使用多种传感器来实现对用电设备的实时监测和远程控制，传感器包括电流传感器、电压传感器、温度传感器、湿度传感器、声音传感器等等，电流传感器用于实时监测电流大小和波形，以判断设备的运行状态和能耗情况，电压传感器用于实时监测电压大小和波形，以判断电源稳定性和设备运行状态，温度传感器用于实时监测设备的温度，以判断设备是否正常工作，以及是否存在过热等安全隐患，湿度传感器用于实时监测设备的湿度，以判断设备的环境条件是否正常，保证设备的安全和稳定运行，声音传感器用于实时监测设备周围的声音强度，以判断设备是否正常运行，以及是否存在异常声音等故障情况；
现有技术存在以下不足：用电检查系统中的声音传感器在使用过程中，无法对声音传感器的测量精度进行监测，当声音传感器的测量精度受到影响时，无法及时发现，当发生此情况时，声音传感器对设备周围异常声音的监测将变得不准确，可能会无法检测到设备发出的低频或低强度的声音信号，将会严重影响设备的监测效果。
在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于物联网平台的用电检查系统，本发明通过对声音传感器进行监测，若高风险信号的出现并不只偶然情况，则提示工作人员对声音传感器进行及时检修维护或者更换，实现在声音传感器的测量精度受到影响时及时发现，有效地防止声音传感器对设备周围异常声音的监测变得不准确的情况发生，保证声音传感器对设备的监测效果，以解决上述背景技术中的问题。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于物联网平台的用电检查系统，包括数据采集模块、分析模块、数据采集周期调节模块、综合分析模块以及提示模块；
数据采集模块，采集声音传感器使用过程中的自身参数与环境参数，并将自身参数与环境参数传递至分析模块；
分析模块，将自身参数与环境参数建立数据分析模型，生成风险指数，将风险指数与阈值进行比对，生成高风险信号与低风险信号，并将高风险信号与低风险信号传递至数据采集周期调节模块；
数据采集周期调节模块，接收到高风险信号后，缩短数据采集周期，提高对声音传感器的采集频率，将采集的风险指数建立数据集合，并将数据集合传递至综合分析模块；
综合分析模块，对数据集合内的风险指数进行分析，计算出高风险信号数量的占比，并将计算的结果传递至提示模块。
优选的，自身参数包括灵敏度指数和噪声水平系数，环境参数包括温度影响指数和电压偏差指数，采集后，数据采集模块将灵敏度指数、噪声水平系数、温度影响指数以及电压偏差指数分别标定为、/>、/>以及/>。
优选的，声音传感器的灵敏度指的是声音传感器对声音信号的敏感程度，灵敏度指数（）获取的逻辑如下：
通过计算公式进行获取，获取的表达式为：，式中，Vout为声音传感器的输出电压，Pin为声音传感器接收到的声压级。
优选的，噪声水平系数（）获取的逻辑如下：
声音传感器的噪声水平计算基于声压级，计算的表达式为：，其中，Lp为声压级，p为待测声音的声压，p0为参考声压，取值为20微帕斯卡，代表人耳听到的最小声音的强度，通过声压级的值获取噪声水平系数/>。
优选的，温度影响指数（）获取的逻辑如下：对温度设置梯度范围Tmin~Tmax，实时获取声音传感器工作时的温度值，将声音传感器的温度值标定为T，若T处于梯度范围Tmin~Tmax内，表明声音传感器工作时的温度正常，若T不处于梯度范围Tmin~Tmax内，表明声音传感器工作时的温度不正常；
当T不处于梯度范围Tmin~Tmax内时，计算温度的偏差值，将温度的偏差值标定为Tx（t），温度的偏差值计算的逻辑如下：
若T小于Tmin，则温度的偏差值Tx（t）为T与Tmin差值的绝对值，若T大于Tmax，则温度的偏差值Tx（t）为T与Tmax差值的绝对值；
通过计算公式计算出温度影响指数，表达式为：，t1~t2为声音传感器工作时的温度不处于梯度范围Tmin~Tmax内的时间段。
优选的，获取到灵敏度指数、噪声水平系数/>、温度影响指数/>以及电压偏差指数/>后，建立数据分析模型，生成风险指数/>，依据的公式为：；式中，/>、/>、/>、/>分别为灵敏度指数、噪声水平系数、温度影响指数以及电压偏差指数的预设比例系数，且/>；
将声音传感器在使用过程中生成的风险指数与阈值VV1进行比对，若风险指数/>小于阈值VV1，则生成低风险信号传递至数据采集周期调节模块，若风险指数/>大于等于阈值VV1，则生成高风险信号传递至数据采集周期调节模块。
优选的，将声音传感器原始的采集周期设置为T，当数据采集周期调节模块接收到高风险信号后，将采集周期由T缩短至t，其中，T=nt，n为大于1的正整数，提高对声音传感器的采集频率，并将采集的风险指数建立数据集合，将数据集合标定为，则，k为数据集合中生成的风险指数的数量，k=1、2、3、4、...、N，N大于等于2，且N为正整数。
优选的，获取数据集合后，将数据集合内的分别与阈值VV1进行比对，分别生成高风险信号与低风险信号，对数据集合中的高风险信号与低风险信号进行统计，将统计得出的高风险信号的数量标记为X1，将统计得出的低风险信号的数量标记为X2，计算出高风险信号数量的占比，依据的公式为：ZB=X1/(X1+X2)。
优选的，将数据集合内高风险信号数量的占比ZB与阈值VV2进行比对，若高风险信号数量的占比ZB小于等于阈值VV2，则不通过提示模块发出预警提示，若风险信号数量的占比ZB大于阈值VV2，则通过提示模块发出预警提示。
在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：
本发明通过采集声音传感器使用过程中的自身参数与环境参数，将自身参数与环境参数建立数据分析模型，生成风险指数，将风险指数与阈值进行比对，生成高风险信号与低风险信号，当监测出高风险信号时，缩短数据采集周期，提高对声音传感器的采集频率，并将监测得出的风险指数建立数据集合，计算数据集合中高风险信号的占比，若高风险信号的出现并不只偶然情况，则通过提示模块发出预警提示，提示工作人员对声音传感器进行及时检修维护或者更换，实现在声音传感器的测量精度受到影响时及时发现，有效地防止声音传感器对设备周围异常声音的监测变得不准确的情况发生，保证声音传感器对设备的监测效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种基于物联网平台的用电检查系统的模块示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些示例实施方式使得本公开的描述将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
本发明提供了如图1所示的一种基于物联网平台的用电检查系统，包括数据采集模块、分析模块、数据采集周期调节模块、综合分析模块以及提示模块；
数据采集模块，采集声音传感器使用过程中的自身参数与环境参数，并将自身参数与环境参数传递至分析模块；
自身参数包括灵敏度指数和噪声水平系数，环境参数包括温度影响指数和电压偏差指数，采集后，数据采集模块将灵敏度指数、噪声水平系数、温度影响指数以及电压偏差指数分别标定为、/>、/>以及/>；
声音传感器的灵敏度指的是声音传感器对声音信号的敏感程度，也就是声音传感器的检测能力，如果声音传感器的灵敏度降低，会导致声音传感器无法检测到一些低强度的声音信号，因此检测范围会缩小，会导致声音传感器对声音信号的检测不够敏感，可能会产生误差，从而影响检测精度，因此，对声音传感器的灵敏度进行监测；
灵敏度指数（）获取的逻辑如下：
通过计算公式进行获取，获取的表达式为：，式中，Vout为声音传感器的输出电压，Pin为声音传感器接收到的声压级，声音传感器的灵敏度单位用分贝(dB)来表示；
当声音传感器的噪声水平较高时，会对声音传感器的性能和精度产生不良影响，主要表现在以下方面：
降低信噪比：噪声会与待测信号混合在一起，使得声音传感器输出的信号中包含较大的噪声成分，从而降低了信噪比，使得信号的可靠性降低；
影响灵敏度：噪声的存在会使得声音传感器输出的信号幅度变化不稳定，从而影响声音传感器的灵敏度，使得声音传感器无法准确地测量声音信号的强度；
误差累积：噪声会使得声音传感器输出信号的噪声成分增加，从而增加误差的累积，导致声音传感器输出的数据不准确；
因此，对声音传感器的噪声水平进行监测；
噪声水平系数（）获取的逻辑如下：
声音传感器的噪声水平计算基于声压级，计算的表达式为：，其中，Lp为声压级，单位为分贝(dB)；p为待测声音的声压，单位为帕斯卡(Pa)；p0为参考声压，取值为20微帕斯卡(20µPa)，代表人耳听到的最小声音的强度，通过声压级的值获取噪声水平系数/>；
声音传感器的工作温度范围通常比较窄，如果超出了声音传感器的工作温度范围，可能会导致声音传感器性能下降，甚至出现故障，当温度偏高时，声音传感器内部的材料会膨胀，导致声音传感器元件的物理参数发生变化，从而影响声音传感器的灵敏度和频率响应，此外，温度偏高还会引起元件内部的热噪声增加，从而影响声音传感器的信噪比，使得声音传感器的测量精度下降，当温度偏低时，声音传感器内部的材料会收缩，导致声音传感器元件的物理参数发生变化，从而同样会影响声音传感器的灵敏度和频率响应，此外，低温环境还可能导致声音传感器内部的零件冻结或者凝结，进而导致声音传感器故障，因此，对声音传感器的工作温度进行监测；
温度影响指数（）获取的逻辑如下：对温度设置梯度范围Tmin~Tmax，实时获取声音传感器工作时的温度值，将声音传感器的温度值标定为T，若T处于梯度范围Tmin~Tmax内，表明声音传感器工作时的温度正常，若T不处于梯度范围Tmin~Tmax内，表明声音传感器工作时的温度不正常；
当T不处于梯度范围Tmin~Tmax内时，计算温度的偏差值，将温度的偏差值标定为Tx（t），温度的偏差值计算的逻辑如下：
若T小于Tmin，则温度的偏差值Tx（t）为T与Tmin差值的绝对值，若T大于Tmax，则温度的偏差值Tx（t）为T与Tmax差值的绝对值；
通过计算公式计算出温度影响指数，表达式为：，t1~t2为声音传感器工作时的温度不处于梯度范围Tmin~Tmax内的时间段，由公式可知，温度影响指数/>的表现值越大，表明声音传感器的测量精度越差；
供电电压的不稳定或过高过低都会对声音传感器的测量精度产生影响，当供电电压不稳定时，可能会导致声音传感器输出的信号发生波动或者失真，从而影响声音传感器的测量精度，如果供电电压过低，声音传感器可能无法正常工作或输出的信号幅值不足，导致测量精度下降，如果供电电压过高，可能会导致声音传感器元器件过载或者损坏，同样也会影响声音传感器的测量精度，因此，对声音传感器的供电电压进行监测；
电压偏差指数（），即电压的偏差率，获取的逻辑如下：
将声音传感器工作时的最佳电压标定为Vm，将声音传感器工作时的电压标定为V，通过公式计算出电压的偏差率，表达式为：，式中，P为电压的偏差率，通过电压的偏差率值获取电压偏差指数/>；
分析模块，将自身参数与环境参数建立数据分析模型，生成风险指数，将风险指数与阈值进行比对，生成高风险信号与低风险信号，并将高风险信号与低风险信号传递至数据采集周期调节模块；
获取到灵敏度指数、噪声水平系数/>、温度影响指数/>以及电压偏差指数/>后，建立数据分析模型，生成风险指数/>，依据的公式为：；式中，/>、/>、/>、/>分别为灵敏度指数、噪声水平系数、温度影响指数以及电压偏差指数的预设比例系数，且/>；
由公式可知，声音传感器灵敏度指数越小、噪声水平系数越大、温度影响指数越大、电压偏差指数越大，即风险指数的表现值越大，表明声音传感器使用时的测量精度越低，声音传感器灵敏度指数越大、噪声水平系数越小、温度影响指数越小、电压偏差指数越小，即风险指数/>的表现值越小，表明声音传感器使用时的测量精度越高；
将声音传感器在使用过程中生成的风险指数与阈值VV1进行比对，若风险指数/>小于阈值VV1，表明声音传感器使用时的测量精度高，则生成低风险信号传递至数据采集周期调节模块，若风险指数/>大于等于阈值VV1，表明声音传感器使用时的测量精度低，则生成高风险信号传递至数据采集周期调节模块；
数据采集周期调节模块，接收到高风险信号后，缩短数据采集周期，提高对声音传感器的采集频率，将采集的风险指数建立数据集合，并将数据集合传递至综合分析模块；
将声音传感器原始的采集周期设置为T，当数据采集周期调节模块接收到高风险信号后，将采集周期由T缩短至t，其中，T=nt，n为大于1的正整数，提高对声音传感器的采集频率，并将采集的风险指数建立数据集合，将数据集合标定为，则，k为数据集合中生成的风险指数的数量，k=1、2、3、4、...、N，N大于等于2，且N为正整数；
综合分析模块，对数据集合内的风险指数进行分析，计算出高风险信号数量的占比，并将计算的结果传递至提示模块；
获取数据集合后，将数据集合内的分别与阈值VV1进行比对，分别生成高风险信号与低风险信号，对数据集合中的高风险信号与低风险信号进行统计，将统计得出的高风险信号的数量标记为X1，将统计得出的低风险信号的数量标记为X2，计算出高风险信号数量的占比，依据的公式为：ZB=X1/(X1+X2)；
将数据集合内高风险信号数量的占比ZB与阈值VV2进行比对，若高风险信号数量的占比ZB小于等于阈值VV2，表明高风险信号的占比很低，进而表明高风险信号的出现只是偶然情况，则不通过提示模块发出预警提示，若风险信号数量的占比ZB大于阈值VV2，表明高风险信号的占比不是很低，进而表明高风险信号的出现并不只偶然情况，则通过提示模块发出预警提示，提示工作人员对声音传感器进行及时检修维护或者更换，实现在声音传感器的测量精度受到影响时及时发现，有效地防止声音传感器对设备周围异常声音的监测变得不准确的情况发生，保证声音传感器对设备的监测效果；
需要说明的是，阈值VV2设置得很小，在0.3~0.5%之间（具体设置在此不做具体的限定，根据需要进行设置），当阈值VV2设置为0.5%时，当数据集合内监测的风险指数数量为1000次，出现0~5次高风险信号时，表明数据集合内出现高风险信号为偶然情况，当数据集合内监测的风险指数数量为1000次，出现超过5次高风险信号时，表明数据集合内出现高风险信号并非为偶然情况；
本发明通过采集声音传感器使用过程中的自身参数与环境参数，将自身参数与环境参数建立数据分析模型，生成风险指数，将风险指数与阈值进行比对，生成高风险信号与低风险信号，当监测出高风险信号时，缩短数据采集周期，提高对声音传感器的采集频率，并将监测得出的风险指数建立数据集合，计算数据集合中高风险信号的占比，若高风险信号的出现并不只偶然情况，则通过提示模块发出预警提示，提示工作人员对声音传感器进行及时检修维护或者更换，实现在声音传感器的测量精度受到影响时及时发现，有效地防止声音传感器对设备周围异常声音的监测变得不准确的情况发生，保证声音传感器对设备的监测效果。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。
应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系，但也可能表示的是一种“和/或”的关系，具体可参考前后文进行理解。
本申请中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b，或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，a-b，a-c，b-c，或a-b-c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (4)
1.一种基于物联网平台的用电检查系统，其特征在于，包括数据采集模块、分析模块、数据采集周期调节模块、综合分析模块以及提示模块；
数据采集模块，采集声音传感器使用过程中的自身参数与环境参数，并将自身参数与环境参数传递至分析模块；
自身参数包括灵敏度指数和噪声水平系数，环境参数包括温度影响指数和电压偏差指数，采集后，数据采集模块将灵敏度指数、噪声水平系数、温度影响指数以及电压偏差指数分别标定为；
声音传感器的灵敏度指的是声音传感器对声音信号的敏感程度，灵敏度指数获取的逻辑如下：
通过计算公式进行获取，获取的表达式为：，式中，Vout为声音传感器的输出电压，Pin为声音传感器接收到的声压级；
噪声水平系数获取的逻辑如下：
声音传感器的噪声水平计算基于声压级，计算的表达式为：，其中，Lp为声压级，p为待测声音的声压，p0为参考声压，取值为20微帕斯卡，代表人耳听到的最小声音的强度，通过声压级的值获取噪声水平系数/>；
温度影响指数获取的逻辑如下：对温度设置梯度范围Tmin~Tmax，实时获取声音传感器工作时的温度值，将声音传感器的温度值标定为T，若T处于梯度范围Tmin~Tmax内，表明声音传感器工作时的温度正常，若T不处于梯度范围Tmin~Tmax内，表明声音传感器工作时的温度不正常；
当T不处于梯度范围Tmin~Tmax内时，计算温度的偏差值，将温度的偏差值标定为Tx（t），温度的偏差值计算的逻辑如下：
若T小于Tmin，则温度的偏差值Tx（t）为T与Tmin差值的绝对值，若T大于Tmax，则温度的偏差值Tx（t）为T与Tmax差值的绝对值；
通过计算公式计算出温度影响指数，表达式为：，t1~t2为声音传感器工作时的温度不处于梯度范围Tmin~Tmax内的时间段；
电压偏差指数，即电压的偏差率，获取的逻辑如下：
将声音传感器工作时的最佳电压标定为Vm，将声音传感器工作时的电压标定为V，通过公式计算出电压的偏差率，表达式为：，式中，P为电压的偏差率，通过电压的偏差率值获取电压偏差指数/>；
分析模块，将自身参数与环境参数建立数据分析模型，生成风险指数，将风险指数与阈值进行比对，生成高风险信号与低风险信号，并将高风险信号与低风险信号传递至数据采集周期调节模块；
获取到灵敏度指数、噪声水平系数/>、温度影响指数/>以及电压偏差指数/>后，建立数据分析模型，生成风险指数/>，依据的公式为：
；
式中，分别为灵敏度指数、噪声水平系数、温度影响指数以及电压偏差指数的预设比例系数，且/>；
将声音传感器在使用过程中生成的风险指数与阈值VV1进行比对，若风险指数小于阈值VV1，则生成低风险信号传递至数据采集周期调节模块，若风险指数/>大于等于阈值VV1，则生成高风险信号传递至数据采集周期调节模块；
数据采集周期调节模块，接收到高风险信号后，缩短数据采集周期，提高对声音传感器的采集频率，将采集的风险指数建立数据集合，并将数据集合传递至综合分析模块；
综合分析模块，对数据集合内的风险指数进行分析，计算出高风险信号数量的占比，并将计算的结果传递至提示模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网平台的用电检查系统，其特征在于，将声音传感器原始的采集周期设置为T，当数据采集周期调节模块接收到高风险信号后，将采集周期由T缩短至t，其中，T=nt，n为大于1的正整数，提高对声音传感器的采集频率，并将采集的风险指数建立数据集合，将数据集合标定为，则，k为数据集合中生成的风险指数的数量，k=1、2、3、4、...、N，N大于等于2，且N为正整数。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网平台的用电检查系统，其特征在于，获取数据集合后，将数据集合内的分别与阈值VV1进行比对，分别生成高风险信号与低风险信号，对数据集合中的高风险信号与低风险信号进行统计，将统计得出的高风险信号的数量标记为X1，将统计得出的低风险信号的数量标记为X2，计算出高风险信号数量的占比，依据的公式为：ZB=X1/(X1+X2)。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网平台的用电检查系统，其特征在于，将数据集合内高风险信号数量的占比ZB与阈值VV2进行比对，若高风险信号数量的占比ZB小于等于阈值VV2，则不通过提示模块发出预警提示，若风险信号数量的占比ZB大于阈值VV2，则通过提示模块发出预警提示。
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