CN116388383A - 一种基于智能运维的电力it设备监控系统 - Google Patents

一种基于智能运维的电力it设备监控系统 Download PDF

Info

Publication number
CN116388383A
CN116388383A CN202310169657.XA CN202310169657A CN116388383A CN 116388383 A CN116388383 A CN 116388383A CN 202310169657 A CN202310169657 A CN 202310169657A CN 116388383 A CN116388383 A CN 116388383A
Authority
CN
China
Prior art keywords
detection time
time point
power
sound
equipment
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202310169657.XA
Other languages
English (en)
Inventor
李明
尹晓宇
董小菱
宫帅
余东波
张敏
方圆
程航
曹弯弯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Information and Telecommunication Branch of State Grid Anhui Electric Power Co Ltd
Original Assignee
Information and Telecommunication Branch of State Grid Anhui Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Information and Telecommunication Branch of State Grid Anhui Electric Power Co Ltd filed Critical Information and Telecommunication Branch of State Grid Anhui Electric Power Co Ltd
Priority to CN202310169657.XA priority Critical patent/CN116388383A/zh
Publication of CN116388383A publication Critical patent/CN116388383A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
    • H02J13/00002—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by monitoring
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16M—FRAMES, CASINGS OR BEDS OF ENGINES, MACHINES OR APPARATUS, NOT SPECIFIC TO ENGINES, MACHINES OR APPARATUS PROVIDED FOR ELSEWHERE; STANDS; SUPPORTS
    • F16M11/00—Stands or trestles as supports for apparatus or articles placed thereon Stands for scientific apparatus such as gravitational force meters
    • F16M11/42—Stands or trestles as supports for apparatus or articles placed thereon Stands for scientific apparatus such as gravitational force meters with arrangement for propelling the support stands on wheels
    • F16M11/425—Stands or trestles as supports for apparatus or articles placed thereon Stands for scientific apparatus such as gravitational force meters with arrangement for propelling the support stands on wheels along guiding means
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16M—FRAMES, CASINGS OR BEDS OF ENGINES, MACHINES OR APPARATUS, NOT SPECIFIC TO ENGINES, MACHINES OR APPARATUS PROVIDED FOR ELSEWHERE; STANDS; SUPPORTS
    • F16M13/00—Other supports for positioning apparatus or articles; Means for steadying hand-held apparatus or articles
    • F16M13/02—Other supports for positioning apparatus or articles; Means for steadying hand-held apparatus or articles for supporting on, or attaching to, an object, e.g. tree, gate, window-frame, cycle
    • F16M13/027—Ceiling supports
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
    • G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02B—BOARDS, SUBSTATIONS OR SWITCHING ARRANGEMENTS FOR THE SUPPLY OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02B1/00—Frameworks, boards, panels, desks, casings; Details of substations or switching arrangements
    • H02B1/24—Circuit arrangements for boards or switchyards
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
    • H02J13/00001—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by the display of information or by user interaction, e.g. supervisory control and data acquisition systems [SCADA] or graphical user interfaces [GUI]
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
    • H02J13/00032—Systems characterised by the controlled or operated power network elements or equipment, the power network elements or equipment not otherwise provided for
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30232—Surveillance
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)

Abstract

本发明涉及电力IT设备技术领域，具体公开一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，包括厂房监控布设模块、电力设备检测模块、异常检测时间点分析模块、厂房监控分析模块、故障系数分析模块、维修人员分配模块、显示终端和云数据库，本发明为电力IT设备厂房对应的故障定位和故障程度的分析提供强有力的数据支持，从而保障电力IT设备厂房内部电力设备的运行安全性，本发明根据电力IT设备厂房内部的声音传感器进行异常检测时间点的锁定，进而克服了人为判断的局限性，从而提高了分析结果的精准性，同时降低了分析电力设备是否出现故障的时长，在一定程度上降低了人力物力的资源消耗，提高了电力IT设备厂房设备维修的效率。

Description

一种基于智能运维的电力IT设备监控系统
技术领域
本发明涉及电力IT设备技术领域，具体而言，涉及一种基于智能运维的电力IT设备监控系统。
背景技术
随着科学和技术的发展，电力产业的发展也越来越迅速，电力对于一个国家有着举足轻重的作用,在电力的发展过程中，电力IT的发展逐渐受到重视，在电力IT设备运作的厂房内，监控系统可以实时对电力IT设备进行监测，当电力IT设备出现故障时，尽可能迅速预警，在一定程度上降低电力IT设备出现故障的影响率，如若电力IT设备监控系统不完善或者时效性不高，从而影响电力IT设备的使用，因此，需要对电力IT设备厂房进行监控。
现有的电力IT设备厂房在一定程度上可以满足当前要求，但还存在一定的缺陷，其具体体现在：(1)现有电力IT设备厂房大多是固定机位的摄像头对电力IT设备厂房进行实时监控，使用固定机位的摄像头进行实时监控，存在无法拍摄到的区域，进而无法为电力IT设备厂房对应的故障定位和故障程度的分析提供强有力的数据支持，从而无法保障电力IT设备厂房内部电力设备的运行安全性。
(2)现有电力IT设备厂房大多是由人为判断电力设备传出的声音是否故障，进而再进行修理，由于人为判断电力设备传出的声音是否故障需要克服主观意识，进而导致分析结果存在偏差，同时也延长了分析电力设备出现故障的时长，在一定程度上也较为消耗人力物力资源，从而降低了电力I T设备厂房电力设备维修的效率。
发明内容
为了克服背景技术中的缺点，本发明实施例提供了一种基于智能运维的电力I T设备监控系统,能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，包括：厂房监控布设模块：在电力I T设备厂房对应顶面安装滑轨式轨道，并在对应滑轨式轨道安装对应的摄像头。
电力设备检测模块：在电力IT设备厂房内部设置各声音传感器和气味传感器，进而对电力I T设备厂房的声音和气味进行检测。
异常检测时间点分析模块：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的声响危险系数和电力I T设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，进而综合分析各检测时间点所属各声音传感器对应的综合危险系数，并据此分析各异常检测时间点。
厂房监控分析模块：在滑轨式轨道运行过程中对电力I T设备厂房所属各电力设备在各检测时间点进行图像采集，进而分析电力I T设备厂房所属各电力设备对应的覆盖危险系数。
故障系数分析模块：分析各异常检测时间点对应的故障系数，从而分析各异常检测时间点对应的故障程度。
维修人员分配模块：基于各异常检测时间点对应的故障程度分配对应的维修人员。
显示终端：将各异常检测时间点对应的故障程度和维修人员进行显示，并将电力IT设备厂房所属各电力设备对应的覆盖危险系数进行显示。
云数据库：存储各声音传感器对应的历史波形图，存储各室内参考温度对应的声音传播速度，并存储各气体对应的浓度适宜值。
进一步地，所述在对应滑轨式轨道安装对应的摄像头，其具体方法为：将滑轨式轨道的长轴与滑轨式轨道的两个交点和短轴与滑轨式轨道的两个交点为参考点分别布设摄像头。
进一步地，所述分析各检测时间点所属各声音传感器对应的声响危险系数，其具体方法为：A1：获取各声音传感器对应的声波图，进而获取各检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值，将其标记为Z′h,m，其中h表示为各检测时间点的编号，h＝1,2,...,g，从云数据库中提取各声音传感器对应的历史波形图，并获取各历史检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值，进而获取各检测时间点所属各声音传感器对应历史检测时间点的振幅值，将其标记为Zh,m，其中m表示为各声音传感器的编号，m＝1,2,...,l。
A2：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值符合系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000031
其中ξh,m表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的振幅值符合系数，e表示为自然常数。
A3：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值偏差系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000041
其中ζh,m表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的振幅值偏差系数，Z′h1,m表示为第h-1个检测时间点所属第m个声音传感器对应的振幅值。
A4：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的声响危险系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000042
其中/>
Figure BDA0004097480040000043
表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的声响危险系数，λ1、λ2分别表示为预设的振幅值符合、振幅值偏差对应的权重因子。
进一步地，所述电力IT设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，其具体分析方法为：B1：获取电力IT设备厂房对应的室内温度，进而从云数据库中提取各室内参考温度对应的声音传播速度。
B2：分析电力IT设备厂房对应的室内温度与各室内参考温度的相似系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000044
其中ηp表示为电力IT设备厂房对应的室内温度与第p个室内参考温度的相似系数，Tp表示为第p个室内参考温度，T表示为电力IT设备厂房对应的室内温度，其中p表示为室内参考温度的编号，p＝1,2,...,q。
B3：将电力IT设备厂房与各室内参考温度的相似系数进行相互对比，筛选最大相似系数对应的室内参考温度，并获取其对应的声音传播速度，进而得到电力IT设备厂房对应的声音传播速度，并将其标记为V′。
B4：分析电力IT设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000051
其中ε表示为电力IT设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，V″表示为预设的标准声音传播速度。
进一步地，所述各检测时间点所属各声音传感器对应的综合危险系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000052
其中ε′m,h表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的综合危险系数。
进一步地，所述各异常检测时间点，其具体分析方法为：将各检测时间点所属各声音传感器对应的综合危险系数进行相互对比，筛选最大综合危险系数作为各检测时间点对应的综合危险系数，进而将各检测时间点对应的综合危险系数与预设的综合危险系数阈值进行对比，若某检测时间点对应的综合危险系数大于或等于综合危险阈值，则将该检测时间点标记为异常检测时间点，进而得到各异常检测时间点。
进一步地，所述各异常检测时间点对应的故障系数，其具体分析方法为：C1：获取各异常检测时间点对应声音传感器的声波图，并获取各异常检测时间点之后的各检测时间点对应的振幅值。
C2：将各异常检测时间点之后的各检测时间点对应的振幅值与预设的声音警戒振幅值进行对比，若某异常检测时间点之后的某检测时间点对应的振幅值小于或等于对应的声音警戒振幅值，则将该分析检测时间点作为该异常检测时间点的异常结束时间点，进而得到各异常检测时间点对应的异常结束时间点。
C3：根据各异常检测时间点及其对应的异常结束时间点获取各异常检测时间点对应的异常持续时长，并将其标记为θ′f，其中f表示为各异常检测时间点的编号，f＝1,2,...,t。
C4：获取各异常检测时间点及其对应异常结束时间点之间的各待分析检测时间点的振幅值，并据此构建各异常检测时间点对应的振幅值集合，进而从中提取各异常检测时间点对应的最大振幅值和最小振幅值，并将其分别标记为
Figure BDA0004097480040000061
C5：分析各异常检测时间点对应的声音层面故障系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000062
其中φf表示为第f个异常检测时间点对应的声音层面故障系数，t表示为异常检测时间点的数量，δ表示为预设的单位异常持续时长对应的故障值，γ1、γ2分别表示为预设的异常持续时长、振幅差值对应的占比因子。
C6：获取各异常检测时间点对应各气体的浓度，进而将其与云数据库中储存的各气体对应的浓度适宜值进行对比，分析各异常检测时间点对应的气体层面安全系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000071
其中βf表示为第f个异常检测时间点对应的气体层面安全系数，Qfa表示为第f个异常检测时间点对应第a个气体的浓度，Q′a表示为第a个气体对应的浓度适宜值，a表示为各气体的编号，a＝1,2,...,b，b表示为气体的数量。
C7：分析各异常检测时间点对应的故障系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000072
其中/>
Figure BDA0004097480040000073
表示为第f个异常检测时间点对应的故障系数，χ1、χ2分别表示为预设的声音层面、气体浓度层面对应的占比系数。
进一步地，所述各异常检测时间点对应的故障程度，其具体分析方法为：获取各异常检测时间点对应的综合危险系数，将其标记为ε″f，分析各异常检测时间点对应的综合故障系数
Figure BDA0004097480040000074
进而将各异常检测时间点对应的综合故障系数与预设的各故障程度对应的综合故障系数进行对比，从而匹配各异常检测时间点对应的故障程度。
进一步地，所述基于各异常检测时间点对应的故障程度分配对应的维修人员，其具体方法为：将各异常检测时间点对应的故障程度与预设的各故障程度对应的维修人员等级和数量进行匹配，进而匹配得到各异常检测时间点对应的维修人员等级和数量。
进一步地，所述各电力设备对应的覆盖危险系数，其具体分析方法为：通过采集电力IT设备厂房所属各电力设备在各检测时间点的图像识别各电力设备在各检测时间点对应的高度，并将其与预设的各电力设备的原始高度进行对比，进而分析各电力设备对应的覆盖危险系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000081
其中/>
Figure BDA0004097480040000082
表示为各电力设备对应的覆盖危险系数，Lih分别表示为第i个电力设备在第h个检测时间点对应的高度，L′i分别表示为第i个电力设备的原始高度。
相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：(1)本发明在厂房监控布设模块对厂房进行监控布设，进而避免出现无法拍摄到的区域，从而为电力IT设备厂房对应的故障定位和故障程度的分析提供强有力的数据支持，从而保障电力IT设备厂房内部电力设备的运行安全性。
(2)本发明在异常检测时间点分析模块中根据电力IT设备厂房内部的声音传感器进行异常检测时间点的锁定，进而克服了人为判断的局限性，从而提高了分析结果的精准性，同时降低了分析电力设备是否出现故障的时长，在一定程度上降低了人力物力的资源消耗，提高了电力IT设备厂房设备维修的效率。
(3)本发明在厂房监控分析模块中通过对电力IT设备厂房内部的电力设备的高度进行分析，进而判断电力设备是否被覆盖物所覆盖，进而避免电力设备被外物覆盖，从而保障电力设备的运行安全。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明的模块连接示意图。
图2为本发明的摄像头安装示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。
参照图1所示，本发明提供一种基于智能运维的电力I T设备监控系统，包括：厂房监控布设模块、电力设备检测模块、异常检测时间点分析模块、厂房监控分析模块、故障系数分析模块、维修人员分配模块、显示终端和云数据库。
所述厂房监控布设模块与厂房监控分析模块连接，厂房监控分析模块与显示终端连接，电力设备检测模块分别与异常检测时间点分析模块和故障系数分析模块连接，异常检测时间点分析模块与故障系数分析模块连接，故障系数分析模块与维修人员分配模块连接，故障系数分析模块和维修人员分配模块均与显示终端连接，云数据库分别与异常检测时间点分析模块和故障系数分析模块连接。
所述厂房监控布设模块用于在电力I T设备厂房对应顶面安装滑轨式轨道，并在对应滑轨式轨道安装对应的摄像头。
参照图2所示，在本发明的具体实施例中，所述在对应滑轨式轨道安装对应的摄像头，其具体方法为：将滑轨式轨道的长轴与滑轨式轨道的两个交点和短轴与滑轨式轨道的两个交点为参考点分别布设摄像头。
本发明在厂房监控布设模块对厂房进行监控布设，进而避免出现无法拍摄到的区域，从而为电力IT设备厂房对应的故障定位和故障程度的分析提供强有力的数据支持，从而保障电力IT设备厂房内部电力设备的运行安全性。
所述电力设备检测模块用于在电力IT设备厂房内部设置各声音传感器和气味传感器，进而对电力IT设备厂房的声音和气味进行检测。
所述异常检测时间点分析模块用于分析各检测时间点所属各声音传感器对应的声响危险系数和电力IT设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，进而综合分析各检测时间点所属各声音传感器对应的综合危险系数，并据此分析各异常检测时间点。
在本发明的具体实施例中，所述分析各检测时间点所属各声音传感器对应的声响危险系数，其具体方法为：A1：获取各声音传感器对应的声波图，进而获取各检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值，将其标记为Z′h,m，其中h表示为各检测时间点的编号，h＝1,2,...,g，从云数据库中提取各声音传感器对应的历史波形图，并获取各历史检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值，进而获取各检测时间点所属各声音传感器对应历史检测时间点的振幅值，将其标记为Zh,m，其中m表示为各声音传感器的编号，m＝1,2,...,l。
A2：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值符合系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000111
其中ξh,m表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的振幅值符合系数，e表示为自然常数。
A3：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值偏差系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000112
其中ζh,m表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的振幅值偏差系数，Z′h-1,m表示为第hη1个检测时间点所属第m个声音传感器对应的振幅值。
A4：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的声响危险系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000113
其中/>
Figure BDA0004097480040000114
表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的声响危险系数，λ1、λ2分别表示为预设的振幅值符合、振幅值偏差对应的权重因子。
在本发明的具体实施例中，所述电力IT设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，其具体分析方法为：B1：获取电力IT设备厂房对应的室内温度，进而从云数据库中提取各室内参考温度对应的声音传播速度。
B2：分析电力IT设备厂房对应的室内温度与各室内参考温度的相似系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000121
其中ηp表示为电力IT设备厂房对应的室内温度与第p个室内参考温度的相似系数，Tp表示为第p个室内参考温度，T表示为电力IT设备厂房对应的室内温度，其中p表示为室内参考温度的编号，p＝1,2,...,q。
B3：将电力IT设备厂房与各室内参考温度的相似系数进行相互对比，筛选最大相似系数对应的室内参考温度，并获取其对应的声音传播速度，进而得到电力IT设备厂房对应的声音传播速度，并将其标记为V′。
B4：分析电力IT设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000122
其中ε表示为电力IT设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，V″表示为预设的标准声音传播速度。
在本发明的具体实施例中，所述各检测时间点所属各声音传感器对应的综合危险系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000123
其中ε′m,h表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的综合危险系数。
在本发明的具体实施例中，所述各异常检测时间点，其具体分析方法为：将各检测时间点所属各声音传感器对应的综合危险系数进行相互对比，筛选最大综合危险系数作为各检测时间点对应的综合危险系数，进而将各检测时间点对应的综合危险系数与预设的综合危险系数阈值进行对比，若某检测时间点对应的综合危险系数大于或等于综合危险阈值，则将该检测时间点标记为异常检测时间点，进而得到各异常检测时间点。
本发明在异常检测时间点分析模块中根据电力IT设备厂房内部的声音传感器进行异常检测时间点的锁定，进而克服了人为判断的局限性，从而提高了分析结果的精准性，同时降低了分析电力设备是否出现故障的时长，在一定程度上降低了人力物力的资源消耗，提高了电力IT设备厂房设备维修的效率。
所述厂房监控分析模块用于在滑轨式轨道运行过程中对电力IT设备厂房所属各电力设备在各检测时间点进行图像采集，进而分析电力IT设备厂房所属各电力设备对应的覆盖危险系数。
在本发明的具体实施例中，所述各电力设备对应的覆盖危险系数，其具体分析方法为：通过采集电力IT设备厂房所属各电力设备在各检测时间点的图像识别各电力设备在各检测时间点对应的高度，并将其与预设的各电力设备的原始高度进行对比，进而分析各电力设备对应的覆盖危险系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000131
其中/>
Figure BDA0004097480040000132
表示为各电力设备对应的覆盖危险系数，Lih分别表示为第i个电力设备在第h个检测时间点对应的高度，L′i分别表示为第i个电力设备的原始高度。
本发明在厂房监控分析模块中通过对电力IT设备厂房内部的电力设备的高度进行分析，进而判断电力设备是否被覆盖物所覆盖，进而避免电力设备被外物覆盖，从而保障电力设备的运行安全。
所述故障系数分析模块用于分析各异常检测时间点对应的故障系数，从而分析各异常检测时间点对应的故障程度。
在本发明的具体实施例中，所述各异常检测时间点对应的故障系数，其具体分析方法为：C1：获取各异常检测时间点对应声音传感器的声波图，并获取各异常检测时间点之后的各检测时间点对应的振幅值。
C2：将各异常检测时间点之后的各检测时间点对应的振幅值与预设的声音警戒振幅值进行对比，若某异常检测时间点之后的某检测时间点对应的振幅值小于或等于对应的声音警戒振幅值，则将该分析检测时间点作为该异常检测时间点的异常结束时间点，进而得到各异常检测时间点对应的异常结束时间点。
C3：根据各异常检测时间点及其对应的异常结束时间点获取各异常检测时间点对应的异常持续时长，并将其标记为θ′f，其中f表示为各异常检测时间点的编号，f＝1,2,...,t。
C4：获取各异常检测时间点及其对应异常结束时间点之间的各待分析检测时间点的振幅值，并据此构建各异常检测时间点对应的振幅值集合，进而从中提取各异常检测时间点对应的最大振幅值和最小振幅值，并将其分别标记为
Figure BDA0004097480040000141
C5：分析各异常检测时间点对应的声音层面故障系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000142
其中φf表示为第f个异常检测时间点对应的声音层面故障系数，t表示为异常检测时间点的数量，δ表示为预设的单位异常持续时长对应的故障值，γ1、γ2分别表示为预设的异常持续时长、振幅差值对应的占比因子。
C6：获取各异常检测时间点对应各气体的浓度，进而将其与云数据库中储存的各气体对应的浓度适宜值进行对比，分析各异常检测时间点对应的气体层面安全系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000151
其中βf表示为第f个异常检测时间点对应的气体层面安全系数，Qfa表示为第f个异常检测时间点对应第a个气体的浓度，Q′a表示为第a个气体对应的浓度适宜值，a表示为各气体的编号，a＝1,2,...,b，b表示为气体的数量。
C7：分析各异常检测时间点对应的故障系数，其计算公式为：
Figure BDA0004097480040000152
其中/>
Figure BDA0004097480040000153
表示为第f个异常检测时间点对应的故障系数，χ1、χ2分别表示为预设的声音层面、气体浓度层面对应的占比系数。
在本发明的具体实施例中，所述各异常检测时间点对应的故障程度，其具体分析方法为：获取各异常检测时间点对应的综合危险系数，将其标记为ε″f，分析各异常检测时间点对应的综合故障系数
Figure BDA0004097480040000154
进而将各异常检测时间点对应的综合故障系数与预设的各故障程度对应的综合故障系数进行对比，从而匹配各异常检测时间点对应的故障程度。
所述维修人员分配模块用于基于各异常检测时间点对应的故障程度分配对应的维修人员。
在本发明的具体实施例中，所述基于各异常检测时间点对应的故障程度分配对应的维修人员，其具体方法为：将各异常检测时间点对应的故障程度与预设的各故障程度对应的维修人员等级和数量进行匹配，进而匹配得到各异常检测时间点对应的维修人员等级和数量。
所述显示终端用于将各异常检测时间点对应的故障程度和维修人员进行显示，并将电力IT设备厂房所属各电力设备对应的覆盖危险系数进行显示。
所述云数据库用于存储各声音传感器对应的历史波形图，存储各室内参考温度对应的声音传播速度，并存储各气体对应的浓度适宜值。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，其特征在于，包括：
厂房监控布设模块：在电力IT设备厂房对应顶面安装滑轨式轨道，并在对应滑轨式轨道安装对应的摄像头；
电力设备检测模块：在电力IT设备厂房内部设置各声音传感器和气味传感器，进而对电力IT设备厂房的声音和气味进行检测；
异常检测时间点分析模块：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的声响危险系数和电力IT设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，进而综合分析各检测时间点所属各声音传感器对应的综合危险系数，并据此分析各异常检测时间点；
厂房监控分析模块：在滑轨式轨道运行过程中对电力IT设备厂房所属各电力设备在各检测时间点进行图像采集，进而分析电力IT设备厂房所属各电力设备对应的覆盖危险系数；
故障系数分析模块：分析各异常检测时间点对应的故障系数，从而分析各异常检测时间点对应的故障程度；
维修人员分配模块：基于各异常检测时间点对应的故障程度分配对应的维修人员；
显示终端：将各异常检测时间点对应的故障程度和维修人员进行显示，并将电力IT设备厂房所属各电力设备对应的覆盖危险系数进行显示；
云数据库：存储各声音传感器对应的历史波形图，存储各室内参考温度对应的声音传播速度，并存储各气体对应的浓度适宜值。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，其特征在于：所述在对应滑轨式轨道安装对应的摄像头，其具体方法为：将滑轨式轨道的长轴与滑轨式轨道的两个交点和短轴与滑轨式轨道的两个交点为参考点分别布设摄像头。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，其特征在于：所述分析各检测时间点所属各声音传感器对应的声响危险系数，其具体方法为：
A1：获取各声音传感器对应的声波图，进而获取各检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值，将其标记为Z′h,m，其中h表示为各检测时间点的编号，h＝1,2,...,g，从云数据库中提取各声音传感器对应的历史波形图，并获取各历史检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值，进而获取各检测时间点所属各声音传感器对应历史检测时间点的振幅值，将其标记为Zh,m，其中m表示为各声音传感器的编号，m＝1,2,...,l；
A2：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值符合系数，其计算公式为：
Figure FDA0004097480030000021
其中ξh,m表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的振幅值符合系数，e表示为自然常数；
A3：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的振幅值偏差系数，其计算公式为：
Figure FDA0004097480030000031
其中ζh,m表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的振幅值偏差系数，Z′h-1,m表示为第h-1个检测时间点所属第m个声音传感器对应的振幅值；
A4：分析各检测时间点所属各声音传感器对应的声响危险系数，其计算公式为：
Figure FDA0004097480030000032
其中/>
Figure FDA0004097480030000033
表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的声响危险系数，λ1、λ2分别表示为预设的振幅值符合、振幅值偏差对应的权重因子。
4.根据权利要求3所述的一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，其特征在于：所述电力IT设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，其具体分析方法为：
B1：获取电力IT设备厂房对应的室内温度，进而从云数据库中提取各室内参考温度对应的声音传播速度；
B2：分析电力IT设备厂房对应的室内温度与各室内参考温度的相似系数，其计算公式为：
Figure FDA0004097480030000034
其中ηp表示为电力IT设备厂房对应的室内温度与第p个室内参考温度的相似系数，Tp表示为第p个室内参考温度，T表示为电力IT设备厂房对应的室内温度，其中p表示为室内参考温度的编号，p＝1,2,...,q；
B3：将电力IT设备厂房与各室内参考温度的相似系数进行相互对比，筛选最大相似系数对应的室内参考温度，并获取其对应的声音传播速度，进而得到电力IT设备厂房对应的声音传播速度，并将其标记为V′；
B4：分析电力IT设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，其计算公式为：
Figure FDA0004097480030000041
其中ε表示为电力IT设备厂房对应的声音传播速度适宜系数，V″表示为预设的标准声音传播速度。
5.根据权利要求4所述的一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，其特征在于：所述各检测时间点所属各声音传感器对应的综合危险系数，其计算公式为：
Figure FDA0004097480030000042
其中ε′m,h表示为第h个检测时间点所属第m个声音传感器对应的综合危险系数。
6.根据权利要求1所述的一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，其特征在于：所述各异常检测时间点，其具体分析方法为：将各检测时间点所属各声音传感器对应的综合危险系数进行相互对比，筛选最大综合危险系数作为各检测时间点对应的综合危险系数，进而将各检测时间点对应的综合危险系数与预设的综合危险系数阈值进行对比，若某检测时间点对应的综合危险系数大于或等于综合危险阈值，则将该检测时间点标记为异常检测时间点，进而得到各异常检测时间点。
7.根据权利要求1所述的一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，其特征在于：所述各异常检测时间点对应的故障系数，其具体分析方法为：
C1：获取各异常检测时间点对应声音传感器的声波图，并获取各异常检测时间点之后的各检测时间点对应的振幅值；
C2：将各异常检测时间点之后的各检测时间点对应的振幅值与预设的声音警戒振幅值进行对比，若某异常检测时间点之后的某检测时间点对应的振幅值小于或等于对应的声音警戒振幅值，则将该分析检测时间点作为该异常检测时间点的异常结束时间点，进而得到各异常检测时间点对应的异常结束时间点；
C3：根据各异常检测时间点及其对应的异常结束时间点获取各异常检测时间点对应的异常持续时长，并将其标记为θ′f，其中f表示为各异常检测时间点的编号，f＝1,2,...,t；
C4：获取各异常检测时间点及其对应异常结束时间点之间的各待分析检测时间点的振幅值，并据此构建各异常检测时间点对应的振幅值集合，进而从中提取各异常检测时间点对应的最大振幅值和最小振幅值，并将其分别标记为
Figure FDA0004097480030000051
C5：分析各异常检测时间点对应的声音层面故障系数，其计算公式为：
Figure FDA0004097480030000052
其中φf表示为第f个异常检测时间点对应的声音层面故障系数，t表示为异常检测时间点的数量，δ表示为预设的单位异常持续时长对应的故障值，γ1、γ2分别表示为预设的异常持续时长、振幅差值对应的占比因子；
C6：获取各异常检测时间点对应各气体的浓度，进而将其与云数据库中储存的各气体对应的浓度适宜值进行对比，分析各异常检测时间点对应的气体层面安全系数，其计算公式为：
Figure FDA0004097480030000061
其中βf表示为第f个异常检测时间点对应的气体层面安全系数，Qfa表示为第f个异常检测时间点对应第a个气体的浓度，Q′a表示为第a个气体对应的浓度适宜值，a表示为各气体的编号，a＝1,2,...,b，b表示为气体的数量；
C7：分析各异常检测时间点对应的故障系数，其计算公式为：
Figure FDA0004097480030000062
其中/>
Figure FDA0004097480030000064
表示为第f个异常检测时间点对应的故障系数，χ1、χ2分别表示为预设的声音层面、气体浓度层面对应的占比系数。
8.根据权利要求7所述的一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，其特征在于：所述各异常检测时间点对应的故障程度，其具体分析方法为：获取各异常检测时间点对应的综合危险系数，将其标记为ε″f，分析各异常检测时间点对应的综合故障系数
Figure FDA0004097480030000063
进而将各异常检测时间点对应的综合故障系数与预设的各故障程度对应的综合故障系数进行对比，从而匹配各异常检测时间点对应的故障程度。
9.根据权利要求1所述的一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，其特征在于：所述基于各异常检测时间点对应的故障程度分配对应的维修人员，其具体方法为：将各异常检测时间点对应的故障程度与预设的各故障程度对应的维修人员等级和数量进行匹配，进而匹配得到各异常检测时间点对应的维修人员等级和数量。
10.根据权利要求1所述的一种基于智能运维的电力IT设备监控系统，其特征在于：所述各电力设备对应的覆盖危险系数，其具体分析方法为：通过采集电力IT设备厂房所属各电力设备在各检测时间点的图像识别各电力设备在各检测时间点对应的高度，并将其与预设的各电力设备的原始高度进行对比，进而分析各电力设备对应的覆盖危险系数，其计算公式为：
Figure FDA0004097480030000071
其中θih表示为各电力设备对应的覆盖危险系数，Lih分别表示为第i个电力设备在第h个检测时间点对应的高度，L′i分别表示为第i个电力设备的原始高度。
CN202310169657.XA 2023-02-27 2023-02-27 一种基于智能运维的电力it设备监控系统 Pending CN116388383A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310169657.XA CN116388383A (zh) 2023-02-27 2023-02-27 一种基于智能运维的电力it设备监控系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310169657.XA CN116388383A (zh) 2023-02-27 2023-02-27 一种基于智能运维的电力it设备监控系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116388383A true CN116388383A (zh) 2023-07-04

Family

ID=86970195

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310169657.XA Pending CN116388383A (zh) 2023-02-27 2023-02-27 一种基于智能运维的电力it设备监控系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116388383A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116701339A (zh) * 2023-08-07 2023-09-05 拓锐科技有限公司 一种基于事件日志文件的数据分析处理方法
CN117579673A (zh) * 2024-01-16 2024-02-20 南京汤峰机电有限公司 一种基于无线通信网络的计算机监控系统

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116701339A (zh) * 2023-08-07 2023-09-05 拓锐科技有限公司 一种基于事件日志文件的数据分析处理方法
CN116701339B (zh) * 2023-08-07 2023-10-17 拓锐科技有限公司 一种基于事件日志文件的数据分析处理方法
CN117579673A (zh) * 2024-01-16 2024-02-20 南京汤峰机电有限公司 一种基于无线通信网络的计算机监控系统
CN117579673B (zh) * 2024-01-16 2024-04-16 南京汤峰机电有限公司 一种基于无线通信网络的计算机监控系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN116388383A (zh) 一种基于智能运维的电力it设备监控系统
WO2020140316A1 (zh) 一种涂料生产安全智能巡检机器人、系统及方法
CN115373403B (zh) 一种建筑机械设备巡检服务系统
AU2020102181A4 (en) An intelligent recognition system and method of tunnel structure health based on robot vision recognition
CN115329812B (zh) 一种基于人工智能的桥梁基础设施异常监测方法
CN116503975B (zh) 基于智慧燃气gis的安全隐患处置方法和物联网系统
CN109541022A (zh) 一种桥梁结构裂缝健康监测分析方法
CN115528810A (zh) 一种基于电力设备的测温数据运检分析管理系统
CN112173636B (zh) 一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法
CN107844067A (zh) 一种水电站闸门在线状态监测控制方法及监测系统
CN116523506A (zh) 基于数字孪生变电站技术电路故障预测分析系统
CN111124015A (zh) 一种智能风电巡检视频监测方法
CN114137302B (zh) 一种电能计量器具检定全过程监控系统
CN116231504A (zh) 一种升压站远程智能巡检方法、装置及系统
CN115165725A (zh) 一种基于数据驱动的海上装备腐蚀监测与安全预警系统
CN109285331B (zh) 一种基于数据分析和温度预测的电力电缆温度预警系统
CN117421998B (zh) 一种基于多模态数据的输电架空线路健康状态评估系统
CN114781906A (zh) 一种基于人工智能的电力电缆运行预警方法
CN207992717U (zh) 一种水电站闸门在线状态监测系统
CN112016739B (zh) 故障检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN115561163A (zh) 基于物联网通讯的桥梁结构监控方法
Pouliot et al. An integrated asset management strategy for transmission line conductors, based on robotics, sensors, and aging modelling
CN114970977A (zh) 数字化城市空气质量监测数据的异常数据检测方法及系统
CN114662619A (zh) 基于多源数据融合的桥梁监测系统
CN112345128A (zh) 一种架空输电线路导地线机械力学监测分析方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination