CN117061568B - 一种电气设备的智能数据处理方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种电气设备的智能数据处理方法及系统。所述方法包括：获取电气设备信息以及所述电气设备的安装信息，并对所述电气设备进行联网；将所述电气设备信息以及所述电气设备的安装信息输入云平台，用户通过终端设备接入云平台，并根据电气设备的安装信息将电气设备与用户终端进行绑定，并生成唯一密钥；通过传感器将电气设备的使用数据信息发送给边缘设备，所述边缘设备对使用数据信息进行分段存储并进行处理计算。有助于避免设备故障造成的停机时间和损失，并采取预防性的维护措施，延长设备的使用寿命；通过对电气设备数据的分析和处理，可以获取设备的运行状态、性能参数以及维护历史等信息。

Description

一种电气设备的智能数据处理方法及系统
技术领域
本发明提出了一种电气设备的智能数据处理方法及系统，属于数据处理技术领域。
背景技术
电气设备智能数据处理方法的兴起源于大数据和物联网技术的迅速发展。随着科技的进步，电气设备现在能够实时获取大量的运行数据和状态信息，这让人们开始思考如何更加智能地处理这些数据。
智能数据处理方法为电气设备的运维工作带来了革命性的转变。通过对数据的分析和利用，可以及早发现设备故障和异常情况，并采取相应的维修措施，提高设备的可靠性和运行效率。
发明内容
本发明提供了一种电气设备的智能数据处理方法及系统，用以解决现有技术中对于电气设备的故障预测以及维护不够精确、远程监控以及控制不够全面以及售后服务不够完善的问题：
本发明提出的一种电气设备的智能数据处理方法，所述方法包括：
S1：获取电气设备信息以及所述电气设备的安装信息，并对所述电气设备进行联网；
S2：将所述电气设备信息以及所述电气设备的安装信息输入云平台，用户通过终端设备接入云平台，并根据电气设备的安装信息将电气设备与用户终端进行绑定；
S3：通过传感器将电气设备的使用数据信息发送给边缘设备进行处理计算，并通过所述边缘设备将处理计算后的数据信息发送给云平台；
S4：云平台通过对接收到的数据信息进行分析，判断所述电气设备是否发生故障并根据接收到的数据信息根据用户的使用习惯生成使用维护建议；
S5：如果判断电气设备发生故障，触发故障报警模块，通过故障报警模块通知相应处置人员进行处置，如果判断电气设备运行正常则将使用维护建议通过终端设备反馈给用户。
进一步的，所述获取电气设备信息以及所述电气设备的安装信息，并对所述电气设备进行联网，包括：
S11：确定需要进行获取信息以及进行联网的电气设备类型，所述电气设备包括空调、冰箱以及洗衣机；
S12：收集电气设备信息，并记录电气设备安装信息；
S13：根据电气设备的网络连接要求，通过物联网将电气设备连接至网络；
S14：验证设备是否成功连接至网络，并检查设备所需的服务和协议是否可用；
S15：并根据设备联网的要求，进行设备认证和授权流程。
进一步的，所述电气设备信息通过电气设备上的条码获取；所述电气设备信息包括电气设备标识信息、物理参数信息、工作状态信息、传感器数据以及能源能耗信息；所述电气设备的安装信息包括安装时间、安装位置以及安装人员。
进一步的，所述将所述电气设备信息以及所述电气设备的安装信息输入云平台，用户通过终端设备接入云平台，并根据电气设备的安装信息将电气设备与用户终端进行绑定；包括：
S21：电气设备安装之后通过扫描设备扫描电气设备上的条码，通过条码获取电气设备信息，并将安装信息以及电气设备信息发送至云平台；
S22：云平台接收到安装信息以及电气设备信息对其进行关联，并建立索引；
S23：云平台根据建立索引的安装信息以及电气设备信息生成一个唯一的密钥；
S24：用户通过终端设备在云平台输入注册信息进行账号注册，所述注册信息包括手机号；
S25：用户注册完成后进入云平台输入密钥与安装信息以及电气设备信息进行匹配；
S26：匹配成功后将用户终端与安装信息以及电气设备信息进行绑定。
进一步的，所述通过传感器将电气设备的使用数据信息发送给边缘设备进行处理计算，并通过所述边缘设备将处理计算后的数据信息发送给云平台；包括：
S31：通过电气设备自带的传感器对电气设备的使用数据进行采集，所述使用数据包括运行状态数据、使用历史数据、使用环境数据以及能源能耗数据；
S32：所述传感器将采集到的使用数据通过有线传输方式传输给边缘设备；
S33：边缘设备接收到所述传感器采集到的使用数据后，将所述使用数据按照电气设备类型、传感器类型以及采集时间进行分段，并将分段后的数据存储在数据库中；
S34：通过多线程并行处理将分段后的数据划分为多个子任务，每个子任务包括一个或多个数据块；
S35：针对每个子任务，启动独立的处理线程和/或进程，在不同的计算资源上对所述子任务进行并行处理，并获得处理结果；
S36：通过合并算法将处理结果进行合并成最终的处理结果；
S37：并将最终的处理结果发送给云平台。
进一步的，所述云平台通过对接收到的数据信息进行分析，判断所述电气设备是否发生故障并根据接收到的数据信息根据用户的使用习惯生成使用维护建议；包括：
S41：所述云平台接收到经过所述边缘设备进行处理的所述传感器采集到的使用数据信息的处理结果后，对所述处理结果预处理；
S42：基于机器学习以及深度学习算法构建故障检测模型，通过电气设备的使用历史数据进行模型训练，并通过接收到的处理结果进行实时故障预测以及判断；
S43：根据模型输出结果，判断电气设备是否发生故障；
S44：并根据接收到的处理结果分析用户对电气设备的使用习惯和模式；
S45：并进行特征指标提取，所述特征指标包括使用频率、使用时间以及使用功率；
S46：基于用户的使用习惯以及设备故障诊断结果，生成相应的使用维护建议；
S47：并根据设备故障类型、严重程度以及用户使用习惯，推荐维护措施以及操作建议。
进一步的，所述如果判断电气设备发生故障，触发故障报警模块，通过故障报警模块通知相应处置人员进行处置，如果判断电气设备运行正常则将使用维护建议通过终端设备反馈给用户，包括：
S51：如果判断电气设备发生故障；所述云平台触发故障报警模块，并将所述故障类型信息发送给售后维护人员以及用户；
S52：用户接收到故障类型信息后，选择是否进行维修，如果选择维修则选择意向维修时间，并将意向维修时间通过云平台反馈给售后维护人员；
S53：售后维护人员接收到用户选择的意向维护时间后，判断是否可以进行维护，如果是，则上门进行维护，如果否，则与用户进行沟通重新进行时间约定；
S54：售后维护人员根据约定时间进行上门维护，根据故障报警信息对故障设备进行定位，并排除故障原因，进行设备维护或更换设备；
S55：如果判断电气设备正常运行，将使用维护建议通过终端设备反馈给用户。
本发明提成的一种电气设备的智能数据处理系统，所述系统包括：
设备联网模块：获取电气设备信息以及所述电气设备的安装信息，并对所述电气设备进行联网；
设备接入模块：将所述电气设备信息以及所述电气设备的安装信息输入云平台，用户通过终端设备接入云平台，并根据电气设备的安装信息将电气设备与用户终端进行绑定；
边缘计算模块：通过传感器将电气设备的使用数据信息发送给边缘设备进行处理计算，并通过所述边缘设备将处理计算后的数据信息发送给云平台；
故障判断模块：云平台通过对接收到的数据信息进行分析，判断所述电气设备是否发生故障并根据接收到的数据信息根据用户的使用习惯生成使用维护建议；
维护建议模块：如果判断电气设备发生故障，触发故障报警模块，通过故障报警模块通知相应处置人员进行处置，如果判断电气设备运行正常则将使用维护建议通过终端设备反馈给用户。
本发明提成的一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述的存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述任一所述的一种电气设备的智能数据处理方法。
本发明提成的一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以实现如上述任一所述的一种电气设备的智能数据处理方法。
本发明有益效果：通过实时监测和分析电气设备的数据，可以检测到潜在的故障迹象，并提前发出警报。这有助于避免设备故障造成的停机时间和损失，并采取预防性的维护措施，延长设备的使用寿命；通过对电气设备数据的分析和处理，可以获取设备的运行状态、性能参数以及维护历史等信息。有助于制定更科学合理的维护计划和决策，优化维修方案，提高维护效率和设备可靠性；通过智能数据处理方法，可以实时监测设备的能耗和效率，识别能耗异常和低效运行的问题，并提供相应的优化建议。这有助于降低能源消耗、提高能源利用效率，节约能源成本；智能数据处理方法使得电气设备能够联网，并提供远程监控和操作功能。用户可以通过手机、平板电脑等终端设备实时查看设备状态、控制设备运行，并远程诊断和解决一些常见问题，提高设备的可访问性和管理效率；通过收集和处理大量电气设备数据，可以进行更深入的数据分析和挖掘。这有助于发现设备运行中的潜在问题、优化生产流程，并提供更精确的设备性能预测和改进方案。
附图说明
图1为本发明所述一种电气设备的智能数据处理方法步骤图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施例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。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
本发明的一个实施例，本发明提出的一种电气设备的智能数据处理方法，所述方法包括：
S1：获取电气设备信息以及所述电气设备的安装信息，并对所述电气设备进行联网；
S2：将所述电气设备信息以及所述电气设备的安装信息输入云平台，用户通过终端设备接入云平台，并根据电气设备的安装信息将电气设备与用户终端进行绑定；
S3：通过传感器将电气设备的使用数据信息发送给边缘设备进行处理计算，并通过所述边缘设备将处理计算后的数据信息发送给云平台；
S4：云平台通过对接收到的数据信息进行分析，判断所述电气设备是否发生故障并根据接收到的数据信息根据用户的使用习惯生成使用维护建议；
S5：如果判断电气设备发生故障，触发故障报警模块，通过故障报警模块通知相应处置人员进行处置，如果判断电气设备运行正常则将使用维护建议通过终端设备反馈给用户。
上述技术方案的工作原理为：获取电气设备的基本信息，包括设备型号、生产日期等。同时获取设备的安装信息，如安装位置、环境条件等；将电气设备与互联网进行连接，使其能够传输数据。用户通过终端设备(如手机、平板电脑)接入云平台，并根据设备的安装信息将设备与终端设备进行绑定，实现设备的远程监控和管理；通过传感器获取电气设备的使用数据信息，如电流、电压、温度等。这些数据会发送给边缘设备进行处理计算，边缘设备可以是在设备附近的智能控制器或网关。边缘设备对数据进行处理和分析，提取相关特征并进行计算，得到有用的信息；边缘设备将处理计算后的数据信息发送给云平台。云平台接收数据后，对数据进行分析，判断电气设备是否发生故障。通过对接收到的数据信息进行统计和比较，可以检测设备的异常行为，并判断是否存在故障；基于接收到的数据信息和用户的使用习惯，云平台生成使用维护建议。这些建议可以包括设备维护、保养以及更换零部件等方面的建议。如果判断电气设备发生故障，云平台会触发故障报警模块，通知相应处置人员进行处理。如果判断电气设备正常运行，云平台将使用维护建议通过终端设备反馈给用户。
上述技术方案的效果为：通过联网和传感器，可以实时监测电气设备的使用数据信息，快速检测设备是否发生故障或异常行为，并通过故障报警模块向相应的处置人员发送通知，以便及时采取措施进行修复，减少设备停机时间；云平台对接收到的数据进行分析，结合用户的使用习惯，生成针对性的使用维护建议。这些建议可以帮助用户进行设备的维护和保养，并优化设备的使用效率，延长设备的寿命；用户可以通过终端设备随时随地接入云平台，实现对电气设备的远程监控和管理。无论用户身在何处，都能够获取设备的实时状态、使用数据和维护建议等信息，方便用户进行设备管理和决策；通过智能数据处理，可以及时发现设备的异常情况，并提供维护建议，有效降低设备故障率，提高设备的可靠性。同时，通过数据分析并根据用户的使用习惯，优化设备的运行策略，提高设备的使用效率和能源利用率。
本发明的一个实施例，所述获取电气设备信息以及所述电气设备的安装信息，并对所述电气设备进行联网，包括：
S11：确定需要进行获取信息以及进行联网的电气设备类型，所述电气设备包括空调、冰箱以及洗衣机；
S12：收集电气设备信息，并记录电气设备安装信息；
S13：根据电气设备的网络连接要求，通过物联网将电气设备连接至网络；
S14：验证设备是否成功连接至网络，并检查设备所需的服务和协议是否可用；
S15：并根据设备联网的要求，进行设备认证和授权流程。
所述电气设备信息通过电气设备上的条码获取；所述电气设备信息包括电气设备标识信息、物理参数信息、工作状态信息、传感器数据以及能源能耗信息；所述设备标识信息包括设备名称、型号、制造商以及出厂日期；所述物理参数信息包括设备的尺寸、重量、额定电压以及额定功率；所述工作状态信息包括记录设备的运行状态，包括开关状态(开启/关闭)、工作模式(如制冷/制热/通风)、当前温度以及转速；所述传感器数据包括传感器采集的相关数据，如温度、湿度、压力、光照强度等。所述能源消耗信息包括记录设备的能源消耗情况，如功率、用电量等。所述电气设备的安装信息包括安装时间、安装位置以及安装人员。
上述技术方案的工作原理为：确定需要获取信息和联网的电气设备类型，例如空调、冰箱和洗衣机；收集电气设备信息并记录安装信息。可以使用电气设备上的条码或其他标识信息进行识别，并获取设备标识信息(设备名称、型号、制造商、出厂日期)、物理参数信息(尺寸、重量、额定电压、额定功率)、工作状态信息(开关状态、工作模式、当前温度、转速)、传感器数据(温度、湿度、压力、光照强度)和能源消耗信息(功率、用电量)等。根据电气设备的网络连接要求，通过物联网将设备连接到网络。根据设备的网络要求，配置相应的网络连接方式，例如Wi-Fi、以太网或蓝牙连接，确保设备能够与云平台或边缘设备进行数据通信。验证设备是否成功连接到网络，并检查设备所需的服务和协议是否可用。确认设备已经顺利连接到云平台或边缘设备，并且所需的服务和协议可正常使用，以确保设备数据的正常传输和处理。根据设备联网的要求，进行设备认证和授权流程。对电气设备进行认证和授权，确保设备的合法性和安全性，防止未经授权的设备接入网络。
上述技术方案的效果为：通过扫描电气设备上的条码，可以方便快捷地获取设备信息，避免手动记录和输入的繁琐工作；记录安装时间、位置和人员等信息，对于设备维护和故障排查非常重要。这样可以更方便地定位和追踪设备，并且在需要时提供相关信息；通过联网将设备连接到云平台或边缘设备，用户可以通过手机、平板电脑或电脑等远程控制设备，同时实时监测设备的工作状态和传感器数据；基于设备的工作状态和传感器数据，可以为用户提供个性化服务和智能优化建议。例如，根据当前温度和湿度调整空调的工作模式，或者根据用电量优化冰箱的节能模式；进行设备认证和授权流程，确保只有合法的设备接入网络，防止未经授权的设备对网络和用户数据造成风险。这样可以增强设备的安全性和合规性。
本发明的一个实施例，所述将所述电气设备信息以及所述电气设备的安装信息输入云平台，用户通过终端设备接入云平台，并根据电气设备的安装信息将电气设备与用户终端进行绑定；包括：
S21：电气设备安装之后通过扫描设备扫描电气设备上的条码，通过条码获取电气设备信息，并将安装信息以及电气设备信息发送至云平台；
S22：云平台接收到安装信息以及电气设备信息对其进行关联，并建立索引；
S23：云平台根据建立索引的安装信息以及电气设备信息生成一个唯一的密钥；
S24：用户通过终端设备在云平台输入注册信息进行账号注册，所述注册信息包括手机号；
S25：用户注册完成后进入云平台输入密钥与安装信息以及电气设备信息进行匹配；
S26：匹配成功后将用户终端与安装信息以及电气设备信息进行绑定。
上述技术方案的工作原理为：用户在完成电气设备的安装后，通过扫描设备上的条码获取设备信息，并将安装信息和设备信息发送到云平台；云平台接收到安装信息和设备信息后，对其进行关联并建立索引，使得这些信息能够被唯一标识和检索；云平台根据建立索引的安装信息和设备信息生成一个唯一的密钥，用于后续用户终端的绑定和识别；用户通过终端设备在云平台输入注册信息，包括手机号等必要信息，完成账号注册流程；注册完成后，用户使用终端设备登录云平台，并输入与安装信息和设备信息相匹配的密钥；如果密钥与安装信息和设备信息匹配成功，云平台将用户终端与安装信息、设备信息进行绑定。用户可以通过终端设备远程控制和监测相应的电气设备。
上述技术方案的效果为：通过将电气设备信息和安装信息输入云平台并与用户终端绑定，用户可以通过终端设备远程控制和监测相应的电气设备，无需现场操作，提高了用户的使用便利性；通过对安装信息和电气设备信息进行关联，并生成唯一的密钥，可以保证设备信息的唯一性，降低了设备被盗用的风险，提高了设备的安全性；云平台可以根据设备信息提供个性化的服务和智能优化建议，例如提供电费优化、故障诊断等服务，提高了用户的使用体验和满意度；通过远程监测电气设备状态，可以及时发现设备故障，降低了设备维护的成本，同时也提高了设备的使用寿命。
本发明的一个实施例，所述通过传感器将电气设备的使用数据信息发送给边缘设备进行处理计算，并通过所述边缘设备将处理计算后的数据信息发送给云平台；包括：
S31：通过电气设备自带的传感器对电气设备的使用数据进行采集，所述使用数据包括运行状态数据、使用历史数据、使用环境数据以及能源能耗数据；
S32：所述传感器将采集到的使用数据通过有线传输方式传输给边缘设备；
S33：边缘设备接收到所述传感器采集到的使用数据后，将所述使用数据按照电气设备类型、传感器类型以及采集时间进行分段，并将分段后的数据存储在数据库中；
S34：通过多线程并行处理将分段后的数据划分为多个子任务，每个子任务包括一个或多个数据块；
S35：针对每个子任务，启动独立的处理线程和/或进程，在不同的计算资源上对所述子任务进行并行处理，并获得处理结果；
S36：通过合并算法将处理结果进行合并成最终的处理结果；
S37：并将最终的处理结果发送给云平台。
上述技术方案的工作原理为：电气设备自带的传感器对电气设备的使用数据进行采集，包括运行状态数据、使用历史数据、使用环境数据以及能源能耗数据；传感器将采集到的使用数据通过有线传输方式传输给边缘设备；边缘设备接收到传感器采集到的使用数据后，将数据按照电气设备类型、传感器类型以及采集时间进行分段，并将分段后的数据存储在数据库中，以便后续处理；边缘设备通过多线程并行处理将分段后的数据划分为多个子任务，每个子任务包括一个或多个数据块。针对每个子任务，启动独立的处理线程和/或进程，在不同的计算资源上对子任务进行并行处理，获得处理结果；通过合并算法将处理结果进行合并成最终的处理结果；将最终的处理结果发送给云平台，供云平台进行进一步的分析、展示和应用。
上述技术方案的效果为：通过有线传输方式能够快速、稳定地将采集到的使用数据传输给边缘设备，使得边缘设备可以及时监测和反馈电气设备的运行状态。这有助于实时发现并解决潜在的问题，提高设备的可靠性和稳定性。通过边缘设备的处理计算，可以在设备附近对电气设备的使用数据进行实时采集、处理和分析，减少了数据传输延迟，提高了数据的实时性和响应速度；边缘设备通过对数据的处理和计算，在本地即时处理并获得结果，减轻了云平台的计算负载，提高了云端的处理效率；由于数据的处理和计算都在边缘设备上进行，减少了数据传输的需求，降低了数据被窃取或篡改的风险，提高了数据的安全性；通过多线程并行处理将数据划分为多个子任务，并在不同的计算资源上进行并行处理，提高了计算效率和处理能力，加快了数据处理的速度；边缘设备对数据进行初步处理和计算，只将最终的处理结果发送给云平台，减少了数据传输量和对网络带宽的需求，同时节约了云端的计算资源；通过对电气设备的使用数据进行采集、处理和分析，获得了更加精准和全面的使用信息，为云平台提供了高质量的数据，支持后续的数据分析、智能决策和优化。
本发明的一个实施例，所述云平台通过对接收到的数据信息进行分析，判断所述电气设备是否发生故障并根据接收到的数据信息根据用户的使用习惯生成使用维护建议；包括：
S41：所述云平台接收到经过所述边缘设备进行处理的所述传感器采集到的使用数据信息的处理结果后，对所述处理结果预处理；
S42：基于机器学习以及深度学习算法构建故障检测模型，通过电气设备的使用历史数据进行模型训练，并通过接收到的处理结果进行实时故障预测以及判断；
S43：根据模型输出结果，判断电气设备是否发生故障；
S44：并根据接收到的处理结果分析用户对电气设备的使用习惯和模式；
S45：并进行特征指标提取，所述特征指标包括使用频率、使用时间以及使用功率；
S46：基于用户的使用习惯以及设备故障诊断结果，生成相应的使用维护建议；
S47：并根据设备故障类型、严重程度以及用户使用习惯，推荐维护措施以及操作建议。
例如，假设用户的电气设备是一台空调，系统收集到以下信息：设备发生故障，故障类型为制冷故障，严重程度为中等。同时，分析用户的使用习惯发现，用户经常在夜间使用空调，并且喜欢将温度设置得较低。
基于上述信息，系统可以生成相应的使用维护建议和操作建议：
使用维护建议：
建议用户定期清洁空调过滤网，以保持空气流通畅。
提醒用户定期检查空调冷凝水的排放情况，避免堵塞导致漏水问题。
建议用户定期检查空调的制冷剂充填情况，确保制冷效果。
操作建议：
针对用户喜欢将温度设置得较低的习惯，建议用户适当调高温度设置，以减轻空调的负荷，降低故障发生的可能性。
提醒用户合理使用空调的时间，避免长时间连续运行导致设备过热或过载。
维护措施：
对于中等严重程度的制冷故障，推荐维护措施可以是售后维护人员上门进行检修，如更换制冷管道或修复制冷系统的故障部件。
上述技术方案的工作原理为：边缘设备采集电气设备的使用数据，并进行初步处理和分析。经过处理后的数据会通过云平台进行进一步的处理；云平台接收到边缘设备处理后的数据结果，进行预处理操作，包括数据清洗、去噪和格式转换等操作，以确保数据的准确性和一致性；云平台基于机器学习和深度学习算法，利用电气设备的历史使用数据进行模型的训练。该模型能够学习和识别电气设备的故障模式和特征；通过实时接收到的处理结果，云平台利用训练好的故障检测模型进行预测和判断，判断电气设备是否发生故障，并对故障类型进行分类和识别；云平台根据接收到的处理结果，分析用户对电气设备的使用习惯和模式。通过提取特征指标如使用频率、使用时间和使用功率等，对用户的使用行为进行分析；基于用户的使用习惯和设备故障诊断结果，云平台生成相应的使用维护建议。根据设备故障类型、严重程度以及用户使用习惯，推荐维护措施和操作建议，帮助用户及时处理电气设备的故障和问题。
上述技术方案的效果为：通过构建故障检测模型，云平台能够实时预测和判断电气设备是否发生故障。这有助于提前采取维修或更换设备的措施，避免设备故障导致的停工或延误。；通过分析用户对电气设备的使用习惯和模式，云平台可以了解用户的需求和习惯，从而提供个性化的维护建议；有助于用户最大程度地利用电气设备，提高设备的使用效率和寿命；基于设备故障诊断结果、严重程度和用户使用习惯，云平台生成相应的使用维护建议。这些建议可以指导用户在维护和操作过程中采取正确的措施，减少故障风险，提高设备的可靠性和安全性；通过实时故障预测和使用维护建议的提供，云平台能够帮助用户及时处理设备故障，减少故障对生产和工作的影响。同时，通过分析用户使用习惯，优化设备的使用方式，提高设备的效率和性能。
本发明的一个实施例，所述如果判断电气设备发生故障，触发故障报警模块，通过故障报警模块通知相应处置人员进行处置，如果判断电气设备运行正常则将使用维护建议通过终端设备反馈给用户，包括：
S51：如果判断电气设备发生故障；所述云平台触发故障报警模块，并将所述故障类型信息发送给售后维护人员以及用户；
S52：用户接收到故障类型信息后，选择是否进行维修，如果选择维修则选择意向维修时间，并将意向维修时间通过云平台反馈给售后维护人员；
S53：售后维护人员接收到用户选择的意向维护时间后，判断是否可以进行维护，如果是，则上门进行维护，如果否，则与用户进行沟通重新进行时间约定；
S54：售后维护人员根据约定时间进行上门维护，根据故障报警信息对故障设备进行定位，并排除故障原因，进行设备维护或更换设备；
S55：如果判断电气设备正常运行，将使用维护建议通过终端设备反馈给用户。
上述技术方案的工作原理为：当云平台判断电气设备发生故障时，会触发故障报警模块。这可以通过故障检测模型的输出结果进行判断；云平台将故障类型信息发送给售后维护人员和用户。这样，售后维护人员可以及时了解故障情况，用户也能得知设备故障的类型；用户接收到故障类型信息后，可以选择是否进行维修，并选择意向维修时间。用户通过云平台将意向维修时间反馈给售后维护人员；售后维护人员接收到用户选择的意向维护时间后，判断是否可以按照该时间进行维护。如果可以，售后维护人员将按约定时间上门进行维护；如果不可以，售后维护人员与用户沟通重新进行时间约定；售后维护人员根据约定时间上门进行维护；售后维护人员会根据故障报警信息对故障设备进行定位，并排除故障原因，进行设备维护或更换设备；如果判断电气设备正常运行，云平台会将使用维护建议通过终端设备反馈给用户。这些建议可以包括设备的日常保养方法、注意事项等，以帮助用户合理使用设备并延长设备的使用寿命。
上述技术方案的效果为：通过故障报警模块的触发和信息通知，售后维护人员可以及时了解设备故障情况，提高故障处理的效率和及时性；用户接收到故障类型信息后，可以选择是否进行维修，并选择意向维修时间。这样能够更好地满足用户的需求，提高用户的满意度和体验；售后维护人员接收到用户选择的意向维护时间后，可以判断是否可以按照该时间进行维护。这样可以避免无效的维护调度，提高维护人员的工作效率；售后维护人员根据故障报警信息对故障设备进行定位，并排除故障原因，进行设备维护或更换设备。这样能够准确识别故障设备，提高维护的准确性和效果；如果判断电气设备正常运行，云平台会将使用维护建议通过终端设备反馈给用户。这些建议可以帮助用户合理使用设备并延长设备的使用寿命，提高设备的可靠性和稳定性。
本发明的一个实施例，一种电气设备的智能数据处理系统，所述系统包括：
设备联网模块：获取电气设备信息以及所述电气设备的安装信息，并对所述电气设备进行联网；
设备接入模块：将所述电气设备信息以及所述电气设备的安装信息输入云平台，用户通过终端设备接入云平台，并根据电气设备的安装信息将电气设备与用户终端进行绑定；
边缘计算模块：通过传感器将电气设备的使用数据信息发送给边缘设备进行处理计算，并通过所述边缘设备将处理计算后的数据信息发送给云平台；
故障判断模块：云平台通过对接收到的数据信息进行分析，判断所述电气设备是否发生故障并根据接收到的数据信息根据用户的使用习惯生成使用维护建议；
维护建议模块：如果判断电气设备发生故障，触发故障报警模块，通过故障报警模块通知相应处置人员进行处置，如果判断电气设备运行正常则将使用维护建议通过终端设备反馈给用户。
上述技术方案的工作原理为：获取电气设备的基本信息，包括设备型号、生产日期等。同时获取设备的安装信息，如安装位置、环境条件等；将电气设备与互联网进行连接，使其能够传输数据。用户通过终端设备(如手机、平板电脑)接入云平台，并根据设备的安装信息将设备与终端设备进行绑定，实现设备的远程监控和管理；通过传感器获取电气设备的使用数据信息，如电流、电压、温度等。这些数据会发送给边缘设备进行处理计算，边缘设备可以是在设备附近的智能控制器或网关。边缘设备对数据进行处理和分析，提取相关特征并进行计算，得到有用的信息；边缘设备将处理计算后的数据信息发送给云平台。云平台接收数据后，对数据进行分析，判断电气设备是否发生故障。通过对接收到的数据信息进行统计和比较，可以检测设备的异常行为，并判断是否存在故障；基于接收到的数据信息和用户的使用习惯，云平台生成使用维护建议。这些建议可以包括设备维护、保养以及更换零部件等方面的建议。如果判断电气设备发生故障，云平台会触发故障报警模块，通知相应处置人员进行处理。如果判断电气设备正常运行，云平台将使用维护建议通过终端设备反馈给用户。
上述技术方案的效果为：通过联网和传感器，可以实时监测电气设备的使用数据信息，快速检测设备是否发生故障或异常行为，并通过故障报警模块向相应的处置人员发送通知，以便及时采取措施进行修复，减少设备停机时间；云平台对接收到的数据进行分析，结合用户的使用习惯，生成针对性的使用维护建议。这些建议可以帮助用户进行设备的维护和保养，并优化设备的使用效率，延长设备的寿命；用户可以通过终端设备随时随地接入云平台，实现对电气设备的远程监控和管理。无论用户身在何处，都能够获取设备的实时状态、使用数据和维护建议等信息，方便用户进行设备管理和决策；通过智能数据处理，可以及时发现设备的异常情况，并提供维护建议，有效降低设备故障率，提高设备的可靠性。同时，通过数据分析并根据用户的使用习惯，优化设备的运行策略，提高设备的使用效率和能源利用率。
本发明的一个实施例，一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述的存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述任一所述的一种电气设备的智能数据处理方法。
本发明的一个实施例，一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以实现如上述任一所述的一种电气设备的智能数据处理方法。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (7)

1.一种电气设备的智能数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取电气设备信息以及所述电气设备的安装信息，并对所述电气设备进行联网；
将所述电气设备信息以及所述电气设备的安装信息输入云平台，用户通过终端设备接入云平台，云平台根据电气设备的安装信息将电气设备与用户终端进行绑定；
通过传感器将电气设备的使用数据信息发送给边缘设备进行处理计算，并通过所述边缘设备将处理计算后的数据信息发送给云平台；
云平台通过对接收到的数据信息进行分析，判断所述电气设备是否发生故障并根据接收到的数据信息根据用户的使用习惯生成使用维护建议；
如果判断电气设备发生故障，触发故障报警模块，通过故障报警模块通知相应处置人员进行处置，如果判断电气设备运行正常则将使用维护建议通过终端设备反馈给用户；
所述将所述电气设备信息以及所述电气设备的安装信息输入云平台，用户通过终端设备接入云平台，云平台根据电气设备的安装信息将电气设备与用户终端进行绑定；包括：
电气设备安装之后通过扫描设备扫描电气设备上的条码，通过条码获取电气设备信息，并将安装信息以及电气设备信息发送至云平台；
云平台接收到安装信息以及电气设备信息对其进行关联，并建立索引；
云平台根据建立索引的安装信息以及电气设备信息生成一个唯一的密钥；
用户通过终端设备在云平台输入注册信息进行账号注册，所述注册信息包括手机号；
用户注册完成后进入云平台输入密钥与安装信息以及电气设备信息进行匹配；
匹配成功后将用户终端与安装信息以及电气设备信息进行绑定；
所述通过传感器将电气设备的使用数据信息发送给边缘设备进行处理计算，并通过所述边缘设备将处理计算后的数据信息发送给云平台；包括：
通过电气设备自带的传感器对电气设备的使用数据进行采集，所述使用数据包括运行状态数据、使用历史数据、使用环境数据以及能源能耗数据；
所述传感器将采集到的使用数据通过有线传输方式传输给边缘设备；
边缘设备接收到所述传感器采集到的使用数据后，将所述使用数据按照电气设备类型、传感器类型以及采集时间进行分段，并将分段后的数据存储在数据库中；
通过多线程并行处理将分段后的数据划分为多个子任务，每个子任务包括一个或多个数据块；
针对每个子任务，启动独立的处理线程和/或进程，在不同的计算资源上对所述子任务进行并行处理，并获得处理结果；
通过合并算法将处理结果进行合并成最终的处理结果；
并将最终的处理结果发送给云平台；
所述云平台通过对接收到的数据信息进行分析，判断所述电气设备是否发生故障并根据接收到的数据信息根据用户的使用习惯生成使用维护建议；包括：
所述云平台接收到经过所述边缘设备进行处理的所述传感器采集到的使用数据信息的处理结果后，对所述处理结果预处理；
基于机器学习以及深度学习算法构建故障检测模型，通过电气设备的使用历史数据进行模型训练，并通过接收到的处理结果进行实时故障预测以及判断；
根据模型输出结果，判断电气设备是否发生故障；
并根据接收到的处理结果分析用户对电气设备的使用习惯和模式；
并进行特征指标提取，所述特征指标包括使用频率、使用时间以及使用功率；
基于用户的使用习惯以及设备故障诊断结果，生成相应的使用维护建议；
并根据设备故障类型、严重程度以及用户使用习惯，推荐维护措施以及操作建议。
2.根据权利要求1所述一种电气设备的智能数据处理方法，其特征在于，所述获取电气设备信息以及所述电气设备的安装信息，并对所述电气设备进行联网，包括：
确定需要进行获取信息以及进行联网的电气设备类型，所述电气设备包括空调、冰箱以及洗衣机；
收集电气设备信息，并记录电气设备安装信息；
根据电气设备的网络连接要求，通过物联网将电气设备连接至网络；
验证设备是否成功连接至网络，并检查设备所需的服务和协议是否可用；
并根据设备联网的要求，进行设备认证和授权流程。
3.根据权利要求1所述一种电气设备的智能数据处理方法，其特征在于，所述电气设备信息通过电气设备上的条码获取；所述电气设备信息包括电气设备标识信息、物理参数信息、工作状态信息、传感器数据以及能源能耗信息；所述电气设备的安装信息包括安装时间、安装位置以及安装人员。
4.根据权利要求1所述一种电气设备的智能数据处理方法，其特征在于，所述如果判断电气设备发生故障，触发故障报警模块，通过故障报警模块通知相应处置人员进行处置，如果判断电气设备运行正常则将使用维护建议通过终端设备反馈给用户，包括：
如果判断电气设备发生故障；所述云平台触发故障报警模块，并将所述故障类型信息发送给售后维护人员以及用户；
用户接收到故障类型信息后，选择是否进行维修，如果选择维修则选择意向维修时间，并将意向维修时间通过云平台反馈给售后维护人员；
售后维护人员接收到用户选择的意向维护时间后，判断是否可以进行维护，如果是，则上门进行维护，如果否，则与用户进行沟通重新进行时间约定；
售后维护人员根据约定时间进行上门维护，根据故障报警信息对故障设备进行定位，并排除故障原因，进行设备维护或更换设备；
如果判断电气设备正常运行，将使用维护建议通过终端设备反馈给用户。
5.一种电气设备的智能数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：
设备联网模块：获取电气设备信息以及所述电气设备的安装信息，并对所述电气设备进行联网；
设备接入模块：将所述电气设备信息以及所述电气设备的安装信息输入云平台，用户通过终端设备接入云平台，云平台根据电气设备的安装信息将电气设备与用户终端进行绑定；
边缘计算模块：通过传感器将电气设备的使用数据信息发送给边缘设备进行处理计算，并通过所述边缘设备将处理计算后的数据信息发送给云平台；
故障判断模块：云平台通过对接收到的数据信息进行分析，判断所述电气设备是否发生故障并根据接收到的数据信息根据用户的使用习惯生成使用维护建议；
维护建议模块：如果判断电气设备发生故障，触发故障报警模块，通过故障报警模块通知相应处置人员进行处置，如果判断电气设备运行正常则将使用维护建议通过终端设备反馈给用户；
所述设备接入模块具体用于：
电气设备安装之后通过扫描设备扫描电气设备上的条码，通过条码获取电气设备信息，并将安装信息以及电气设备信息发送至云平台；
云平台接收到安装信息以及电气设备信息对其进行关联，并建立索引；
云平台根据建立索引的安装信息以及电气设备信息生成一个唯一的密钥；
用户通过终端设备在云平台输入注册信息进行账号注册，所述注册信息包括手机号；
用户注册完成后进入云平台输入密钥与安装信息以及电气设备信息进行匹配；
匹配成功后将用户终端与安装信息以及电气设备信息进行绑定；
所述通过传感器将电气设备的使用数据信息发送给边缘设备进行处理计算，并通过所述边缘设备将处理计算后的数据信息发送给云平台；包括：
通过电气设备自带的传感器对电气设备的使用数据进行采集，所述使用数据包括运行状态数据、使用历史数据、使用环境数据以及能源能耗数据；
所述传感器将采集到的使用数据通过有线传输方式传输给边缘设备；
边缘设备接收到所述传感器采集到的使用数据后，将所述使用数据按照电气设备类型、传感器类型以及采集时间进行分段，并将分段后的数据存储在数据库中；
通过多线程并行处理将分段后的数据划分为多个子任务，每个子任务包括一个或多个数据块；
针对每个子任务，启动独立的处理线程和/或进程，在不同的计算资源上对所述子任务进行并行处理，并获得处理结果；
通过合并算法将处理结果进行合并成最终的处理结果；
并将最终的处理结果发送给云平台；
所述云平台通过对接收到的数据信息进行分析，判断所述电气设备是否发生故障并根据接收到的数据信息根据用户的使用习惯生成使用维护建议；包括：
所述云平台接收到经过所述边缘设备进行处理的所述传感器采集到的使用数据信息的处理结果后，对所述处理结果预处理；
基于机器学习以及深度学习算法构建故障检测模型，通过电气设备的使用历史数据进行模型训练，并通过接收到的处理结果进行实时故障预测以及判断；
根据模型输出结果，判断电气设备是否发生故障；
并根据接收到的处理结果分析用户对电气设备的使用习惯和模式；
并进行特征指标提取，所述特征指标包括使用频率、使用时间以及使用功率；
基于用户的使用习惯以及设备故障诊断结果，生成相应的使用维护建议；
并根据设备故障类型、严重程度以及用户使用习惯，推荐维护措施以及操作建议。
6.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述的存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-4中任一所述的一种电气设备的智能数据处理方法。
7.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以实现如权利要求1-4中任一所述的一种电气设备的智能数据处理方法。
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