CN117973798A - 一种基于gis地图的在线监测预警系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于监测预警技术领域，具体是一种基于GIS地图的在线监测预警系统，包括服务器、设备运行监控模块、GIS模块、运维管控分析模块、运行风险评估模块以及检查匹配模块；本发明通过将对应电力设备进行运维管控分析，据此以生成运维管控合格信号或运维管控不合格信号，在生成运维管控合格信号时通过将对应电力设备的运行风险状况进行分析，据此以生成对应电力设备的运行高风险信号或运行低风险信号，实现运行风险及时预警，保证了相应电力设备的安全稳定运行，且在生成运行高风险信号和运维管控不合格信号时通过分析以确定对应电力设备的巡查人员，能够合理且快速选定当次巡查检修人员，智能化程度高。

Description

一种基于GIS地图的在线监测预警系统

技术领域

本发明涉及监测预警技术领域，具体是一种基于GIS地图的在线监测预警系统。

背景技术

GIS地图是一种特殊的地图，它使用地理信息系统（GIS）技术来创建、存储、分析和显示与地理相关的数据，这些数据可以包括电力设备运行信息、地形、建筑物、道路、水系、土地利用等，以及与这些要素相关的属性信息；

目前基于GIS地图进行相应电力设备监管时，难以合理评估并及时反馈相应电力设备的巡查检修紧迫性状况，不利于进行电力设备的运维管控，且在运维管控合格时无法准确反馈相应电力设备的运行风险状况，以及在需要进行电力设备的巡查检修时难以快速且合理选定相应的巡查检修人员，智能化程度低；

针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于GIS地图的在线监测预警系统，解决了现有技术难以合理评估并及时反馈相应电力设备的巡查检修紧迫性状况，且在运维管控合格时无法准确反馈相应电力设备的运行风险状况，以及在需要进行电力设备的巡查检修时难以快速且合理选定相应的巡查检修人员，智能化程度低的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于GIS地图的在线监测预警系统，包括服务器、设备运行监控模块、GIS模块、运维管控分析模块、运行风险评估模块以及检查匹配模块；设备运行监控模块将对应电力设备进行实时监控，并采集电力设备的监控信息，且将对应电力设备的监控信息经服务器发送至GIS模块和运行风险评估模块，GIS模块将对应电力设备的地理位置和监控信息进行可视化显示；

运维管控分析模块将对应电力设备进行运维管控分析，据此以获取到对应电力设备的运维管控值，以及通过分析生成运维管控合格信号或运维管控不合格信号，将运维管控合格信号经服务器发送至运行风险评估模块，以及将运维管控不合格信号经服务器发送至检查匹配模块；

运行风险评估模块在接收到运维管控合格信号时，将对应电力设备的运行风险状况进行分析，据此以生成对应电力设备的运行高风险信号或运行低风险信号，将运行高风险信号经服务器发送至检查匹配模块；检查匹配模块接收到运维管控不合格信号或运行高风险信号时，通过分析以确定对应电力设备的巡查人员，并将对应电力设备在GIS地图上的位置信息以及相关监控分析信息发送至该巡查人员的智能终端。

进一步的，运维管控分析的具体分析过程包括：

获取到对应电力设备的运行总时长和生产间隔时长，将运行总时长和生产间隔时长与预设运行总时长阈值和预设生产间隔时长阈值分别进行数值比较，若运行总时长或生产间隔时长超过对应预设阈值，则向其分配运维影响值YW1；若运行总时长和生产间隔时长均未超过对应预设阈值，则通过分析获取到到对应电力设备的非适宜运环时长和高持续非适宜频率；

将非适宜运环时长、高持续非适宜频率、运行总时长和生产间隔时长进行数值计算得到运行检测值，将运行检测值与预设运行检测阈值进行数值比较，若运行检测值超过预设运行检测阈值，则向其分配运维影响值YW1，若运行检测值未超过预设运行检测阈值，则向其分配运维影响值YW2；其中，YW1＞YW2＞0；

采集到对应电力设备每次进行维护检修的时刻，将相邻两组维护检修的时刻进行时间差计算得到维护间隔时长，将所有维护间隔时长进行求和计算并取绝对值以得到维护时表值；将当前时刻与对应电力设备相邻上一次维护检修的时刻进行时间差计算得到实际维间时长，将实际维间时长减去维护时表值，且将两者差值乘以对应的运维影响值，以得到运维管控值；将运维管控值与预设运维管控阈值进行数值比较，若运维管控值超过预设运维管控阈值，则生成运维管控不合格信号，若运维管控值未超过预设运维管控阈值，则生成运维管控合格信号。

进一步的，非适宜运环时长和高持续非适宜频率的分析获取方法如下：

采集到对应电力设备所处环境的温度数据、湿度数据、光照强度数据和粉尘浓度数据，将温度数据与预设适宜环境温度值进行差值计算并取绝对值以得到运环温度值，同理获取到运环湿度值和运环光照值；将运环温度值、运环湿度值、运环光照值和粉尘浓度数据进行数值计算得到运环状态系数，将运环状态系数与预设运环状态系数阈值进行数值比较，若运环状态系数超过预设运环状态系数阈值，则判断对应电力设备处于非适宜运环状态；

在判断电力设备处于非适宜运环状态时，将判断电力设备处于非适宜运环状态的时刻标记为环异初始时刻，将电力设备结束非适宜运环状态的时刻标记为环异结束时刻，将环异结束时刻与环异初始时刻进行差值计算得到单次非适宜时长，将单次非适宜时长与预设单次非适宜时长阈值进行数值比较，若单次非适宜时长超过预设单次非适宜时长阈值，则判断对应电力设备本次处于高持续非适宜状态；

获取到对应电力设备历史运行过程中处于非适宜运环状态的总时长并将其标记为非适宜运环时长，以及获取到对应电力设备历史运行过程中处于高持续非适宜状态的次数并将其标记为高持续非适宜频率。

进一步的，运行风险评估模块的具体运行过程包括：

获取到对应电力设备上所布设的若干个检测点，将对应检测点标记为i，i={1,2，…，n}，n表示检测点的数量且n为大于1的自然数；采集到检测点i的温差数据和湿差数据，将温差数据和湿差数据进行数值计算得到温湿系数，将检测点i单位时间内的所有温湿数据进行求和计算并取均值得到温湿平均值，将温湿平均值与对应的预设温湿平均值阈值进行数值比较，若温湿平均值超过预设温湿平均值阈值，则将检测点i标记为温湿追溯点；

将温湿追溯点的数量与数值n进行比值计算得到追溯点系数，将追溯点系数与预设追溯点系数阈值进行数值比较，若追溯点系数超过预设追溯点系数阈值，则生成运行高风险信号；若追溯点系数未超过预设追溯点系数阈值，则采集到对应电力设备运行过程中所产生的振动数据和噪音数据，将振动数据和噪音数据与预设振动数据范围和预设噪音数据范围分别进行数值比较，若振动数据或噪音数据未处于对应预设范围内，则生成运行高风险信号。

进一步的，若振动数据和噪音数据均处于对应预设范围内，则获取到对应电力设备所需监管的设备参数，采集到所有设备参数的实时检测数据，将对应设备参数的实时检测数据与相应标准值的偏离值标记为参数异度值；

将参数异度值与对应设备参数的预设参数异度阈值进行数值比较，若参数异度值超过对应预设参数异度阈值，则判断对应设备参数的表现不良；若存在表现不良的设备参数，则生成运行高风险信号，若不存在表现不良的设备参数，则生成运行低风险信号。

进一步的，检查匹配模块的具体运行过程包括：

获取到处于空闲状态的巡查检修人员，采集到对应巡查检修人员的位置，将对应电力设备的位置与巡查检修人员的位置进行距离计算得到巡检距离值；将巡检距离值与预设巡检距离阈值进行数值比较，若巡检距离值未超过预设巡检距离阈值，则将对应巡查检修人员标记为候选人员；

采集到对应候选人员进行电力设备巡查检修的次数并将其标记为巡检频率，以及获取到每次巡查检修的实际到达时刻和预设到达时刻，若实际到达时刻超过预设到达时刻，则将对应巡查检修过程标记为非按时巡检过程，将非按时巡检过程的次数与巡检频率进行比值计算得到非按时巡检值；

以及采集到对应候选人员的巡查检修工作时长，且采集到对应候选人员在巡查检修过程中出现操作失误和安全事故的次数并将其标记为巡检隐患值；将对应候选人员的巡查检修工作时长、巡检隐患值、巡检频率和非按时巡检值进行数值计算得到检查匹配值；按照检查匹配值的数值由大到小将所有候选人员进行排序，将位于首位的候选人员标记为对应电力设备的巡查人员。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明中，通过将对应电力设备进行运维管控分析，据此以获取到对应电力设备的运维管控值，以及通过分析生成运维管控合格信号或运维管控不合格信号，能够准确反馈相应电力设备的巡查急迫性状况，在生成运维管控合格信号时通过将对应电力设备的运行风险状况进行分析，据此以生成对应电力设备的运行高风险信号或运行低风险信号，能够实现对电力设备运行风险的有效检测并合理评估，从而实现运行风险及时预警，以便及时安排相应巡查检修人员及时进行电力设备的巡查检修，进一步保证了相应电力设备的安全稳定运行，智能化程度高；

2、本发明中，通过服务器将运行高风险信号和运维管控不合格信号发送至检查匹配模块，检查匹配模块接收到运维管控不合格信号或运行高风险信号时，通过分析以确定对应电力设备的巡查人员，并将对应电力设备在GIS地图上的位置信息以及相关监控分析信息发送至该巡查人员的智能终端，能够合理且快速选定当次巡查检修人员，在保证巡查效率的同时尽可能保证巡查检修效果，智能化程度高。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明；

图1为本发明中实施例一的系统框图；

图2为本发明中实施例二的系统框图。

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。

实施例一：如图1所示，本发明提出的一种基于GIS地图的在线监测预警系统，包括服务器、设备运行监控模块、GIS模块、运维管控分析模块以及运行风险评估模块；设备运行监控模块将对应电力设备进行实时监控，并采集电力设备的监控信息，且将对应电力设备的监控信息经服务器发送至GIS模块和运行风险评估模块，GIS模块将对应电力设备的地理位置和监控信息进行可视化显示，以便相关人员详细掌握对应电力设备的位置信息和运行信息，方便对相应电力设备进行有效监管；

运维管控分析模块将对应电力设备进行运维管控分析，据此以获取到对应电力设备的运维管控值，以及通过分析生成运维管控合格信号或运维管控不合格信号，能够准确反馈相应电力设备的巡查急迫性状况，以便及时安排相应巡查检修人员进行对应电力设备的巡查检修，从而有助于保证相应电力设备后续的安全稳定运行；将运维管控合格信号经服务器发送至运行风险评估模块，以及将运维管控不合格信号发送至服务器；运维管控分析的具体分析过程如下：

获取到对应电力设备的运行总时长和生产间隔时长，将运行总时长和生产间隔时长与预设运行总时长阈值和预设生产间隔时长阈值分别进行数值比较，若运行总时长或生产间隔时长超过对应预设阈值，则向其分配运维影响值YW1；

若运行总时长和生产间隔时长均未超过对应预设阈值，则通过分析获取到到对应电力设备的非适宜运环时长和高持续非适宜频率；具体为：采集到对应电力设备所处环境的温度数据、湿度数据、光照强度数据和粉尘浓度数据，将温度数据与预设适宜环境温度值进行差值计算并取绝对值以得到运环温度值，同理获取到运环湿度值和运环光照值；

通过公式HT=sf1*YW+sf2*YS+sf3*YG+sf4*FS将运环温度值YW、运环湿度值YS、运环光照值YG和粉尘浓度数据FS进行数值计算得到运环状态系数HT，其中，sf1、sf2、sf3、sf4为预设权重系数，sf1、sf2、sf3、sf4的取值均大于零；并且，运环状态系数HT的数值越大，表明相应时刻对应电力设备的运行环境较差，对电力设备造成的损害越大；将运环状态系数HT与预设运环状态系数阈值进行数值比较，若运环状态系数HT超过预设运环状态系数阈值，则判断对应电力设备处于非适宜运环状态；

在判断电力设备处于非适宜运环状态时，将判断电力设备处于非适宜运环状态的时刻标记为环异初始时刻，将电力设备结束非适宜运环状态的时刻标记为环异结束时刻，将环异结束时刻与环异初始时刻进行差值计算得到单次非适宜时长，需要说明的是，单次非适宜时长的数值越大，表明非适宜运环状态的单次持续时间越长，对相应电力设备造成的损害越大；将单次非适宜时长与预设单次非适宜时长阈值进行数值比较，若单次非适宜时长超过预设单次非适宜时长阈值，则判断对应电力设备本次处于高持续非适宜状态；

获取到对应电力设备历史运行过程中处于非适宜运环状态的总时长并将其标记为非适宜运环时长，以及获取到对应电力设备历史运行过程中处于高持续非适宜状态的次数并将其标记为高持续非适宜频率；

通过公式YJ=sp1*FH+sp2*GF+sp3*YZ+sp4*CJ将非适宜运环时长FH、高持续非适宜频率GF、运行总时长YZ和生产间隔时长CJ进行数值计算得到运行检测值YJ，其中，sp1、sp2、sp3、sp4为预设权重系数，sp1、sp2、sp3、sp4的取值均大于零；并且，运行检测值YJ的数值越大，表明相应电力设备的设备状况越差；将运行检测值YJ与预设运行检测阈值进行数值比较，若运行检测值超过预设运行检测阈值，则向其分配运维影响值YW1，若运行检测值YJ未超过预设运行检测阈值，则向其分配运维影响值YW2；其中，YW1＞YW2＞0；

采集到对应电力设备每次进行维护检修的时刻，将相邻两组维护检修的时刻进行时间差计算得到维护间隔时长，将所有维护间隔时长进行求和计算并取绝对值以得到维护时表值；将当前时刻与对应电力设备相邻上一次维护检修的时刻进行时间差计算得到实际维间时长，将实际维间时长减去维护时表值，且将两者差值乘以对应的运维影响值，以得到运维管控值；

需要说明的是，运维管控值的数值越大，则表明越需要及时将对应电力设备进行巡查检修，电力设备出现安全隐患的风险越大；将运维管控值与预设运维管控阈值进行数值比较，若运维管控值超过预设运维管控阈值，表明对应电力设备出现安全隐患的风险较大，则生成运维管控不合格信号；若运维管控值未超过预设运维管控阈值，表明对应电力设备出现安全隐患的风险较小，则生成运维管控合格信号。

运行风险评估模块在接收到运维管控合格信号时，将对应电力设备的运行风险状况进行分析，据此以生成对应电力设备的运行高风险信号或运行低风险信号，能够实现对电力设备运行风险的有效检测并合理评估，从而实现运行风险及时预警，以便及时安排相应巡查检修人员及时进行电力设备的巡查检修，进一步保证了相应电力设备的安全稳定运行；且将运行高风险信号发送至服务器；运行风险评估模块的具体运行过程如下：

获取到对应电力设备上所布设的若干个检测点，将对应检测点标记为i，i={1,2，…，n}，n表示检测点的数量且n为大于1的自然数；采集到检测点i的温差数据和湿差数据，通过公式WSi=b1*WFi+b2*SFi将温差数据WFi和湿差数据SFi进行数值计算得到温湿系数WSi，其中，b1、b2为预设权重系数，b1＞b2＞0；并且，温湿系数WSi的数值越大，表明检测点i的安全状况越差；将检测点i单位时间内的所有温湿数据进行求和计算并取均值得到温湿平均值，将温湿平均值与对应的预设温湿平均值阈值进行数值比较，若温湿平均值超过预设温湿平均值阈值，则将检测点i标记为温湿追溯点；

将温湿追溯点的数量与数值n进行比值计算得到追溯点系数，将追溯点系数与预设追溯点系数阈值进行数值比较，若追溯点系数超过预设追溯点系数阈值，表明检测点i的安全状况较差，则生成运行高风险信号；若追溯点系数未超过预设追溯点系数阈值，则采集到对应电力设备运行过程中所产生的振动数据和噪音数据，将振动数据和噪音数据与预设振动数据范围和预设噪音数据范围分别进行数值比较，若振动数据或噪音数据未处于对应预设范围内，表明检测点i的安全状况较差，则生成运行高风险信号；

若振动数据和噪音数据均处于对应预设范围内，则获取到对应电力设备所需监管的设备参数，采集到所有设备参数的实时检测数据，将对应设备参数的实时检测数据与相应标准值的偏离值标记为参数异度值；将参数异度值与对应设备参数的预设参数异度阈值进行数值比较，若参数异度值超过对应预设参数异度阈值，表明对应设备参数未满足相应运行要求，则判断对应设备参数的表现不良；若存在表现不良的设备参数，则生成运行高风险信号，若不存在表现不良的设备参数，则生成运行低风险信号。

实施例二：如图2所示，本实施例与实施例1的区别在于，服务器与检查匹配模块通信连接，运行风险评估模块将运行高风险信号经服务器发送至检查匹配模块，运维管控分析模块将运维管控不合格信号经服务器发送至检查匹配模块，检查匹配模块接收到运维管控不合格信号或运行高风险信号时，通过分析以确定对应电力设备的巡查人员，并将对应电力设备在GIS地图上的位置信息以及相关监控分析信息发送至该巡查人员的智能终端，能够合理且快速选定当次巡查检修人员，在保证巡查效率的同时尽可能保证巡查检修效果，智能化程度高；检查匹配模块的具体运行过程如下：

获取到处于空闲状态的巡查检修人员，采集到对应巡查检修人员的位置，将对应电力设备的位置与巡查检修人员的位置进行距离计算得到巡检距离值；需要说明的是，巡检距离值的数值越大，表明对应巡查检修人员距离越远，越不适合进行当次巡查检修，将巡检距离值与预设巡检距离阈值进行数值比较，若巡检距离值未超过预设巡检距离阈值，表明对应巡查检修人员距离较近，则将对应巡查检修人员标记为候选人员；

采集到对应候选人员进行电力设备巡查检修的次数并将其标记为巡检频率，以及获取到每次巡查检修的实际到达时刻和预设到达时刻，若实际到达时刻超过预设到达时刻，则将对应巡查检修过程标记为非按时巡检过程，将非按时巡检过程的次数与巡检频率进行比值计算得到非按时巡检值；以及采集到对应候选人员的巡查检修工作时长，且采集到对应候选人员在巡查检修过程中出现操作失误和安全事故的次数并将其标记为巡检隐患值；

通过公式RX=（a1*XS+a3*XP）/（a2*XY+a4*FX）将对应候选人员的巡查检修工作时长XS、巡检隐患值XY、巡检频率XP和非按时巡检值FX进行数值计算得到检查匹配值RX；其中，a1、a2、a3、a4为预设比例系数，a1、a2、a3、a4的取值均大于零；并且，检查匹配值RX的数值越大，表明对应候选人员越适合进行当次巡查操作；按照检查匹配值的数值由大到小将所有候选人员进行排序，将位于首位的候选人员标记为对应电力设备的巡查人员。

本发明的工作原理：使用时，通过运维管控分析模块将对应电力设备进行运维管控分析，据此以获取到对应电力设备的运维管控值，以及通过分析生成运维管控合格信号或运维管控不合格信号，能够准确反馈相应电力设备的巡查急迫性状况，以便及时安排相应巡查检修人员进行对应电力设备的巡查检修，从而有助于保证相应电力设备后续的安全稳定运行；在生成运维管控合格信号时通过运行风险评估模块将对应电力设备的运行风险状况进行分析，据此以生成对应电力设备的运行高风险信号或运行低风险信号，能够实现对电力设备运行风险的有效检测并合理评估，从而实现运行风险及时预警，以便及时安排相应巡查检修人员及时进行电力设备的巡查检修，进一步保证了相应电力设备的安全稳定运行，智能化程度高。

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。以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (6)

1.一种基于GIS地图的在线监测预警系统，其特征在于，包括服务器、设备运行监控模块、GIS模块、运维管控分析模块、运行风险评估模块以及检查匹配模块；设备运行监控模块将对应电力设备进行实时监控，并采集电力设备的监控信息，且将对应电力设备的监控信息经服务器发送至GIS模块和运行风险评估模块，GIS模块将对应电力设备的地理位置和监控信息进行可视化显示；

运维管控分析模块将对应电力设备进行运维管控分析，据此以获取到对应电力设备的运维管控值，以及通过分析生成运维管控合格信号或运维管控不合格信号，将运维管控合格信号经服务器发送至运行风险评估模块，以及将运维管控不合格信号经服务器发送至检查匹配模块；

运行风险评估模块在接收到运维管控合格信号时，将对应电力设备的运行风险状况进行分析，据此以生成对应电力设备的运行高风险信号或运行低风险信号，将运行高风险信号经服务器发送至检查匹配模块；检查匹配模块接收到运维管控不合格信号或运行高风险信号时，通过分析以确定对应电力设备的巡查人员，并将对应电力设备在GIS地图上的位置信息以及相关监控分析信息发送至该巡查人员的智能终端。

2.根据权利要求1所述的一种基于GIS地图的在线监测预警系统，其特征在于，运维管控分析的具体分析过程包括：

获取到对应电力设备的运行总时长和生产间隔时长，将运行总时长和生产间隔时长与预设运行总时长阈值和预设生产间隔时长阈值分别进行数值比较，若运行总时长或生产间隔时长超过对应预设阈值，则向其分配运维影响值YW1；若运行总时长和生产间隔时长均未超过对应预设阈值，则通过分析获取到到对应电力设备的非适宜运环时长和高持续非适宜频率；

将非适宜运环时长、高持续非适宜频率、运行总时长和生产间隔时长进行数值计算得到运行检测值，将运行检测值与预设运行检测阈值进行数值比较，若运行检测值超过预设运行检测阈值，则向其分配运维影响值YW1，若运行检测值未超过预设运行检测阈值，则向其分配运维影响值YW2；其中，YW1＞YW2＞0；

采集到对应电力设备每次进行维护检修的时刻，将相邻两组维护检修的时刻进行时间差计算得到维护间隔时长，将所有维护间隔时长进行求和计算并取绝对值以得到维护时表值；将当前时刻与对应电力设备相邻上一次维护检修的时刻进行时间差计算得到实际维间时长，将实际维间时长减去维护时表值，且将两者差值乘以对应的运维影响值，以得到运维管控值；将运维管控值与预设运维管控阈值进行数值比较，若运维管控值超过预设运维管控阈值，则生成运维管控不合格信号，若运维管控值未超过预设运维管控阈值，则生成运维管控合格信号。

3.根据权利要求2所述的一种基于GIS地图的在线监测预警系统，其特征在于，非适宜运环时长和高持续非适宜频率的分析获取方法如下：

采集到对应电力设备所处环境的温度数据、湿度数据、光照强度数据和粉尘浓度数据，将温度数据与预设适宜环境温度值进行差值计算并取绝对值以得到运环温度值，同理获取到运环湿度值和运环光照值；将运环温度值、运环湿度值、运环光照值和粉尘浓度数据进行数值计算得到运环状态系数，将运环状态系数与预设运环状态系数阈值进行数值比较，若运环状态系数超过预设运环状态系数阈值，则判断对应电力设备处于非适宜运环状态；

在判断电力设备处于非适宜运环状态时，将判断电力设备处于非适宜运环状态的时刻标记为环异初始时刻，将电力设备结束非适宜运环状态的时刻标记为环异结束时刻，将环异结束时刻与环异初始时刻进行差值计算得到单次非适宜时长，将单次非适宜时长与预设单次非适宜时长阈值进行数值比较，若单次非适宜时长超过预设单次非适宜时长阈值，则判断对应电力设备本次处于高持续非适宜状态；

获取到对应电力设备历史运行过程中处于非适宜运环状态的总时长并将其标记为非适宜运环时长，以及获取到对应电力设备历史运行过程中处于高持续非适宜状态的次数并将其标记为高持续非适宜频率。

4.根据权利要求1所述的一种基于GIS地图的在线监测预警系统，其特征在于，运行风险评估模块的具体运行过程包括：

获取到对应电力设备上所布设的若干个检测点，将对应检测点标记为i，i={1,2，…，n}，n表示检测点的数量且n为大于1的自然数；采集到检测点i的温差数据和湿差数据，将温差数据和湿差数据进行数值计算得到温湿系数，将检测点i单位时间内的所有温湿数据进行求和计算并取均值得到温湿平均值，将温湿平均值与对应的预设温湿平均值阈值进行数值比较，若温湿平均值超过预设温湿平均值阈值，则将检测点i标记为温湿追溯点；

将温湿追溯点的数量与数值n进行比值计算得到追溯点系数，将追溯点系数与预设追溯点系数阈值进行数值比较，若追溯点系数超过预设追溯点系数阈值，则生成运行高风险信号；若追溯点系数未超过预设追溯点系数阈值，则采集到对应电力设备运行过程中所产生的振动数据和噪音数据，将振动数据和噪音数据与预设振动数据范围和预设噪音数据范围分别进行数值比较，若振动数据或噪音数据未处于对应预设范围内，则生成运行高风险信号。

5.根据权利要求4所述的一种基于GIS地图的在线监测预警系统，其特征在于，若振动数据和噪音数据均处于对应预设范围内，则获取到对应电力设备所需监管的设备参数，采集到所有设备参数的实时检测数据，将对应设备参数的实时检测数据与相应标准值的偏离值标记为参数异度值；

将参数异度值与对应设备参数的预设参数异度阈值进行数值比较，若参数异度值超过对应预设参数异度阈值，则判断对应设备参数的表现不良；若存在表现不良的设备参数，则生成运行高风险信号，若不存在表现不良的设备参数，则生成运行低风险信号。

6.根据权利要求1所述的一种基于GIS地图的在线监测预警系统，其特征在于，检查匹配模块的具体运行过程包括：

获取到处于空闲状态的巡查检修人员，采集到对应巡查检修人员的位置，将对应电力设备的位置与巡查检修人员的位置进行距离计算得到巡检距离值；将巡检距离值与预设巡检距离阈值进行数值比较，若巡检距离值未超过预设巡检距离阈值，则将对应巡查检修人员标记为候选人员；

采集到对应候选人员进行电力设备巡查检修的次数并将其标记为巡检频率，以及获取到每次巡查检修的实际到达时刻和预设到达时刻，若实际到达时刻超过预设到达时刻，则将对应巡查检修过程标记为非按时巡检过程，将非按时巡检过程的次数与巡检频率进行比值计算得到非按时巡检值；

以及采集到对应候选人员的巡查检修工作时长，且采集到对应候选人员在巡查检修过程中出现操作失误和安全事故的次数并将其标记为巡检隐患值；将对应候选人员的巡查检修工作时长、巡检隐患值、巡检频率和非按时巡检值进行数值计算得到检查匹配值；按照检查匹配值的数值由大到小将所有候选人员进行排序，将位于首位的候选人员标记为对应电力设备的巡查人员。