[发明专利]一种基于5G边缘计算的火灾预警及状态监测装置及方法

权利要求书

1.一种基于5G边缘计算的火灾预警及状态监测装置，其特征在于：装置集成在智能云柜中，智能云柜包括配电设备、中央处理器单元、数据采集单元、数据存储单元、指令执行单元和通信单元，数据采集单元与配电设备连接，采集的数据分别传输到中央处理单元和数据存储单元，中央处理器单元对接收的数据进行处理得到故障检测判断结果、元件变化曲线和相应的指令，数据存储单元包括运行数据存储模块和图像数据存储模块，指令执行单元执行中央处理器单元传递的动作指令，通信单元与云平台相连传输智能云柜数据，通信单元包括5G数据传输模块；

所述中央处理器单元集成故障检测算法、元件状态评估算法、元件寿命预测算法和信号异常告警算法；所述数据采集单元进行漏电采集、柜内电表信息采集、保护装置状态采集、配电设备元件状态和开关动作采集、温湿度传感器数据采集、报警提示信息、视频采集以及热成像采集；所述运行数据存储模块存储所述数据采集单元采集到的数字信息，所述图像数据存储模块存储数据采集单元采集到的视频和热成像图形信息；指令执行模块包括预警系统和报警系统；

运行数据存储模块存储15天内的元件参数采集数据，图像数据存储模块存储7天内的图像采集数据，数据存储单元的数据发送到中央处理器单元，通过集成的元件状态评估算法和元件寿命预测算法，计算出配电设备各元件的状态和寿命随时间的变化曲线以及预测结果；

中央处理器单元将采集参数与各项参数的正常工作范围进行比较，如有超出正常工作范围的参数值，将该值送入智能算法模块，结合历史数据，检测其是否为需要剔除的采样异常值，若不是采样异常值，再结合多项参数的工作点判断是否为元件异常，若判断结果为元件异常，发出一级告警提示，并进行故障检测判断，给出故障预测结果，若预测故障发生，则发出二级告警提示，这些提示通过指令执行单元实现；

数据采集单元的热成像采集通过热成像采集终端进行，热成像采集终端设置在智能云柜中，对云柜的热数据进行采集，中央处理器单元接收来自热成像采集终端的数据，于多变量LSTM进行双通道处理，返回预警或报警信息。

2.一种基于5G边缘计算的火灾预警及状态监测方法，其特征在于：采用如权利要求1所述的监测装置，包括如下步骤：

S1，数据获取：根据实际需求布置智能云柜中的热成像采集终端，采集智能云柜中实际运行情况下的热数据；

S2，数据预处理：对数据进行异常值和缺失值处理、Pearson相关判定以及归一化处理；

S3，将以往智能云柜中的热成像数据划分为训练集和测试集以及验证集；

S4，搭建多变量输入LSTM神经网络模型：

S5，将验证集数据代入模型进行预测；

S6，生成真实值-预测值-曲线图；

S2中在对数据进行预处理之后，判断数据是否超过阈值：中央处理器单元将采集参数与各项参数的正常工作范围进行比较，如有超出正常工作范围的参数值，将该值送入智能算法模块，结合历史数据，检测其是否为需要剔除的采样异常值；若不是采样异常值，再结合多项参数的工作点判断是否为元件异常，若判断结果为元件异常，发出一级告警提示，并进行故障检测判断，给出故障预测结果，若预测故障发生，则发出二级告警提示；若不超过阈值则进行后续操作；

S4中，搭建LSTM神经网络，神经网络包含输入层、中间层和输出层并且依次连接，并将训练集和测试集数据代入模型进行训练，根据实际情况设置训练集和测试集的比例、模型迭代次数，并实时监测其函数值变化；

通过在S1的数据获取步骤中利用数据库技术建立数据库管理系统，实现数据的交互和有效存储，存储系统的部分历史数据，为机器学习提供训练样本，实现S5的预测。

3.根据权利要求2所述的基于5G边缘计算的火灾预警及状态监测方法，其特征在于：5G数据传输模块的天线嵌入智能云柜中。