[发明专利]一种漏电预警方法、系统、装置和火灾预警系统

权利要求书

1.一种漏电预警方法，其特征在于，包括：

获取电流数据，提取得到电流特征数据；

将电流特征数据投入到固有漏电算法模型中得到固有漏电变化量；

获取漏电数据变化量，剔除漏电数据变化量中的固有漏电变化量得到异常漏电变化量；

将所述异常漏电变化量累加到异常漏电数据中，进而基于累加后的异常漏电数据执行漏电预警操作。

2.根据权利要求1所述的漏电预警方法，其特征在于，所述电流特征数据包括相电流变化量、剩余电流变化量；

所述电流特征数据的获取步骤为：

实时获取电流采样数据；所述电流采样数据包括相电流数据和剩余电流数据；

根据当前采样点的电流采样数据以及前一采样点的电流采样数据计算得到相电流变化量和剩余电流变化量。

3.根据权利要求2所述的漏电预警方法，其特征在于，将电流特征数据投入到固有漏电算法模型中后，所述固有漏电算法模型首先执行步骤：

判定剩余电流变化量是否大于固有漏电阈值，若是，则执行固有漏电变化量计算，进而得到所述异常漏电变化量；若否，则判定无异常漏电产生。

4.根据权利要求3所述的漏电预警方法，其特征在于，所述固有漏电阈值通过所述固有漏电算法模型初步预测得到。

5.根据权利要求1所述的漏电预警方法，其特征在于，所述漏电预警操作具体包括：

判定所述异常漏电数据是否大于异常漏电阈值，若是则对外发出漏电预警；若否，则不发出漏电预警。

6.根据权利要求1所述的漏电预警方法，其特征在于，所述固有漏电算法模型为通过使用历史电流数据对多项式拟合模型进行训练得到；

所述训练具体包括以下步骤：

获取若干电流数据样本形成训练集，并得到每一电流数据样本对应的电流变化量和漏电流变化量；所述电流数据样本包括电流数据和漏电流数据；

使用所述训练集针对初始化的多项式拟合模型进行训练得到所述固有漏电算法模型。

7.根据权利要求6所述的漏电预警方法，其特征在于，针对初始化的多项式拟合模型进行训练具体包括：

将若干电流数据样本按照预定方式分组得到多个区间组，确定每一区间组内的所有电流数据样本的剩余电流的密度分布数据以及累计分布数据；

根据所述密度分布数据和所述累计分布数据投入到初始化的多项式拟合模型中得到固有漏电预测值；

基于每个区间组的预测值以及真实值通过残差平方公式得到每个区间组的残差均值；

查找所有区间组的残差均值中的第一突变点，进而确定正常漏电比例；

根据所述正常漏电比例得到各个区间组内电流变化量的最大固有漏电流变化量；

根据每个区间组中的真实值以及所述最大固有漏电流变化量对所述多项式拟合模型进行多项式拟合。

8.一种使用权利要求1-7任一所述的漏电预警方法的漏电预警系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取电流数据，提取得到电流特征数据；

处理模块，与所述获取模块连接，用于将电流特征数据投入到固有漏电算法模型中得到固有漏电变化量；获取漏电数据变化量，剔除漏电数据变化量中的固有漏电变化量得到异常漏电变化量；将所述异常漏电变化量累加到异常漏电数据中，进而基于累加后的异常漏电数据执行漏电预警操作。

9.一种漏电预警装置，其特征在于，使用权利要求8所述的漏电预警系统。

10.一种火灾预警系统，其特征在于，包括：控制中心、分别所述控制中心连接的如权利要求9所述的漏电预警装置；

所述控制中心接收到所述漏电预警装置的漏电预警后对外发出火灾预警。