集成多源数据的电力系统火灾智慧预警方法及系统
摘要文本
本发明涉及电力系统消防技术领域，尤其涉及集成多源数据的电力系统火灾智慧预警方法及系统，该方法整合电力系统内部的视频、传感器等监测数据和外部的气象、地理信息数据，采用CNN网络进行数据的分析以及火灾情况预判，识别潜在的火灾风险点，并利用CNN网络编码结构来解决数据融合的问题，构建QNN来提高模型的计算速度，降低模型规模，解决智能消防中火灾预判问题，为电力系统智能消防管理提供了一种新的技术方案，也为监控人员的作业带来极大的帮助。
申请人信息
- 申请人:山东金桥保安器材有限公司
- 申请人地址:250014 山东省济南市历下区转山西路4号中和广场3号楼1单元1731
- 发明人: 山东金桥保安器材有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 集成多源数据的电力系统火灾智慧预警方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410195004.3 |
| 申请日 | 2024/2/22 |
| 公告号 | CN117765481A |
| 公开日 | 2024/3/26 |
| IPC主分类号 | G06V20/52 |
| 权利人 | 山东金桥保安器材有限公司 |
| 发明人 | 吴佳慧; 刘忠祖; 吴德恩; 王爱民; 王文强; 刘功朋 |
| 地址 | 山东省济南市历下区转山西路4号中和广场3号楼1单元1731 |
专利主权项内容
1.一种集成多源数据的电力系统火灾智慧预警方法，其特征是，包括以下步骤：S1.数据采集：采集电力系统火灾预警所需的多源数据，多源数据包括各区域采集的监控图像P、内部传感器信息和外部传感器信息；S2.数据预处理：对内部传感器信息与外部传感器信息进行归一化处理，处理后的数据构成传感器数据集D，同一时刻的监控图像P与传感器数据集D组成一条样本，/>，表示t时刻的样本；S3.构建数据集：按时间顺序对样本进行排列形成时间序列/>，，/>表示n时刻的样本，然后将时间序列/>作为CNN网络输入；S4.基于CNN网络进行多源数据融合：对时间序列D中的监控图像数据P进行特征提取后得到的图像特征；将传感器数据集D中的数据，以类别为横坐标，以数值大小作为纵坐标，形成传感器数据图，进行特征提取后得到的传感器数据特征fire
；通过直接拼接将图像特征/>与传感器数据特征/>进行组合，得到融合后的特征向量/>；S5. 构建量子神经网络QNN：设计一个量子神经网络QNN，将S4中的特征向量作为构建的QNN网络的输入，将是否发生火灾的概率作为网络的输出结果；S6. 训练QNN网络并根据训练结果进行评估：设计损失函数，设定阈值，多次进行损失函数的计算对QNN网络进行训练，当损失函数的值小于设定的阈值时，完成对网络结构的训练，得到最终的火灾发发生概率的预判结果。