一种基于物联网的智能化配电房管理方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于物联网的智能化配电房管理方法，其特征在于：包括以下具体步骤：S1、通过摄像头采集摄像数据，根据摄像数据构建配电房区域的三维空间坐标，通过安装RFID标签及读卡器设备，获取配电房区域的实测信息，将实测信息进行分组并在三维空间坐标中标注；S2、综合接收到的实测信息，量化生成配电房状态信息值，将配电房状态信息值与预设的风险阈值进行比较，判断当前周期配电房运行状态是否符合安全，对下一周期内配电房运行状态的风险进行预测，输出风险信息；S3、根据风险信息，对配电房区域进行全方位的缺陷扫描，识别当前阶段的缺陷信息及缺陷产生的位置信息，对当前缺陷进行筛查处理，向管理人员发送处理信息；S4、对当前缺陷做出筛查处理后的评估并输出评估信息，管理人员对评估信息做出反馈，对配电房进行智能化调整；所述S1中的实测信息包括设备实测信息、环境实测信息、安防实测信息，设备实测信息包括配电房内设备运行状态、电能质量；环境实测信息包括配电房内温度、湿度、烟雾、风速；安防实测信息包括配电房开关、门禁、空调、风机状态；所述S2包括以下具体步骤：S21：构建设备实测信息、环境实测信息、安防实测信息与缺陷筛查周期时长的函数关系表达式，分别为，/>，/>，其中，/>为第n周期时长，n为正整数；S22：将，/>，/>，量化生成配电房状态信息值/>，具体公式为：
；其中和/>为常量，根据配电房的实际情况进行调试；S23：预设风险阈值，当/>时，判定当前周期配电房的运行状态符合安全，预测下一周期内配电房运行状态风险；S24：当时，判定当前周期配电房的运行状态不符合安全, 输出风险信息，进行步骤S3；所述S23中预测下一周期内配电房运行状态风险包括以下具体步骤：S231：将，/>，/>在历史周期内的值分别与周期n形成样本对，将样本对输入神经网络进行训练，构建神经网络预测模型，预测设备实测信息、环境实测信息、安防实测信息在下一周期内的值，分别表示为/>，/>，/>；S232：得到下一周期的配电房状态信息值，具体公式为：；其中和/>为常量，根据配电房的实际情况进行调试，/>，/>，/>分别是预测得到的设备实测信息、环境实测信息、安防实测信息在下一周期内的值，/>为下一周期内配电房状态信息预测值；S233：比较与预设风险阈值/>的大小，当/>时，判定下一周期内配电房没有运行风险；S234：当时，判定下一周期内配电房存在运行风险，输出风险信息，进行步骤S3。 微信公众号马克数据网