CN119420047A 基于多传感信息的配电房安全感知方法及系统 （广州智业节能科技有限公司）

基于多传感信息的配电房安全感知方法及本发明公开了一种基于多传感信息的配电充分结合配电房设备之间的工作回路实现更加2基于所述工作回路信息对应的预测神经网络，根据所述设备传基于预设的类型和参数判断值的对应关系，确定所述设备类型对应的至少一根据所述参数判断值，对该配电设备对应的所述设备传感信息进行根据所述设备类型对应的常规工作时间，和当前时间点，确定计算所述参数工作可能性和所述时间工作可能性的筛选出所述多个配电设备中所述工作可能参数大于预设的第一参将该传感信息的信息值与对应的所述参数判断值进行差值计算，得计算所述设备传感信息中的所有所述传感信根据预设的设备类型和工作时间区间的对应关系，3确定该配电设备对应的时间工作可能性为所述第一正值和对于每一所述目标工作回路，确定该目标工作回路对应的预测神经网络经网络通过包括有多个对应的工作回路对应的训练设备传感信息和工作异常标注的训练将所有所述设备传感信息中属于该目标工作回路对应的设备信息的在所述区域异常参数大于预设的第二参数阈值时，对所述确定模块，用于基于预设的设备工作回路规则，确定任意多个所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1_8任一4[0002]随着智能电网技术的发展，电力行业在逐步进行智能的法及系统，能够充分结合配电房设备之间的工作回路实现更加精确和精准的安全感知预基于预设的设备工作回路规则，确定任意多个所述工作设备对应的工作回路信5筛选出所述多个配电设备中所述工作可能参数大于预设的第一参数阈值的设备，计算所述设备传感信息中的所有所述传感信息的所述参数差值的加权求和平均若否，计算所述当前时间点与任一所述工作时间段的区间边界点的最小时间差测神经网络通过包括有多个对应的工作回路对应的训练设备传感信息和工作异常标注的6筛选出所述多个配电设备中所述工作可能参数大于预设的第一参数阈值的设备，7计算所述设备传感信息中的所有所述传感信息的所述参数差值的加权求和平均若否，计算所述当前时间点与任一所述工作时间段的区间边界点的最小时间差测神经网络通过包括有多个对应的工作回路对应的训练设备传感信息和工作异常标注的8公开的基于多传感信息的配电房安全感知方法中的部之间的工作回路实现更加精确和精准的安全感知预测，提高配电房的监测效果和安全程[0024]图1是本发明实施例公开的一种基于多传感信息的配电房安全感知方法的流程示[0025]图2是本发明实施例公开的一种基于多传感信息的配电房安全感知系统的结构示[0026]图3是本发明实施例公开的另一种基于多传感信息的配电房安全感知系统的结构9103、基于预设的设备工作回路规则，确定任意多个工作设备对应的工作回路信神经网络通过包括有多个对应的工作回路对应的训练设备传感信息和工作异常标注的训神经网络通过包括有多个对应的工作回路对应的训练设备传感信息和工作异常标注的训描述的基于多传感信息的配电房安全感知方描述的基于多传感信息的配电房安全感知方[0068]上述对本说明书特定实施例进行了描述，其它实施例在所附权利要求书的范围说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装[0073]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一可以位于