一种电气设备故障自检调控系统的制作方法

本发明属于电气设备，具体地说，涉及电气设备故障自检调控系统。

背景技术：

1、电气设备是现代社会中不可或缺的一部分，但是它们也容易出现故障。为了解决这个问题，人们研发了电气设备故障自检调控系统。这个系统可以监测和诊断电气设备的状态，以便及时发现并修复故障，提高设备的可靠性和安全性。此外，该系统还可以进行远程监控和控制，从而提高设备的运行效率和节能性。这种技术已经广泛应用于能源、交通、制造业等领域，成为促进工业和社会发展的重要因素之一。

2、作为该类电气设备，往往需要进行较为周密的维护与监测运行状态，保障运作稳定以及提高运作的安全性，然而可预见的是，系统的布置需要工程师在运行时的不断调试，使其整体系统在故障时能够进行排障，这也是目前主流监测系统的通病之一，对资深工程师有较高的水平要求，在长期的运行时不断调试方可进入较为稳定的运行状态。

3、有鉴于此特提出本发明。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明采用技术方案的基本构思是：

2、一种电气设备故障自检调控系统，包括数据库，所述数据库的输入端电性连接有数据存储模块，所述数据存储模块的输入端电性连接有数据分析模块，所述数据分析模块的输入端电性连接有数据处理模块，所述数据处理模块的输入端电性连接有数据通讯模块，所述数据通讯模块的输入端通讯连接有若干个传感器监测模块；

3、所述数据库的输出端电性连接有深度学习算法单元，所述深度学习算法单元模块的输出端电性连接有优化升级模块，所述优化升级模块的输出端与数据存储模块、数据分析模块和数据处理模块的输入端电性连接。

4、作为本发明的进一步方案：所述数据库的输出端电性连接有可视化展示模块，所述可视化展示模块的输出端电性连接有控制终端，所述控制终端的输出端电性连接有深度学习算法单元。

5、作为本发明的进一步方案：所述数据通讯模块通过有线和/或无线方式连接传感器监测模块，所述传感器监测模块模块包括温度传感器、湿度传感器、电流传感器、电压传感器和振动传感器，且温度传感器、湿度传感器、电流传感器、电压传感器和振动传感器数据统一压缩处理后进行传输。

6、作为本发明的进一步方案：所述数据处理模块使用大数据技术将从传感器收集的实时数据转换为可供分析和处理的结构化数据，使用机器学习和深度学习算法单元对数据进行特征提取、分类和预测，并将处理后的数据通过数据存储模块存储到数据库中。

7、作为本发明的进一步方案：所述数据存储模块将数据分类后进行加密压缩，随即存储到数据库中，且数据存储模块能够对数据进行标识，创建存储数据目录进行概览。

8、作为本发明的进一步方案：所述可视化展示模块包括各种图表、报告和仪表盘，同时提供各种筛选和过滤功能。

9、作为本发明的进一步方案：所述控制终端根据来自数据处理模块的警报和异常事件，该模块将及时通知相关人员进行远程操作和干预，在发生故障或异常情况时，该模块向相关人员发送警报或推送通知，进行快速预警和响应。

10、作为本发明的进一步方案：所述深度学习算法单元依据对数据进行分析和处理，以不断优化算法的性能和准确性，自适应学习技术根据实际情况而调整算法参数，且依据调整的参数，通过优化升级模块对数据处理模块、数据分析模块和数据存储模块进行相应的优化调整。

11、作为本发明的进一步方案：所述数据库将数据进行加密存储，并进行定期备份处理，对结构化的数据进行分类存储，存储方式采用分布式存储方式，将相关数据分别存储到不同部门的独立服务器中，所述定期备份处理包括云端数据上传，所述云端数据具备线上白名单ip访问端口。

12、作为本发明的进一步方案：所述传感器监测模块还包括数据收发的wifi模块、蓝牙模块和/或can总线接口模块，预留更多通讯的拓展空间，同时对应匹配温度传感器、湿度传感器、电流传感器、电压传感器和振动传感器有相应的响应设备，当温度传感器报警时，则启动相应的温控组件，当湿度传感器报警时，则启动对应的除湿机，当电流或电压传感器出现报警时，则启动电流和电压保障设备，当振动传感器报警时，则通过空气开关和断路器进行断电保障。

13、有益效果：

14、本方案通过在使用时通过数据通讯模块进行多个传感器监测模块的相关监测数据进行接收传输，同时经由数据处理模块进行处理，使其数据形成鲜明的结构化数据集，并对数据进行体征提取，同时数据通过数据分析模块进行特征数据的调用，由此对比预设的安全数据进行判定是否安全，并加以数据波动的异常可能性，达到提前预判，且搭配深度学习算法单元调取数据库的历史数据，使其长时间的使用中，能够依据运行的状态进行优化内部的运行算法逻辑，并通过优化升级模块进行相关优化和部署，达到了系统的自动升级和自检，降低对资深工程师的依赖，有更好的适用性。

15、下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的描述。

技术特征：

1.一种电气设备故障自检调控系统，包括数据库(7)，其特征在于，所述数据库(7)的输入端电性连接有数据存储模块(4)，所述数据存储模块(4)的输入端电性连接有数据分析模块(5)，所述数据分析模块(5)的输入端电性连接有数据处理模块(3)，所述数据处理模块(3)的输入端电性连接有数据通讯模块(2)，所述数据通讯模块(2)的输入端通讯连接有若干个传感器监测模块(1)；

2.根据权利要求1所述的一种电气设备故障自检调控系统，其特征在于，所述数据库(7)的输出端电性连接有可视化展示模块(8)，所述可视化展示模块(8)的输出端电性连接有控制终端(9)，所述控制终端(9)的输出端电性连接有深度学习算法单元(6)。

3.根据权利要求1所述的一种电气设备故障自检调控系统，其特征在于，所述数据通讯模块(2)通过有线和/或无线方式连接传感器监测模块(1)，所述传感器监测模块(1)模块包括温度传感器、湿度传感器、电流传感器、电压传感器和振动传感器，且温度传感器、湿度传感器、电流传感器、电压传感器和振动传感器数据统一压缩处理后进行传输。

4.根据权利要求3所述的一种电气设备故障自检调控系统，其特征在于，所述数据处理模块(3)使用大数据技术将从传感器收集的实时数据转换为可供分析和处理的结构化数据，使用机器学习和深度学习算法单元(6)对数据进行特征提取、分类和预测，并将处理后的数据通过数据存储模块(4)存储到数据库(7)中。

5.根据权利要求2所述的一种电气设备故障自检调控系统，其特征在于，所述数据存储模块(4)将数据分类后进行加密压缩，随即存储到数据库(7)中，且数据存储模块(4)能够对数据进行标识，创建存储数据目录进行概览。

6.根据权利要求1所述的一种电气设备故障自检调控系统，其特征在于，所述可视化展示模块(8)包括各种图表、报告和仪表盘，同时提供各种筛选和过滤功能。

7.根据权利要求2所述的一种电气设备故障自检调控系统，其特征在于，所述控制终端(9)根据来自数据处理模块(3)的警报和异常事件，该模块将及时通知相关人员进行远程操作和干预，在发生故障或异常情况时，该模块向相关人员发送警报或推送通知，进行快速预警和响应。

8.根据权利要求4所述的一种电气设备故障自检调控系统，其特征在于，所述深度学习算法单元(6)依据对数据进行分析和处理，以不断优化算法的性能和准确性，自适应学习技术根据实际情况而调整算法参数，且依据调整的参数，通过优化升级模块(10)对数据处理模块(3)、数据分析模块(5)和数据存储模块(4)进行相应的优化调整。

9.根据权利要求7所述的一种电气设备故障自检调控系统，其特征在于，所述数据库(7)将数据进行加密存储，并进行定期备份处理，对结构化的数据进行分类存储，存储方式采用分布式存储方式，将相关数据分别存储到不同部门的独立服务器中，所述定期备份处理包括云端数据上传，所述云端数据具备线上白名单ip访问端口。

10.根据权利要求3所述的一种电气设备故障自检调控系统，其特征在于，所述传感器监测模块(1)还包括数据收发的wifi模块、蓝牙模块和/或can总线接口模块，预留更多通讯的拓展空间，同时对应匹配温度传感器、湿度传感器、电流传感器、电压传感器和振动传感器有相应的响应设备，当温度传感器报警时，则启动相应的温控组件，当湿度传感器报警时，则启动对应的除湿机，当电流或电压传感器出现报警时，则启动电流和电压保障设备，当振动传感器报警时，则通过空气开关和断路器进行断电保障。

技术总结
本发明公开了一种电气设备故障自检调控系统，属于电气设备技术领域，本方案通过在使用时通过数据通讯模块进行多个传感器监测模块的相关监测数据进行接收传输，同时经由数据处理模块进行处理，使其数据形成鲜明的结构化数据集，并对数据进行体征提取，同时数据通过数据分析模块进行特征数据的调用，由此对比预设的安全数据进行判定是否安全，并加以数据波动的异常可能性，达到提前预判，且搭配深度学习算法单元调取数据库的历史数据，使其长时间的使用中，能够依据运行的状态进行优化内部的运行算法逻辑，并通过优化升级模块进行相关优化和部署，达到了系统的自动升级和自检，降低对资深工程师的依赖，有更好的适用性。

技术研发人员：尹羽
受保护的技术使用者：国家能源投资集团有限责任公司温州市东屿发电厂
技术研发日：
技术公布日：2024/3/21