本发明涉及电力设备运维，尤其涉及一种基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法。
背景技术：
1、基于物联低压安全综保模块在电路安全方面发挥着至关重要的作用，基于物联低压安全综保模块集成了现代信息技术、传感器技术和人工智能技术等，为电力系统的安全、稳定运行提供了有力保障。物联低压安全综保模块能够实时采集电路中的电压、电流、有功功率、无功功率、功率因数、频率等多种参数，并通过高精度传感器进行监测。当监测到电路中出现过流、过压、欠压、短路、过载等异常情况时，物联低压安全综保模块能够迅速作出反应，通过切断电源或调整电路参数等方式，有效防止故障扩大，保护电路和设备的安全。基于物联低压安全综保模块还能根据预设的保护策略进行智能控制，提高电力系统的自动化水平和运行效率。
2、在物联网进行低压安全综保模块的电路安全管理过程中，存在如下技术痛点，由于使用固定的电路安全风险模型对低压安全综保模块进行风险预测，但物联网内的设备是动态增加或减少，低压安全综保模块处理的数据也逐渐增多，在此种情况下，原有的电路安全风险模型无法适用于动态变化的物联网内低压安全综保模块，导致电路安全风险模型对低压安全综保模块预测准确性降低。为提升物联低压安全综保模块的电路安全预测的准确性，本发明提供一种基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法。
技术实现思路
1、针对现有技术不足，本发明提供一种基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，解决原有的电路安全风险模型无法适用于动态变化的物联网内低压安全综保模块，导致电路安全风险模型对低压安全综保模块预测准确性降低的问题。
2、为解决上述技术问题，本发明的具体技术方案如下：
3、本发明提供一种基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，包括：
4、步骤s101，获取低压安全综保模块对应设备数据，低压安全综保模块对应设备数据包括低压电气设备运行数据、低压电气设备负载、低压电气设备能耗数据、低压电气设备故障、低压电气设备外部环境数据、低压电气设备用户行为操作数据，对低压安全综保模块对应设备数据进行预处理后存储至实时数据存储库；
5、步骤s102，建立分时段数据库，分时段数据库包括第一时段数据库、第二时段数据库以及第三时段数据库，对第一时段数据库、第二时段数据库以及第三时段数据库进行时间配置，按预设时间将实时数据存储库内数据传输至对应时段的第一时段数据库、第二时段数据库以及第三时段数据库存储；
6、步骤s103，构建低压安全综保模块电路安全预测模型知识库，低压安全综保模块电路安全预测模型知识库内包括原始低压安全综保模块的电路安全预测模型，将原始低压安全综保模块的电路安全预测模型进行复制，建立得到第一时段电路安全预测模型、第二时段电路安全预测模型以及第三时段电路安全预测模型；
7、步骤s104，使用原始低压安全综保模块的电路安全预测模型对低压安全综保模块对应设备数据进行预测，得到原始电路安全预测结果，根据第一时段数据库、第二时段数据库以及第三时段数据库进行时间配置依次对低压安全综保模块对应设备数据进行分析，得到电路安全预测结果，电路安全预测结果包括第一时段电路安全预测结果、第二时段电路安全预测结果以及第三时段电路安全预测结果；
8、步骤s105，将原始电路安全预测结果和三个时段的电路安全预测结果进行整合，得到电路安全管理数据集合，按预设时间周期对电路安全管理数据集合进行更新，并重新对电路安全管理数据集合进行预处理和特征提取，然后对原始低压安全综保模块的电路安全预测模型进行训练，得到实时更新的低压安全综保模块的电路安全预测模型，将实时更新的低压安全综保模块的电路安全预测模型用于对物联网低压安全综保模块的电路安全进行预测。
9、进一步地，本发明所述的基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，所述步骤s101，包括：
10、从低压安全综保模块中获取对应的设备信息，根据低压安全综保模块中获取对应的设备信息，获取对应设备的低压电气设备运行数据、低压电气设备负载、低压电气设备能耗数据、低压电气设备故障、低压电气设备外部环境数据、低压电气设备用户行为操作数据，得到低压安全综保模块对应设备数据；
11、对低压安全综保模块对应设备数据预处理，得到预处理后的低压安全综保模块对应设备数据，
12、将预处理后的低压安全综保模块对应设备数据存储在实时数据存储库中。
13、进一步地，本发明所述的基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，所述步骤s102，包括：
14、创建分时段数据库结构，分时段数据库结构包括第一时段数据库、第二时段数据库和第三时段数据库；
15、为分时段数据库结构中的每个时段数据库设定字段和数据类型，用于匹配从实时数据存储库中传输的数据；
16、第一时段数据库的时间配置为存储实时数据存储库内存储时间长度超过24小时的数据，第二时段数据库为存储实时数据存储库内存储时间长度超过24至48小时的数据，第三时段数据库为存储实时数据存储库内存储时间长度超过48至72小时的数据。
17、进一步地，本发明所述的基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，所述步骤s102，包括：
18、按预设时间从实时数据存储库中提取数据，根据当前时间，将数据传输到对应时段的数据库中；
19、按预设时间周期检查每个时段数据库的数据存储完整性，去除每个时段数据库的错误数据；
20、记录数据传输和存储过程中的操作信息，用于监测数据传输和存储过程中的故障。
21、进一步地，本发明所述的基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，所述步骤s103，包括：
22、创建低压安全综保模块电路安全预测模型知识库的结构，确定知识库所需存储的模型类型、格式以及元数据；
23、获取原始低压安全综保模块的电路安全预测模型，原始低压安全综保模块的电路安全预测模型用于预测电路的安全状态；
24、在低压安全综保模块电路安全预测模型知识库中，对原始低压安全综保模块的电路安全预测模型进行复制，生成三个新的原始低压安全综保模块的电路安全预测模型副本，得到第一时段电路安全预测模型、第二时段电路安全预测模型以及第三时段电路安全预测模型。
25、进一步地，本发明所述的基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，所述步骤s103，包括：
26、每个复制的模型都将保留原始模型的结构和算法，但将分别用于不同时段的数据预测；
27、对第一时段电路安全预测模型、第二时段电路安全预测模型以及第三时段电路安全预测模型配置与原始低压安全综保模块的电路安全预测模型相同的结构和算法；
28、将第一时段电路安全预测模型、第二时段电路安全预测模型、第三时段电路安全预测模型配置与原始低压安全综保模块的电路安全预测模型相同的结构存储在低压安全综保模块电路安全预测模型知识库中，对低压安全综保模块电路安全预测模型知识库中进行测试和验证，得到低压安全综保模块电路安全预测模型知识库中模型验证结果。
29、进一步地，本发明所述的基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，所述步骤s104，包括：
30、当实时数据存储库内的数据到达预设时间后，将实时数据存储库内的数据传输至第一时段数据库，使用第一时段数据库对应的第一时段电路安全预测模型对第一时段数据库以及实时获取的低压安全综保模块对应设备数据进行数据分析，得到第一时段电路安全预测结果，
31、当第一时段数据库内的数据到达预设时间后，将第一时段数据库的数据传输至第二时段数据库，使用第二时段数据库对应的第二时段电路安全预测模型对第二时段数据库、第一时段电路安全预测结果以及实时获取的低压安全综保模块对应设备数据进行数据分析，得到第二时段电路安全预测结果，
32、将第二时段数据库的数据传输至第三时段数据库，使用第三时段数据库对应的第三时段电路安全预测模型对第二时段数据库、第二时段电路安全预测结果以及实时获取的低压安全综保模块对应设备数据进行数据分析，得到第三时段电路安全预测结果。
33、进一步地，本发明所述的基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，所述步骤s104，包括：
34、对第三时段电路安全预测结果进行数据预处理以及数据特征提取，得到实时更新的低压电气设备运行特征、低压电气设备负载特征、低压电气设备能耗特征、低压电气设备故障特征、低压电气设备外部环境特征以及低压电气设备用户行为操作特征，并将特征数据代入原始低压安全综保模块的电路安全预测模型中，得到72小时内历史数据电路安全预测结果；
35、筛选出72小时内历史数据电路安全预测结果与原始低压安全综保模块的电路安全预测模型对实时数据存储库的预测结果在同一时段的预测结果数据，同一时段的预测结果数据包括时段第一预测结果以及时段第二预测结果；
36、时段第一预测结果为72小时内历史数据电路安全预测结果一部分数据，时段第二预测结果为原始低压安全综保模块的电路安全预测模型对实时数据存储库的预测结果的一部分；
37、对时段第一预测结果与时段第二预测结果进行对比，若对比结果不一致，则对原始低压安全综保模块的电路安全预测模型进行优化。
38、进一步地，本发明所述的基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，所述步骤s105，包括：
39、从实时数据存储库、第一时段数据库、第二时段数据库以及第三时段数据库中提取对应的电路安全预测结果及低压安全综保模块的设备数据，将提取的数据按照时间序列进行合并，构建电路安全管理数据集合，将电路安全管理数据集合内的数据存储到数据集合管理数据库中。
40、进一步地，本发明所述的基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，所述步骤s105，包括：
41、设置定时器到达更新时间点时，触发电路安全管理数据集合数据更新流程，根据时间周期，从各时段数据库及实时数据存储库中提取新的数据进行整合，更新电路安全管理数据集合中的数据；
42、对更新后的电路安全管理数据集合进行预处理，从预处理后的数据中提取低压电气设备运行特征、负载特征、能耗特征、故障特征、外部环境特征及用户行为操作特征；
43、使用提取的特征数据对原始低压安全综保模块的电路安全预测模型进行训练，得到实时更新的低压安全综保模块的电路安全预测模型。
44、本发明的有益效果主要体现在以下几个方面：
45、提高预测准确性：通过建立分时段数据库和对应的多时段预测模型，本发明能够针对不同时间段的数据特性进行精准分析，从而提高电路安全预测的准确性，充分考虑了数据的时效性和动态性，使预测结果更加贴近实际情况。
46、增强系统的适应性和灵活性：
47、对物联网环境下低压安全综保模块数据的不断增加和动态变化，本发明的方法能够及时调整预测模型，适应新的数据环境。通过周期性更新数据集合和训练模型，使预测模型始终处于最优状态。
48、实现全面安全管理：本发明综合考虑了低压电气设备的多种数据维度，包括运行数据、负载、能耗、故障、外部环境及用户行为操作数据，为电路安全管理提供了全面的数据支持，全面的数据分析有助于识别潜在的安全隐患，提高整体安全管理水平。
49、提高运维效率和决策水平：通过实时更新的预测模型，本发明能够及时发现电路安全问题并给出预警，帮助运维人员快速响应和处理。同时，丰富的数据集合为决策提供了有力支持，提高了决策的科学性和准确性。
50、推动数据驱动决策：本发明强调数据在电路安全管理中的核心作用，通过不断积累和分析数据，推动电力系统运维向数据驱动决策的方向发展，本发明不仅提高了运维效率，也为电力系统的智能化升级奠定了基础。
51、综上所述，本发明的有益效果在于提高预测准确性、增强系统适应性和灵活性、实现全面安全管理、提高运维效率和决策水平，并推动电力系统运维向数据驱动决策的方向发展。
1.一种基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，其特征在于，所述步骤s101，包括：
3.如权利要求1所述的基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，其特征在于，所述步骤s102，包括：
4.如权利要求3所述的基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，其特征在于，所述步骤s102，包括：
5.如权利要求1所述的基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，其特征在于，所述步骤s103，包括：
6.如权利要求5所述的基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，其特征在于，所述步骤s103，包括：
7.如权利要求1所述的基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，其特征在于，所述步骤s104，包括：
8.如权利要求7所述的基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，其特征在于，所述步骤s104，包括：
9.如权利要求1所述的基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，其特征在于，所述步骤s105，包括：
10.如权利要求9所述的基于物联低压安全综保模块的电路安全管理方法，其特征在于，所述步骤s105，包括：
