[发明专利]一种基于泛在电力物联网的自组网综合感知智能识别预警方法

说明书

一种基于泛在电力物联网的自组网综合感知智能识别预警方法，通过构建基于泛在电力物联网立体通信自组网。构建立体定位体系，利用自组网确定无人机与便携式智能监测端的GIS信息。根据电力应急处置现场根据地形情况，利用便携式智能监测端或者无人机上的传感器采集环境因素数据以及热红外数据，并通过无线网络将环境因素数据以及热红外数据发送至服务器。所述服务器对采集的数据进行筛选，将筛选后的数据输入智能专家库或者神经网络模型获得报警等级。所述服务器根据所述预警等级进行告警提示。有利于应急处置人员的风险预控，提高了实时监测数据的处理能力，提高现场处置人员的人身安全及应急处置信息支撑能力。

技术领域

应用于山火、危化品等灾害情景下电力应急处置现场的一种基于泛在电力物联网的自组网综合感知智能识别预警技术。

背景技术

在山火、危化品等涉及人员人身安全风险较高的突发事件电力应急处置现场中，应急处置人员往往对自身所处周边环境掌握不及时、不全面，尤其是风力、风向等环境因素对山火及危化品事故过程中的处置策略影响较大，即时性要求很高，风向一变将直接影响处置策略并危及人身安全。需要快速在山火、危化品处置现场周围快速部署监测现场气象、红外热辐射等环境监测，并能智能预警风险，为现场处置提供环境监测智能预警支撑、人员地理空间高精度定位及自组网通信支撑。而现有技术中，缺乏高风险突发事件快速预警分析的技术。

发明内容

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

一种基于泛在电力物联网的自组网综合感知智能识别预警方法，包括：

步骤1：构建基于泛在电力物联网立体通信自组网。

步骤2：构建立体定位体系，利用自组网确定无人机与便携式智能监测端的地理信息。

步骤3：根据电力应急处置现场根据地形情况，利用便携式智能监测端或者无人机上的传感器采集环境因素数据以及热红外数据，并通过无线网络将环境因素数据以及热红外数据发送至服务器。

步骤4：所述服务器对采集的数据进行筛选，将筛选后的数据输入智能专家库或者神经网络模型获得报警等级。

步骤5：所述服务器根据所述预警等级利用告警模块进行告警提示。

其中，所述泛在电力物联网立体通信自组网包括支持NB-Iot、LoRa、 LoRaWAN、MQTT、2G-5G、Wifi、PLC、GPRS通讯的接口。

其中，所述立体定位体系中，利用北斗卫星导航技术，利用 PPK(postprocessedkinematic)动态后处理技术，结合多个同步监测基准站接收机对卫星的载波相位观测量，进行线性组合，形成虚拟的载波相位观测量值，可辅助实现对移动端及无人机的空间定位。

进一步，所述自组网包括多个节点，所述节点可通过自主定位的欧几里得定位算法、鲁棒定位算法及N跳复合定位算法确定救援人员移动端、无人机与多个便携式智能监测定位端的矢量位置，形成立体化的地理空间高精度定位。

更进一步，矢量位置信息包括经纬度、海拔、与各端之间的距离、地理空间矢量坐标。

其中，所述传感器包括超声测风传感器、气压传感器、温湿度传感器、距离传感器、红外热辐射传感器、有毒气体监测传感器，颗粒物监测传感器，可以采集温度、湿度、气压、风速、风向、雨量多个气象环境要素及颗粒物、热红外数据。

其中，服务器包括风险识别影响模型，根据多要素耦合及风险识别影响模型阈值设置，利用泛在电力物联网边缘计算技术自动识别风险等级；

其中，服务器中包括智能专家库，所述智能专家库可以查询历史信息，并将当前数据与历史数据进行相似度分析，以获得推荐的风险等级。

其中，所述服务器将告警结果发送至便携式智能监测端和现场指挥端，并进行声光报警。