基于改进层次分析法的电气隐患判断方法

摘要

本发明实施方式提供一种基于改进层次分析法的电气隐患判断方法，属于消防安保技术领域。所述电气隐患判断方法包括：获取现场的实时传感数据；判断所述实时传感数据是否满足预设的电力运行稳定数据模型；在判断所述实时传感数据不满足所述电力运行稳定数据模型的情况下，采用改进层次分析法对所述实时传感数据进行加权；依据加权后的所述实时传感数据确定当前的研判等级；依据所述研判等级确定是否发出火灾警告。该电气隐患判断方法能够通过对现场的多种因素作出分析，实现火灾的准确预警。

权利要求

1.一种基于改进层次分析法的电气隐患判断方法，其特征在于，所述电气隐患判断方法包括：获取现场的实时传感数据；

判断所述实时传感数据是否满足预设的电力运行稳定数据模型；

在判断所述实时传感数据不满足所述电力运行稳定数据模型的情况下，采用改进层次分析法对所述实时传感数据进行加权；

依据加权后的所述实时传感数据确定当前的研判等级；

依据所述研判等级确定是否发出火灾警告；

所述层次分析法包括：

确定所述实时传感数据的各个因素权重的波动区间；

依据所述波动区间构建各个因素的判断矩阵；

计算所述判断矩阵的一致性指标；

判断所述一致性指标是否小于预设的阈值；

在判断所述一致性指标小于所述阈值的情况下，根据所述判断矩阵输出所述实时传感数据的因素的权重；

在判断所述一致性指标大于或等于所述阈值的情况下，重新执行依据所述波动区间构建各个因素的判断矩阵的步骤；

依据所述波动区间构建各个因素的判断矩阵，具体包括：依据当前的所述实时传感数据在所述波动区间中随机选择一个点值；

根据所述点值计算两两所述因素的重要性参数；

依据所述重要性参数构建所述判断矩阵；

依据当前的所述实时传感数据在所述波动区间中随机选择一个点值包括：以所述实时传感数据的对应因素的历史最大值和历史最小值构建初始区间；

依据所述实时传感数据的对应元素的当前值计算当前在所述初始区间的位置；

根据所述位置确定选择点值的概率；

采用轮盘赌法根据所述概率选择所述点值；

依据所述实时传感数据的对应元素的当前值计算当前在所述初始区间的位置，具体包括：根据公式(1)计算所述位置，

其中，xi表示第i个元素，xmin表示第i个元素对应的初始区间的下限值，xmax表示第i个元素对应的初始区间的上限值；

根据所述位置确定选择点值的概率，具体包括：按照四舍五入的原则将所述位置转换为0.1至0.9，且间隔为0.1的任一个点值；

依据转换后的点值确定当前的峰值概率；

以当前的点值为原点，分别按照线性叠加原则向所述初始区间的两侧延伸计算，以得到其余各个点值的概率；

所述延伸计算包括：

根据公式(2)至公式(5)计算其余各个点值的概率，1

xit＝k1t+b1，t∈[0，t0]  (2)2

xit＝k2t+b2，t∈[t0，tmax] (3)

1 2

其中，xit 为当前的点值左侧的第t个点值的概率，xit 为当前的点值右侧的第t个点值的概率，0表示初始区间的第一个点值对应的位置或序号，t0为当前的点值对应的位置或序号，tmax为初始区间最后一个点值对应的位置或序号，k1、k2为斜率参数，b1、b2为偏置参数。

2.根据权利要求1所述的电气隐患判断方法，其特征在于，获取现场的实时传感数据，具体包括：由设置于现场的边缘计算设备对所述实时传感数据进行初步处理。

3.根据权利要求1所述的电气隐患判断方法，其特征在于，所述实时传感数据包括能耗数据、线路节点温度数据、线路温升数据、环境温度数据、相关变压器以及终点用电器具的电源温度数据、振动及噪声传感器数据。

4.根据权利要求3所述的电气隐患判断方法，其特征在于，所述能耗数据、线路节点温度数据、线路温升数据、环境温度数据、相关变压器以及终点用电器具的电源温度数据、振动及噪声传感器数据包括预定区间内的平均值、极值以及方差值。

说明书

基于改进层次分析法的电气隐患判断方法

技术领域

[0001] 本发明涉及消防安保技术领域，具体地涉及一种基于改进层次分析法的电气隐患判断方法。

背景技术

[0002] 电气火灾监控系统已经被普遍应用于一些稍有规模的建筑中，但是其应用却没有达到预期效果。当前我国的大部分建筑只使用了剩余电流式电气火灾监控探测器，而没有配套使用测温式电气火灾监控探测器、故障电弧探测器等。

[0003] 电气设备的剩余电流、温度、电流等数据指标出现异常情况时，电气火灾监控系统的传感器会通过电磁感应原理、温度变化的效应来收集指标变化的信息，并且将其输送至电气火灾监控系统中的“信号处理单元（signal processing unit）” 中，经过过滤、放大、A/D转换、分析、判断、对比等步骤后，一旦关键数据指标超出预设定值则会立即发出报警讯号，并且同时传递至电气火灾监控系统的监控设备当中，然后经由监控设备进行二次识别、判断，当确认可能会出现火灾时时，监控主机将会发送火灾预警信号，这时报警指示灯点亮并发出报警讯号，监控系统液晶显示设备中出现火灾报警等相关详细信息。相关值班工作人员则能够根据上述显示信息第一时间联系电力工程师或设备维修人员前往设备故障异常现场进行维修检查处理，同时将火灾报警信息传输至中央控制室。另外，电气火灾监控系统还拥有通信组网功能，能够将其所检测到的相关火灾讯息传递至更高一层的监控系统中，使得更高一层的监控中心可以获得火灾报警信息。

[0004] 但是，现有技术中对于火灾报警信息的判断仅仅是简单的阈值判断，只有在火灾已经发生或者短时间内发生的情况下才能够作出警报，这样的火灾警报方式显然无法做到预警，对于火灾的潜在隐患，也无法给出预警。

发明内容

[0005] 本发明实施方式的目的是提供一种基于改进层次分析法的电气隐患判断方法，该电气隐患判断方法能够通过对现场的多种因素作出分析，实现火灾的准确预警。

[0006] 为了实现上述目的，本发明实施方式提供一种基于改进层次分析法的电气隐患判断方法，包括：

[0007] 获取现场的实时传感数据；

[0008] 判断所述实时传感数据是否满足预设的电力运行稳定数据模型；

[0009] 在判断所述实时传感数据不满足所述电力运行稳定数据模型的情况下，采用改进层次分析法对所述实时传感数据进行加权；

[0010] 依据加权后的所述实时传感数据确定当前的研判等级；

[0011] 依据所述研判等级确定是否发出火灾警告。

[0012] 可选地，获取现场的实时传感数据，具体包括：

[0013] 由设置于现场的边缘计算设备对所述实时传感数据进行初步处理。

[0014] 可选地，所述实时传感数据包括能耗数据、线路节点温度数据、线路温升数据、环境温度数据、相关变压器以及终点用电器具的电源温度数据、振动及噪声传感器数据。

[0015] 可选地，所述能耗数据、线路节点温度数据、线路温升数据、环境温度数据、相关变压器以及终点用电器具的电源温度数据、振动及噪声传感器数据包括预定区间内的平均值、极值以及方差值。

[0016] 可选地，所述层次分析法包括：

[0017] 确定所述实时传感数据的各个因素权重的波动区间；

[0018] 依据所述波动区间构建各个因素的判断矩阵；

[0019] 计算所述判断矩阵的一致性指标；

[0020] 判断所述一致性指标是否小于预设的阈值；

[0021] 在判断所述一致性指标小于所述阈值的情况下，根据所述判断矩阵输出所述实时传感数据的因素的权重；

[0022] 在判断所述一致性指标大于或等于所述阈值的情况下，重新执行依据所述波动区间构建各个因素的判断矩阵的步骤。

[0023] 可选地，依据所述波动区间构建各个因素的判断矩阵，具体包括：

[0024] 依据当前的所述实时传感数据在所述波动区间中随机选择一个点值；

[0025] 根据所述点值计算两两所述因素的重要性参数；

[0026] 依据所述重要性参数构建所述判断矩阵。

[0027] 可选地，依据当前的所述实时传感数据在所述波动区间中随机选择一个点值包括：

[0028] 以所述实时传感数据的对应因素的历史最大值和历史最小值构建初始区间；

[0029] 依据所述实时传感数据的对应元素的当前值计算当前在所述初始区间的位置；

[0030] 根据所述位置确定选择点值的概率；

[0031] 采用轮盘赌法根据所述概率选择所述点值。

[0032] 可选地，依据所述实时传感数据的对应元素的当前值计算当前在所述初始区间的位置，具体包括：

[0033] 根据公式（1）计算所述位置，

[0034]  ，（1）；

[0035] 其中，  表示第 个元素，  表示第  个元素对应的初始区间的下限值， 表示第  个元素对应的初始区间的上限值。

[0036] 可选地，根据所述位置确定选择点值的概率，具体包括：

[0037] 按照四舍五入的原则将所述位置转换为0.1至0.9，且间隔为0.1的任一个点值；

[0038] 依据转换后的点值确定当前的峰值概率；

[0039] 以当前的点值为原点，分别按照线性叠加原则向所述初始区间的两侧延伸计算，以得到其余各个点值的概率。

[0040] 可选地，所述延伸计算包括：

[0041] 根据公式（2）至公式（5）计算其余各个点值的概率，

[0042] ， （2）

[0043] ， （3）

[0044] ，（4）

[0045]  =1，（5）

[0046] 其中，  为当前的点值左侧的第  个点值的概率，  为当前的点值右侧的第t个点值的概率， 表示初始区间的第一个点值对应的位置或序号，  为当前的点值对应的位置或序号，  为初始区间最后一个点值对应的位置或序号，  、  为斜率参数， 、  为偏置参数。

[0047] 通过上述技术方案，本发明提供的基于改进层次分析法的电气隐患判断方法，通过获取现场的实时传感数据，结合电力运行稳定数据模型对实时传感数据进行分析，并在不满足该模型的情况下，通过改进层次分析法对实时传感数据进行加权计算，从而确定当前的研判等级，最后通过研判等级的方式来完成火灾的预警操作。相较于现有技术而言，本发明提供的方法一方面结合了多种因素进行判断，实现了更加全面的电气隐患判断；另一方面，为了综合考虑多种因素本身的权重，本发明提供的方法通过改进层次分析法来进行加权计算，实现了更加精准的电气隐患判断。

[0048] 本发明实施方式的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

[0049] 附图是用来提供对本发明实施方式的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施方式，但并不构成对本发明实施方式的限制。在附图中：

[0050] 图1是根据本发明的一个实施方式的基于改进层次分析法的电气隐患判断方法的流程图；

[0051] 图2是根据本发明的一个实施方式的线路节点的示意图；

[0052] 图3是根据本发明的一个实施方式的基于改进层次分析法的电气隐患判断方法的部分流程图；

[0053] 图4是根据本发明的一个实施方式的基于改进层次分析法的电气隐患判断方法的部分流程图；

[0054] 图5是根据本发明的一个实施方式的基于改进层次分析法的电气隐患判断方法的部分流程图。

具体实施方式

[0055] 以下结合附图对本发明实施方式的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施方式，并不用于限制本发明实施方式。

[0056] 在本发明实施方式中，在未作相反说明的情况下，使用的方位词如“上、下、顶、底”通常是针对附图所示的方向而言的或者是针对竖直、垂直或重力方向上而言的各部件相互位置关系描述用词。

[0057] 另外，若本发明实施方式中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施方式之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

[0058] 如图1所示是根据本发明的一个实施方式的基于改进层次分析法的电气隐患判断方法的流程图。在该图1中，该电气隐患判断方法可以包括：

[0059] 在步骤S10中，获取现场的实时传感数据；

[0060] 在步骤S11中，判断实时传感数据是否满足预设的电力运行稳定数据模型；

[0061] 在步骤S12中，在判断实时传感数据不满足电力运行稳定数据模型的情况下，采用改进层次分析法对实时传感数据进行加权；

[0062] 在步骤S13中，依据加权后的实时传感数据确定当前的研判等级；

[0063] 在步骤S14中，依据研判等级确定是否发出火灾警告。

[0064] 在该实施方式中，现场的实时传感数据可以是由设置于现场的传感器测量得到。在现场的线路节点分布如图2所示。在该图2中，从市电接入到各个分区的具体用电设备，可以将接入的线路节点依次分为主节点、次节点、三级节点等。对于每个线路节点的电力设备，可以分别设置多种传感器，例如电流传感器、电压传感器、温度传感器、振动传感器、火灾气体传感器以及噪声传感器等。进一步地，考虑到现场的传感器所采集的实时传感数据是随着时间变化的模拟值，那么可以由设置于现场的边缘计算设备对该实时传感数据进行初步处理，从而得到能够表达该实时传感数据的简化值。具体地，简化后的实时传感数据可以包括能耗数据、线路节点温度数据、线路温升数据、环境温度数据、相关变压器以及终点用电器具的电源温度数据、振动及噪声传感器数据包括预定区间内的平均值、极值以及方差值。

[0065] 步骤S11可以用于判断实时传感数据是否满足预设的电力运行稳定数据模型。对于该电力运行稳定数据模型，可以是本领域人员所知的多种形式。举例来说，该电力运行稳定数据模型可以是预先通过采集大量稳定运行的现场数据，通过对神经网络（例如全连接网络等）进行训练得到。由于该神经网络的结构以及对应的训练方法相对常用，故此处不再赘述。

[0066] 在判断满足电力运行稳定数据模型的情况下，此时说明当前现场的设备运行一切正常，因此可以不必执行任何操作。反之，若判断电力运行稳定数据模型不满足，此时则需要结合实时传感数据进行综合判断，通过确定研判等级的方式来判断是否需要发出火灾警告。而考虑到实时传感数据本身种类繁多，且不同的种类实时传感数据之间的重要程度也不同。因此，需要采用层次分析法对各个种类的实时传感数据进行加权处理。但是，传统的层次分析法的权重比是依靠专家来给出打分的，专家依据自身知识体系进行打分的方法依赖于人为的经验，在实际操作的过程中容易出现较大的差异，使得加权计算的结果偏离预设的要求。因此，在该实施方式中，改进的层次分析法可以包括如图3中所示出的步骤。在该图3中，该层次分析法可以包括：

[0067] 在步骤S20中，确定实时传感数据的各个因素权重的波动区间；

[0068] 在步骤S21中，依据波动区间构建各个因素的判断矩阵；

[0069] 在步骤S22中，计算判断矩阵的一致性指标；

[0070] 在步骤S23中，判断一致性指标是否小于预设的阈值；

[0071] 在步骤S24中，在判断一致性指标小于阈值的情况下，根据判断矩阵输出实时传感数据的因素的权重；

[0072] 在判断一致性指标大于或等于阈值的情况下，重新执行依据波动区间构建各个因素的判断矩阵的步骤，即返回执行步骤S20。

[0073] 在该如图3所示出的方法中，步骤S20用于确定实时传感数据的各个因素权重的波动区间。其中，该波动区间可以是以实时传感数据对应种类的历史最大值和历史最小值为上限和下限来构建。

[0074] 步骤S21用于依据波动区间构建各个因素的判断矩阵。传统的判断矩阵的构建方法主要是通过两两比较两个因素之间的重要性，并通过专家打分来确定其权重，从而完成构建。举例来说，常规的层次分析法的重要性比较如表1所示，

[0075] 表1

[0076]

[0077] 专家通过对于右侧的判断来量化得到左侧的标度值。

[0078] 但是，专家的经验判断在实施过程中存在较大的不确定性，而要找到这样一位或者多位足够了解现场的专家，其本身也有较大的难度。因此在该实施方式中，构建该判断矩阵的方法可以是采用如图4中所示出的步骤。在该图4中，构建该判断矩阵的方法可以是：

[0079] 在步骤S30中，依据当前的实时传感数据在波动区间中随机选择一个点值；

[0080] 在步骤S31中，根据点值计算两两因素的重要性参数；

[0081] 在步骤S32中，依据重要性参数构建判断矩阵。

[0082] 在该图4中，步骤S30用于选择实时传感数对应的点值。以主节点的温度平均值和极差为例，通过步骤S30，可以分别对该平均值和极差选择一个对应的点值，例如1和9，在结合两者的大小关系，即可得到两者对应的标度值。即平均值与极差相比，其权重为1/9，极差和平均值相比，其权重为9。这样的方法虽然能够使得权重（或标度）的生成脱离专家的主观判断，但是由于生成的权重是随机生成的，使得构建的判断矩阵难以表达当前实时传感数据的特征。因此，在该实施方式中，进一步地，该步骤S30可以是首先以实时传感数据的对应因素的历史最大值和历史最小值构建初始区间；再依据实时传感数据的对应元素的当前值计算当前在初始区间的位置；根据该位置确定选择点值的概率；最后采用轮盘赌法根据概率选择点值。具体地，初始区间的构建可以确定当前实时传感数据的波动范围，并且由于是电力设备，其实时传感数据往往是越小则隐患越低，因此可以认为，只要实时传感数据的数值越小，则隐患越低，反之则隐患越高。

[0083] 在生成初始区间后，依据实时传感数据的对应元素（即一个种类的实时传感数据）的当前值计算当前在初始区间的位置则是为了体现当前实时传感数据的重要性，即数值在初始区间中靠近上限值的位置越近，则表示该对应元素约重要，相应地，其要选择的点值也就越大。具体地，可以是根据公式（1）计算位置，

[0084] ，（1）；

[0085] 其中，  表示第 个元素， 表示第 个元素对应的初始区间的下限值， 表示第 个元素对应的初始区间的上限值。

[0086] 基于计算出的位置，可以确定选择每个点值的概率。虽然前文已经说明数值在初始区间中靠近上限值的位置越近，则表示该对应元素约重要，其要选择的点值也就越大。但是这并不能够直接量化每个点值。因为在实际处理的过程中，不可能因为该数值靠近上限值，就直接选择最大的点值。因此，还需要针对该数值的当前情况来确定选择每个点值的概率，即如图5中所示出的步骤。在该图5中，确定该概率的方法可以包括：

[0087] 在步骤S40中，按照四舍五入的原则将位置转换为0.1至0.9，且间隔为0.1的任一个点值；

[0088] 在步骤S41中，依据转换后的点值确定当前的峰值概率；

[0089] 在步骤S42中，以当前的点值为原点，分别按照线性叠加原则向初始区间的两侧延伸计算，以得到其余各个点值的概率。

[0090] 其中，该点值对应的峰值概率即为对应的概率值。举例来说，假定实时传感数据的数值为0.65，那么按照四舍五入的原则，此时对应的点值即为0.7（在作为前述标度的判断时即为7），对应的峰值概率则也可以为0.7。

[0091] 该延伸计算的方法可以是根据公式（2）至公式（5）计算其余各个点值的概率，[0092]   （2）

[0093] （3）

[0094]   ，（4）

[0095]   ，（5）

[0096] 其中，  为当前的点值左侧的第  个点值的概率，  为当前的点值右侧的第 个点值的概率，  表示初始区间的第一个点值对应的位置或序号，  为当前的点值对应的位置或序号，  为初始区间最后一个点值对应的位置或序号，  为斜率参数，  为偏置参数。

[0097] 步骤S13用于依据加权后的实时传感数据确定当前的研判等级；步骤S14则可以依据研判等级确定是否发出火灾警告。具体地，该步骤S13和步骤S14可以是步骤S13通过加权计算出对应的评价参数，通过对评价参数的区间判断确定研判等级，最后通过对研判等级和是否需要发出火灾警告等选项的对应关系来确定是否需要发出火灾警告。

[0098] 此外，对于该如图1至图5任一所示出的方法，不仅仅可以是对现场的整体进行判断，对于局部的与火灾相关的多个因素，也可以进行判断。举例来说，在对天津市西青区某镇社区卫生服务中心实施本发明提供的方法时，依据加权计算后的结果发现，楼顶直燃机房配电柜的研判等级较高，可能存在参数异常。鉴于此，由工作人员现场进行人工排查发现，在直燃机房配电柜发现，配电柜总开关上口进电B相接线端子表象异常，测温显示72度左右，B相下口处温度测试达到100度。同时发现下一级控制开关线路也存在过热融化现象。

[0099] 通过上述技术方案，本发明提供的基于改进层次分析法的电气隐患判断方法，通过获取现场的实时传感数据，结合电力运行稳定数据模型对实时传感数据进行分析，并在不满足该模型的情况下，通过改进层次分析法对实时传感数据进行加权计算，从而确定当前的研判等级，最后通过研判等级的方式来完成火灾的预警操作。相较于现有技术而言，本发明提供的方法一方面结合了多种因素进行判断，实现了更加全面的电气隐患判断；另一方面，为了综合考虑多种因素本身的权重，本发明提供的方法通过改进层次分析法来进行加权计算，实现了更加精准的电气隐患判断。

[0100] 以上结合附图详细描述了本发明例的可选实施方式，但是，本发明实施方式并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施方式的技术构思范围内，可以对本发明实施方式的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施方式的保护范围。

[0101] 另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施方式对各种可能的组合方式不再另行说明。

[0102] 本领域技术人员可以理解实现上述实施方式方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个（可以是单片机，芯片等）或处理器（processor）执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read‑Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

[0103] 此外，本发明实施方式的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施方式的思想，其同样应当视为本发明实施方式所公开的内容。