本发明涉及一种电力智能网关的安全监测系统及方法，属于电力设备领域，所述系统包括：分析操作器件，用于采用AI预测体基于输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及各份放电电压数值预测电力智能网关所在位置的输电电网的放电电压数值；信息映射器件，用于确定与接收到的放电电压数值正向关联的电磁辐射数值。本发明还涉及一种电力智能网关的安全监测方法。通过本发明，针对电力智能网关存在安全系数低、运行状态不稳定的技术问题，能够智能预测未来时刻电力智能网关处的电磁辐射数值，进而判断未来时刻电力智能网关是否存在电磁辐射溢出现象并执行相应的预警操作，从而解决了上述技术问题。
1.一种电力智能网关的安全监测系统，其特征在于，所述系统包括：
分时采集器件，设置在电力智能网关的安装位置处，用于采集所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数，以获得未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数；
放电检测器件，设置在电力智能网关的安装位置处，用于检测所述安装位置处的输电电网在未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值；
配置采集器件，设置在所述电力智能网关附近，用于采集所述输电电网的各项配置信息；
网络训练器件，用于对前馈神经网络执行多次训练处理以获得完成多次训练处理后的前馈神经网络，并作为AI预测体输出；
分析操作器件，分别与所述网络训练器件、所述配置采集器件、所述放电检测器件以及所述分时采集器件连接，用于将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述AI预测体的输入内容，以运行所述AI预测体并获得其输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值；
信息映射器件，与所述分析操作器件连接，用于将未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值转换为与其正向关联的、未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值；
安全预警器件，与所述信息映射器件连接，用于在接收到的未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值大于所述电力智能网关能够抵抗的最大电磁辐射数值时，针对未来时刻执行电磁辐射溢出预警操作；
其中，所述输电电网的各项配置信息包括所述输电电网的平均线路间距、线缆截面面积以及并行线路数量；
其中，采集所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数，以获得未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数包括：所述设定数量的取值与所述电力智能网关能够抵抗的最大电磁辐射数值成正比。
2.如权利要求1所述的电力智能网关的安全监测系统，其特征在于：
采集所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数，以获得未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数包括：所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数为所述输电电网在每一时刻的有功电量、无功电量、有功功率、无功功率、输电电流以及输电电压；
其中，采集所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数，以获得未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数包括：在时间轴上，未来时刻以及未来时刻之前设定数量的各个时刻两两均匀间隔设置。
3.如权利要求2所述的电力智能网关的安全监测系统，其特征在于：
对前馈神经网络执行多次训练处理以获得完成多次训练处理后的前馈神经网络，并作为AI预测体输出包括：训练处理的次数与所述电力智能网关监控的输电电网的输电电压单调正向关联；
其中，对前馈神经网络执行多次训练处理以获得完成多次训练处理后的前馈神经网络，并作为AI预测体输出还包括：在对前馈神经网络执行的每一次训练处理中，将已知的某一时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值作为所述前馈神经网络的输出内容，将所述输电电网的各项配置信息、所述某一时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及所述某一时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述前馈神经网络的输入内容，完成该次训练处理。
4.如权利要求3所述的电力智能网关的安全监测系统，其特征在于，所述系统还包括：
关系存储器件，与所述信息映射器件连接，用于存储输电电网同一位置的放电电压数值与电磁辐射数值的数值映射关系。
5.如权利要求3所述的电力智能网关的安全监测系统，其特征在于，所述系统还包括：
无线传输器件，与所述安全预警器件连接，用于在接收到的未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值大于所述电力智能网关能够抵抗的最大电磁辐射数值时，将针对未来时刻的电磁辐射溢出预警信息通过无线通信链路发送给远端的电力监测服务器。
6.如权利要求3所述的电力智能网关的安全监测系统，其特征在于，所述系统还包括：
参数存储器件，与所述网络训练器件连接，用于存储所述AI预测体的各项模型参数。
7.如权利要求3所述的电力智能网关的安全监测系统，其特征在于，所述系统还包括：
温度测量器件，设置在所述安装位置处，用于测量所述安装位置处的实时环境温度；
区间鉴定器件，与所述温度测量器件连接，用于在所述安装位置处的实时环境温度不在所述电力智能网关的工作温度区间内时，发出温度报警信号；
其中，在所述安装位置处的实时环境温度不在所述电力智能网关的工作温度区间内时，发出温度报警信号包括：所述电力智能网关的工作温度区间为‑20℃到75℃。
8.如权利要求3‑7任一所述的电力智能网关的安全监测系统，其特征在于：
将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述AI预测体的输入内容，以运行所述AI预测体并获得其输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值包括：在将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值输入到所述AI预测体之前，对所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值分别进行数值归一化处理；
其中，在将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值输入到所述AI预测体之前，对所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值分别进行数值归一化处理包括：在将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值输入到所述AI预测体之前，对所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值分别进行八进制数值处理。
9.如权利要求3‑7任一所述的电力智能网关的安全监测系统，其特征在于：
将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述AI预测体的输入内容，以运行所述AI预测体并获得其输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值包括：所述AI预测体输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值为数值归一化处理后的表示形式；
其中，所述AI预测体输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值为数值归一化处理后的表示形式包括：所述AI预测体输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值为八进制数值的表示形式。
10.一种电力智能网关的安全监测方法，其特征在于，所述方法包括：
采集电力智能网关的安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数，以获得未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数；
检测所述安装位置处的输电电网在未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值；
对前馈神经网络执行多次训练处理以获得完成多次训练处理后的前馈神经网络，并作为AI预测体输出；
将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述AI预测体的输入内容，以运行所述AI预测体并获得其输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值；
将未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值转换为与其正向关联的、未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值；
在未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值大于所述电力智能网关能够抵抗的最大电磁辐射数值时，针对未来时刻执行电磁辐射溢出预警操作；
其中，所述输电电网的各项配置信息包括所述输电电网的平均线路间距、线缆截面面积以及并行线路数量；
其中，采集所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数，以获得未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数包括：所述设定数量的取值与所述电力智能网关能够抵抗的最大电磁辐射数值成正比。
电力智能网关的安全监测系统及方法
技术领域
[0001] 本发明涉及电力设备领域，尤其涉及一种电力智能网关的安全监测系统及方法。
背景技术
[0002] 电力行业是国民经济体系中的重要支柱产业之一，早期的电网监测主要依靠人力来完成去预防突发或意外情况，费时费力，而使用电力网关监测电力现场不仅可以节省大量人力物力，而且可以保证数据传输的准确性、及时性，实现远程即时监测，随着设备智能化改造的日新月异，电力智能网关成为监测输电电网的主要电力网关类型。
[0003] 输电电网因其特殊的环境，极易产生上万伏的高压，高压放电现象进一步生成非常强的电磁辐射干扰，这就要求电力智能网关抗电磁辐射能力达到设定等级之上，例如，不同输电电网设置的电力智能网关其能够抵抗的电磁辐射极值不同，以匹配不同输电电网的监测场景。
[0004] 示例地，中国发明专利公开文本CN115865703A提出的一种电力智能网关业务识别方法、系统及存储介质，所述方法包括：采集各电力设备终端的业务数据；将所述业务数据传输至云服务器，根据已知的业务类型，对业务识别模型进行训练；将所述业务数据输入至所述业务识别模型，进行业务识别，以输出业务流；对所述业务流进行流分类和流标记，并优化调度配置，以实现将所述业务流分类、分级传输至下一级网络。该方法通过业务识别模型对业务数据进行业务识别，并将其分类、分级传输至下一级网络，有利于提高数据计算性能以及信息传递效率，有利于5G切片网络合理高效的分配资源。
[0005] 示例地，中国发明专利公开文本CN106453071A提出的一种符合IEC61850标准的电力智能网关，所述电力智能网关将通信端口分为下行端口和上行端口，与常规通信协议设备的通信称为下行端口，与后台监控系统通信的为上行端口。每种通信协议库按照动态链接库的模式挂载于主程序架构中，用于采集下行端口的常规通信协议设备的数据，并将数据存储于本地实时数据库。上行端口则可以从本地实时数据库获取设备数据，通过IEC61850协议上传到站内后台监控系统。本发明的IEC61850协议库可以通过ICD模型文件的sAddr短地址实现ICD模型文件的数据属性与本地数据库的数据点的灵活映射，在不修改软件的情况下实现与IEC61850协议的智能转换。
[0006] 但是，上述现有技术中的各项技术方案仅仅限于作为电力智能网关的各项常规数据传输存储处理，并没有涉及电力智能网关在运行过程中其所在位置输电电网的未来时刻放电状态以及电磁屏蔽状态的分析和预测，导致电力智能网关存在安全系数低、运行状态不稳定的技术问题，一旦在未来某一时刻其所在位置输电电网实时放电电压过高，使得电磁辐射数值超过了所述电力智能网关所能够承受的电磁辐射极值，将对电力智能网关造成设备损伤，进一步会影响电力智能网关乃至其所在的输电电网的正常运行。
发明内容
[0007] 为了解决现有技术中的技术问题，本发明提供了一种电力智能网关的安全监测系统及方法，能够引入电力智能网关安装位置处的输电电网在过往各个时刻的各份电网运行参数以及各份放电电压数值作为基础数据，采用AI预测体智能预测未来时刻电力智能网关安装位置处的放电电压，进而确定未来时刻电力智能网关安装位置处的电磁辐射量，从而为未来时刻电力智能网关是否出现电磁辐射数值溢出现象的判断提供重要依据。
[0008] 根据本发明的第一方面，提供了一种电力智能网关的安全监测系统，所述系统包括：
[0009] 分时采集器件，设置在电力智能网关的安装位置处，用于采集所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数，以获得未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数；
[0010] 放电检测器件，设置在电力智能网关的安装位置处，用于检测所述安装位置处的输电电网在未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值；
[0011] 配置采集器件，设置在所述电力智能网关附近，用于采集所述输电电网的各项配置信息；
[0012] 网络训练器件，用于对前馈神经网络执行多次训练处理以获得完成多次训练处理后的前馈神经网络，并作为AI预测体输出；
[0013] 分析操作器件，分别与所述网络训练器件、所述配置采集器件、所述放电检测器件以及所述分时采集器件连接，用于将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述AI预测体的输入内容，以运行所述AI预测体并获得其输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值；
[0014] 信息映射器件，与所述分析操作器件连接，用于将未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值转换为与其正向关联的、未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值；
[0015] 安全预警器件，与所述信息映射器件连接，用于在接收到的未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值大于所述电力智能网关能够抵抗的最大电磁辐射数值时，针对未来时刻执行电磁辐射溢出预警操作；
[0016] 其中，所述输电电网的各项配置信息包括所述输电电网的平均线路间距、线缆截面面积以及并行线路数量；
[0017] 其中，采集所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数，以获得未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数包括：所述设定数量的取值与所述电力智能网关能够抵抗的最大电磁辐射数值成正比。
[0018] 根据本发明的第二方面，提供了一种电力智能网关的安全监测方法，所述方法包括：
[0019] 采集电力智能网关的安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数，以获得未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数；
[0020] 检测所述安装位置处的输电电网在未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值；
[0021] 采集所述输电电网的各项配置信息；
[0022] 对前馈神经网络执行多次训练处理以获得完成多次训练处理后的前馈神经网络，并作为AI预测体输出；
[0023] 将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述AI预测体的输入内容，以运行所述AI预测体并获得其输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值；
[0024] 将未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值转换为与其正向关联的、未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值；
[0025] 在未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值大于所述电力智能网关能够抵抗的最大电磁辐射数值时，针对未来时刻执行电磁辐射溢出预警操作；
[0026] 其中，所述输电电网的各项配置信息包括所述输电电网的平均线路间距、线缆截面面积以及并行线路数量；
[0027] 其中，采集所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数，以获得未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数包括：所述设定数量的取值与所述电力智能网关能够抵抗的最大电磁辐射数值成正比。
[0028] 相比较于现有技术，本发明至少具备以下四处关键的发明构思：
[0029] （1）：针对执行输电电网的电力能耗智能监测的电力智能网关，获取其安装位置处在未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及各份放电电压数值，从而为后续所述电力智能网关的安装位置处的输电电网放电电压数值的预测提供可靠的基础数据；
[0030] （2）：对前馈神经网络执行多次训练处理以获得完成多次训练处理后的前馈神经网络即AI预测体，其中，训练处理的次数与电力智能网关监控的输电电网的输电电压单调正向关联，从而实现AI预测体针对不同输电电网的不同定制；
[0031] （3）：采用AI预测体以基于输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及各份放电电压数值智能预测未来时刻电力智能网关处的输电电网放电电压数值，从而为后续的未来时刻电力智能网关的电磁辐射场景的状态判断提供关键信息；
[0032] （4）：确定与未来时刻电力智能网关处的输电电网放电电压数值正向关联的未来时刻电力智能网关处的输电电网的电磁辐射数值，并在未来时刻电力智能网关处的输电电网的电磁辐射数值大于电力智能网关能够抵抗的最大电磁辐射数值时，针对未来时刻执行电磁辐射溢出预警操作，从而提升了电力智能网关所在位置的输电电网安全监测的智能化水准，降低输电电网各处电力智能网关损坏的概率。
附图说明
[0033] 以下将结合附图对本发明的实施例进行描述，其中：
[0034] 图1为根据本发明的电力智能网关的安全监测系统及方法的技术流程图。
[0035] 图2为根据本发明的实施例1示出的电力智能网关的安全监测系统的内部结构图。
[0036] 图3为根据本发明的实施例2示出的电力智能网关的安全监测系统的内部结构图。
[0037] 图4为根据本发明的实施例3示出的电力智能网关的安全监测系统的内部结构图。
[0038] 图5为根据本发明的实施例4示出的电力智能网关的安全监测系统的内部结构图。
[0039] 图6为根据本发明的实施例5示出的电力智能网关的安全监测系统的内部结构图。
[0040] 图7为根据本发明的实施例6示出的电力智能网关的安全监测方法的步骤流程图。
具体实施方式
[0041] 如图1所示，给出了根据本发明示出的电力智能网关的安全监测系统及方法的技术流程图。
[0042] 如图1所示，本发明的具体的技术流程如下：
[0043] 首先：建立执行电力智能网关所在位置处的输电电网的放电电压数值预测的AI预测体；
[0044] 具体地，采用以下两个步骤保证建立的AI预测体的预测结果的可靠性和稳定性：
[0045] （1）对前馈神经网络执行多次训练处理以获得完成多次训练处理后的前馈神经网络即AI预测体，训练处理的次数与电力智能网关监控的输电电网的输电电压单调正向关联，从而实现AI预测体针对不同输电电网的不同定制；
[0046] （2）在对前馈神经网络执行的每一次训练处理中，将已知的某一时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值作为所述前馈神经网络的输出内容，将所述输电电网的各项配置信息、所述某一时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及所述某一时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述前馈神经网络的输入内容，从而保证每一次训练处理的训练效果；
[0047] 其次：筛选执行未来时刻电力智能网关所在位置处放电电压数值预测的各项基础数据，以保证后续预测处理的有效性；
[0048] 具体地，所述各项基础数据包括输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及所述安装位置处的输电电网在未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值；
[0049] 进一步地，输电电网的各项配置信息包括所述输电电网的平均线路间距、线缆截面面积以及并行线路数量；
[0050] 以及进一步地，每一时刻对应的电网运行参数包括所述输电电网在每一时刻的有功电量、无功电量、有功功率、无功功率、输电电流以及输电电压；
[0051] 再次：采用建立的AI预测体基于筛选的各项基础数据智能预测电力智能网关所在位置处的输电电网在未来时刻的放电电压数值；
[0052] 最后：基于智能预测的电力智能网关所在位置处的输电电网在未来时刻的放电电压数值确定对应的电力智能网关所在位置处的输电电网在未来时刻的电磁辐射数值，并在所述电磁辐射数值大于电力智能网关能够抵抗的最大电磁辐射数值时，针对未来时刻执行电磁辐射溢出预警操作，从而提升了电力智能网关所在位置的输电电网安全监测的智能化水准；
[0053] 另外，如图1所示，还可以将电磁辐射溢出预警信息以及具体的电磁辐射数值通过无线通信网络发送给远端的远程监视器以及电力监测服务器。
[0054] 本发明的关键点在于：AI预测体针对不同输电电网的不同定制、执行未来时刻电力智能网关所在位置处放电电压数值预测的各项基础数据的针对性筛选、基于智能预测的放电电压数值到对应电磁辐射数值的数值转换和阈值预警。
[0055] 下面，将对本发明的电力智能网关的安全监测系统及方法以实施例的方式进行具体说明。实施例
[0056] 图2为根据本发明的实施例1示出的电力智能网关的安全监测系统的内部结构图。
[0057] 如图2所示，所述电力智能网关的安全监测系统包括以下具体组件：
[0058] 分时采集器件，设置在电力智能网关的安装位置处，用于采集所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数，以获得未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数；
[0059] 示例地，可以选择采用可编程逻辑器件来完成所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数的采集处理；
[0060] 放电检测器件，设置在电力智能网关的安装位置处，用于检测所述安装位置处的输电电网在未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值；
[0061] 例如，检测所述安装位置处的输电电网在未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值包括：在未来时刻之前设定数量的各个时刻中，当前时刻距离所述未来时刻最近；
[0062] 配置采集器件，设置在所述电力智能网关附近，用于采集所述输电电网的各项配置信息；
[0063] 示例地，所述配置采集器件可以包括多个配置采集单元，用于分别采集所述输电电网的各项配置信息；
[0064] 网络训练器件，用于对前馈神经网络执行多次训练处理以获得完成多次训练处理后的前馈神经网络，并作为AI预测体输出；
[0065] 例如，可以选择采用MATLAB工具箱仿真对前馈神经网络执行多次训练处理以获得完成多次训练处理后的前馈神经网络，并作为AI预测体输出的数据处理过程；
[0066] 分析操作器件，分别与所述网络训练器件、所述配置采集器件、所述放电检测器件以及所述分时采集器件连接，用于将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述AI预测体的输入内容，以运行所述AI预测体并获得其输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值；
[0067] 示例地，将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述AI预测体的输入内容，以运行所述AI预测体并获得其输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值包括：采用数值仿真模式完成将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述AI预测体的输入内容，以运行所述AI预测体并获得其输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值的仿真和测试处理；
[0068] 信息映射器件，与所述分析操作器件连接，用于将未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值转换为与其正向关联的、未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值；
[0069] 具体地，将未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值转换为与其正向关联的、未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值包括：未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值越小，其对应的未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值越小；
[0070] 安全预警器件，与所述信息映射器件连接，用于在接收到的未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值大于所述电力智能网关能够抵抗的最大电磁辐射数值时，针对未来时刻执行电磁辐射溢出预警操作；
[0071] 示例地，在接收到的未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值大于所述电力智能网关能够抵抗的最大电磁辐射数值时，针对未来时刻执行电磁辐射溢出预警操作包括：采用光学报警机制或者声学报警机制实现针对未来时刻执行电磁辐射溢出预警操作；
[0072] 其中，所述输电电网的各项配置信息包括所述输电电网的平均线路间距、线缆截面面积以及并行线路数量；
[0073] 其中，采集所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数，以获得未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数包括：所述设定数量的取值与所述电力智能网关能够抵抗的最大电磁辐射数值成正比；
[0074] 其中，采集所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数，以获得未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数包括：所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数为所述输电电网在每一时刻的有功电量、无功电量、有功功率、无功功率、输电电流以及输电电压；
[0075] 其中，采集所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数，以获得未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数包括：在时间轴上，未来时刻以及未来时刻之前设定数量的各个时刻两两均匀间隔设置；
[0076] 例如，在时间轴上，未来时刻以及未来时刻之前设定数量的各个时刻两两均匀间隔设置包括：各个时刻之间间隔1分钟；
[0077] 其中，对前馈神经网络执行多次训练处理以获得完成多次训练处理后的前馈神经网络，并作为AI预测体输出包括：训练处理的次数与所述电力智能网关监控的输电电网的输电电压单调正向关联；
[0078] 以及其中，对前馈神经网络执行多次训练处理以获得完成多次训练处理后的前馈神经网络，并作为AI预测体输出还包括：在对前馈神经网络执行的每一次训练处理中，将已知的某一时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值作为所述前馈神经网络的输出内容，将所述输电电网的各项配置信息、所述某一时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及所述某一时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述前馈神经网络的输入内容，完成该次训练处理。实施例
[0079] 图3为根据本发明的实施例2示出的电力智能网关的安全监测系统的内部结构图。
[0080] 如图3所示，与图2中的实施例不同，所述电力智能网关的安全监测系统还包括：
[0081] 关系存储器件，与所述信息映射器件连接，用于存储输电电网同一位置的放电电压数值与电磁辐射数值的数值映射关系；
[0082] 示例地，可以选择使用MMC存储器件、FLASH存储器件或者TF存储器件来实现所述关系存储器件。实施例
[0083] 图4为根据本发明的实施例3示出的电力智能网关的安全监测系统的内部结构图。
[0084] 如图4所示，与图2中的实施例不同，所述电力智能网关的安全监测系统还包括：
[0085] 无线传输器件，与所述安全预警器件连接，用于在接收到的未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值大于所述电力智能网关能够抵抗的最大电磁辐射数值时，将针对未来时刻的电磁辐射溢出预警信息通过无线通信链路发送给远端的电力监测服务器；
[0086] 示例地，所述无线传输器件为频分双工通信器件，其使用的无线通信链路为频分双工通信链路。实施例
[0087] 图5为根据本发明的实施例4示出的电力智能网关的安全监测系统的内部结构图。
[0088] 如图5所示，与图2中的实施例不同，所述电力智能网关的安全监测系统还包括：
[0089] 参数存储器件，与所述网络训练器件连接，用于存储所述AI预测体的各项模型参数；
[0090] 示例地，可以采用动态存储器件或者SD存储器件来实现所述参数存储器件。实施例
[0091] 图6为根据本发明的实施例5示出的电力智能网关的安全监测系统的内部结构图。
[0092] 如图6所示，与图2中的实施例不同，所述电力智能网关的安全监测系统还包括：
[0093] 温度测量器件，设置在所述安装位置处，用于测量所述安装位置处的实时环境温度；
[0094] 示例地，所述温度测量器件为接触式温度传感器或者非接触式温度传感器，设置在所述安装位置处，用于测量所述安装位置处的实时环境温度；
[0095] 区间鉴定器件，与所述温度测量器件连接，用于在所述安装位置处的实时环境温度不在所述电力智能网关的工作温度区间内时，发出温度报警信号；
[0096] 其中，在所述安装位置处的实时环境温度不在所述电力智能网关的工作温度区间内时，发出温度报警信号包括：所述电力智能网关的工作温度区间为‑20℃到75℃。
[0097] 接着，继续对本发明的各个方法实施例进行详细的描述。
[0098] 在根据本发明上述任一实施例的电力智能网关的安全监测系统中：
[0099] 将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述AI预测体的输入内容，以运行所述AI预测体并获得其输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值包括：在将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值输入到所述AI预测体之前，对所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值分别进行数值归一化处理；
[0100] 其中，在将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值输入到所述AI预测体之前，对所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值分别进行数值归一化处理包括：在将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值输入到所述AI预测体之前，对所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值分别进行八进制数值处理。
[0101] 以及在根据本发明上述任一实施例的电力智能网关的安全监测系统中：
[0102] 将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述AI预测体的输入内容，以运行所述AI预测体并获得其输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值包括：所述AI预测体输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值为数值归一化处理后的表示形式；
[0103] 其中，所述AI预测体输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值为数值归一化处理后的表示形式包括：所述AI预测体输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值为八进制数值的表示形式。实施例
[0104] 图7为根据本发明的实施例6示出的电力智能网关的安全监测方法的步骤流程图。
[0105] 如图7所示，所述电力智能网关的安全监测方法包括以下步骤：
[0106] S1：采集电力智能网关的安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数，以获得未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数；
[0107] 示例地，可以选择采用可编程逻辑器件来完成所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数的采集处理；
[0108] S2：检测所述安装位置处的输电电网在未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值；
[0109] 例如，检测所述安装位置处的输电电网在未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值包括：在未来时刻之前设定数量的各个时刻中，当前时刻距离所述未来时刻最近；
[0110] S3：采集所述输电电网的各项配置信息；
[0111] 示例地，可以使用多个配置采集单元，用于分别采集所述输电电网的各项配置信息；
[0112] S4：对前馈神经网络执行多次训练处理以获得完成多次训练处理后的前馈神经网络，并作为AI预测体输出；
[0113] 例如，可以选择采用MATLAB工具箱仿真对前馈神经网络执行多次训练处理以获得完成多次训练处理后的前馈神经网络，并作为AI预测体输出的数据处理过程；
[0114] S5：将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述AI预测体的输入内容，以运行所述AI预测体并获得其输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值；
[0115] 示例地，将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述AI预测体的输入内容，以运行所述AI预测体并获得其输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值包括：采用数值仿真模式完成将所述输电电网的各项配置信息、未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述AI预测体的输入内容，以运行所述AI预测体并获得其输出的未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值的仿真和测试处理；
[0116] S6：将未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值转换为与其正向关联的、未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值；
[0117] 具体地，将未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值转换为与其正向关联的、未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值包括：未来时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值越小，其对应的未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值越小；
[0118] S7：在未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值大于所述电力智能网关能够抵抗的最大电磁辐射数值时，针对未来时刻执行电磁辐射溢出预警操作；
[0119] 示例地，在接收到的未来时刻所述安装位置处输电电网的电磁辐射数值大于所述电力智能网关能够抵抗的最大电磁辐射数值时，针对未来时刻执行电磁辐射溢出预警操作包括：采用光学报警机制或者声学报警机制实现针对未来时刻执行电磁辐射溢出预警操作；
[0120] 其中，所述输电电网的各项配置信息包括所述输电电网的平均线路间距、线缆截面面积以及并行线路数量；
[0121] 其中，采集所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数，以获得未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数包括：所述设定数量的取值与所述电力智能网关能够抵抗的最大电磁辐射数值成正比；
[0122] 其中，采集所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数，以获得未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数包括：所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数为所述输电电网在每一时刻的有功电量、无功电量、有功功率、无功功率、输电电流以及输电电压；
[0123] 其中，采集所述安装位置处所述电力智能网关监控的输电电网的每一时刻的电网运行参数，以获得未来时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数包括：在时间轴上，未来时刻以及未来时刻之前设定数量的各个时刻两两均匀间隔设置；
[0124] 例如，在时间轴上，未来时刻以及未来时刻之前设定数量的各个时刻两两均匀间隔设置包括：各个时刻之间间隔1分钟；
[0125] 其中，对前馈神经网络执行多次训练处理以获得完成多次训练处理后的前馈神经网络，并作为AI预测体输出包括：训练处理的次数与所述电力智能网关监控的输电电网的输电电压单调正向关联；
[0126] 以及其中，对前馈神经网络执行多次训练处理以获得完成多次训练处理后的前馈神经网络，并作为AI预测体输出还包括：在对前馈神经网络执行的每一次训练处理中，将已知的某一时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值作为所述前馈神经网络的输出内容，将所述输电电网的各项配置信息、所述某一时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及所述某一时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述前馈神经网络的输入内容，完成该次训练处理。
[0127] 另外，本发明还可以引用以下技术内容以突出本发明的显著性技术进步：
[0128] 在对前馈神经网络执行的每一次训练处理中，将已知的某一时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值作为所述前馈神经网络的输出内容，将所述输电电网的各项配置信息、所述某一时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及所述某一时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述前馈神经网络的输入内容，完成该次训练处理包括：在对前馈神经网络执行的每一次训练处理中，将已知的某一时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值的数值归一化处理后的表示形式作为所述前馈神经网络的输出内容；
[0129] 示例地，在对前馈神经网络执行的每一次训练处理中，将已知的某一时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值的数值归一化处理后的表示形式作为所述前馈神经网络的输出内容包括：所述数值归一化处理为八进制数值转换处理；
[0130] 其中，在对前馈神经网络执行的每一次训练处理中，将已知的某一时刻所述安装位置处输电电网的放电电压数值作为所述前馈神经网络的输出内容，将所述输电电网的各项配置信息、所述某一时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及所述某一时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值作为所述前馈神经网络的输入内容，完成该次训练处理还包括：将所述输电电网的各项配置信息、所述某一时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份电网运行参数以及所述某一时刻之前设定数量的各个时刻分别对应的各份放电电压数值分别进行数值归一化处理后再输入到所述前馈神经网络。
[0131] 需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
[0132] 通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如ROM/RAM、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端（可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。
[0133] 上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。
