【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及綜合用房監測，具體地說，尤其涉及一種基于數字孿生技術和預警模型的綜合用房監測系統。
技術介紹
1、隨著城市化進程的加快，高層建筑和大型公共設施越來越多，對建筑結構的健康監測提出了更高的要求。傳統的建筑健康監測主要依賴人工巡檢和定期檢查，這種方法不僅耗時耗力，而且難以實現連續、實時的監測。隨著綜合用房的數量不斷增加，而這些設施的安全運行對電網的穩定性至關重要。然而，傳統的巡檢方法存在著效率低、盲目性強、無法及時發現潛在故障等問題。現有技術中公開號為cn110417837a的申請公開了一種綜合用房監測系統，但該系統存在著以下幾個缺點：
2、1.數據處理效率低下：傳感器網絡采集的數據龐大而復雜，傳統的數據處理方法往往需要大量的時間和資源，導致實時性不高；
3、2.預警精度不高：現有系統往往基于簡單的閾值設定或規則判定進行預警，對于復雜的設備狀態變化和故障預測能力有限；
4、3.設備兼容性差：傳感器網絡中的傳感器類型和規格多樣，不同設備之間的兼容性較差，導致監測系統的部署和維護困難。因此，迫切需要一種高效的監測系統來提升綜合用房的安全性和可靠性。
5、目前需要一種高效的監測系統來提升綜合用房安全性和可靠性。
技術實現思路
1、本專利技術的目的，在于提供一種基于數字孿生技術和預警模型的綜合用房監測系統，以解決現有技術中的綜合用房監測數據處理效率較低，預警精度不高，以及設備兼容性差的問題。
2、本專利技術是通過以下技術方
3、一種基于數字孿生技術和預警模型的綜合用房監測系統，包括：
4、現場感知層：用于采集監控數據，并將檢測的數據上傳至系統；
5、預警模型：依據現場感知層得到的數據，對建筑健康狀態進行評估和預警；
6、數字孿生平臺：在虛擬的三維空間中仿真模擬出被監測的綜合用房，并給出建筑健康狀態評估結果。
7、進一步地，所述的現場感知層包括微氣象監測站和光纖光柵監測傳感器：微氣象監測站用于評估綜合用房周圍環境的氣候狀況；光纖光柵監測傳感器：用于監測綜合用房建筑結構的變形、沉降、傾斜和裂紋的情況。
8、進一步地，所述的光纖光柵監測傳感器包括光纖光柵靜力水準儀、光纖光柵應變計、光纖光柵傾角計和光纖光柵拉線位移計；光纖光柵靜力水準儀對綜合用房建筑物、電纜溝、電力塔桿做沉降監測；光纖光柵應變計對綜合用房建筑物結構的進行應變分布測量；光纖光柵傾角計對綜合用房建筑物的表面水準及傾斜變化進行監測；光纖光柵拉線位移計對綜合用房建筑物的結構進行位移監測。
9、進一步地，所述的預警模型的步驟包括：
10、s1、數據采集與預處理：從現場感知層的各類傳感器收集原始監測數據；
11、s2、特征工程：通過特征工程提取對預警模型有用的特征；
12、s3、權重計算：使用層次分析法確定各影響因素的相對重要性，計算出每個因素對建筑健康狀態的權重，將權重作為神經網絡訓練的初始條件；
13、s4、模型訓練：采用bp神經網絡學習技術，結合計算得到的權重，對預警模型進行訓練；
14、s5、健康狀態評估：訓練完成的模型將對輸入的監測數據進行分析，評估建筑的健康狀態；
15、s6、預警信號生成：當模型評估結果顯示建筑健康狀態低于預設閾值時，系統將自動發出預警信號；
16、s7、模型優化與更新：根據實時反饋和新的監測數據，定期對預警模型進行優化和更新。
17、進一步地，所述的bp神經網絡學習技術包括輸入層、隱藏層和輸出層，模擬訓練的訓練過程中，輸入層使用預處理后的數據，隱藏層根據權重初始化，通過反向傳播算法不斷調整網絡權重和閾值。
18、進一步地，所述的數字孿生平臺通過數字建模和仿真技術對建筑物的結構進行分析，預測可能出現的變形和裂紋的問題，并提供相應的預警；通過將實際監測數據與預警模型進行比對，數字孿生平臺可以評估建筑物的健康狀態，并及時發出預警信號。
19、進一步地，所述的數字孿生平臺通過建立綜合用房的虛擬模型，模擬實際建筑的結構和狀態；虛擬模型中重點標注出現場感知層各個傳感器的位置，展示實時的監測數據，將后臺計算得出的建筑健康狀態信息在虛擬模型中實時展示。
20、進一步地，所述的數字孿生平臺采用開放式分層分布式系統，包括站控層、間隔層和過程層；所述的站控層負責數據處理、集中監控和數據通信，間隔層包括繼電保護裝置和測控裝置，過程層包括合并單元和智能終端。
21、進一步地，所述的站控層與間隔層直接網絡互連，實現數據和控制命令的傳輸，通信協議應采用dl/t?860標準。
22、與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：
23、1.本專利技術融合數字孿生技術與自研預警模型，實現對建筑運行狀態的實時監測和基于數據分析的故障預警，有效降低安全風險。
24、2.本專利技術利用多種傳感器對建筑的多項關鍵參數(如溫度、應變、位移)進行高精度監測，全面掌握建筑狀態和微小變化。
25、3.本專利技術通過無線傳感器網絡實現遠程監測，結合三維可視化平臺，直觀展示監測數據和建筑狀態，提高管理效率和響應速度。
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1.一種基于數字孿生技術和預警模型的綜合用房監測系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于數字孿生技術和預警模型的綜合用房監測系統，其特征在于：所述的現場感知層包括微氣象監測站和光纖光柵監測傳感器：微氣象監測站用于評估綜合用房周圍環境的氣候狀況；光纖光柵監測傳感器：用于監測綜合用房建筑結構的變形、沉降、傾斜和裂紋的情況。
3.根據權利要求2所述的基于數字孿生技術和預警模型的綜合用房監測系統，其特征在于：所述的光纖光柵監測傳感器包括光纖光柵靜力水準儀、光纖光柵應變計、光纖光柵傾角計和光纖光柵拉線位移計；光纖光柵靜力水準儀對綜合用房建筑物、電纜溝、電力塔桿做沉降監測；光纖光柵應變計對綜合用房建筑物結構的進行應變分布測量；光纖光柵傾角計對綜合用房建筑物的表面水準及傾斜變化進行監測；光纖光柵拉線位移計對綜合用房建筑物的結構進行位移監測。
4.根據權利要求1所述的基于數字孿生技術和預警模型的綜合用房監測系統，其特征在于：所述的預警模型的步驟包括：
5.根據權利要求4所述的基于數字孿生技術和預警模型的綜合用房監測系統，其特征在于：所
6.根據權利要求1所述的基于數字孿生技術和預警模型的綜合用房監測系統，其特征在于：所述的數字孿生平臺通過數字建模和仿真技術對建筑物的結構進行分析，預測可能出現的變形和裂紋的問題，并提供相應的預警；通過將實際監測數據與預警模型進行比對，數字孿生平臺可以評估建筑物的健康狀態，并及時發出預警信號。
7.根據權利要求6所述的基于數字孿生技術和預警模型的綜合用房監測系統，其特征在于：所述的數字孿生平臺通過建立綜合用房的虛擬模型，模擬實際建筑的結構和狀態；虛擬模型中重點標注出現場感知層各個傳感器的位置，展示實時的監測數據，將后臺計算得出的建筑健康狀態信息在虛擬模型中實時展示。
8.根據權利要求7所述的基于數字孿生技術和預警模型的綜合用房監測系統，其特征在于：所述的數字孿生平臺采用開放式分層分布式系統，包括站控層、間隔層和過程層；所述的站控層負責數據處理、集中監控和數據通信，間隔層包括繼電保護裝置和測控裝置，過程層包括合并單元和智能終端。
9.根據權利要求8所述的基于數字孿生技術和預警模型的綜合用房監測系統，其特征在于：所述的站控層與間隔層直接網絡互連，實現數據和控制命令的傳輸。
...【技術特征摘要】
1.一種基于數字孿生技術和預警模型的綜合用房監測系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于數字孿生技術和預警模型的綜合用房監測系統，其特征在于：所述的現場感知層包括微氣象監測站和光纖光柵監測傳感器：微氣象監測站用于評估綜合用房周圍環境的氣候狀況；光纖光柵監測傳感器：用于監測綜合用房建筑結構的變形、沉降、傾斜和裂紋的情況。
3.根據權利要求2所述的基于數字孿生技術和預警模型的綜合用房監測系統，其特征在于：所述的光纖光柵監測傳感器包括光纖光柵靜力水準儀、光纖光柵應變計、光纖光柵傾角計和光纖光柵拉線位移計；光纖光柵靜力水準儀對綜合用房建筑物、電纜溝、電力塔桿做沉降監測；光纖光柵應變計對綜合用房建筑物結構的進行應變分布測量；光纖光柵傾角計對綜合用房建筑物的表面水準及傾斜變化進行監測；光纖光柵拉線位移計對綜合用房建筑物的結構進行位移監測。
4.根據權利要求1所述的基于數字孿生技術和預警模型的綜合用房監測系統，其特征在于：所述的預警模型的步驟包括：
5.根據權利要求4所述的基于數字孿生技術和預警模型的綜合用房監測系統，其特征在于：所述的bp神經網絡學習技術包括輸入層、隱藏層和輸出層，模擬訓練的訓練過程中，輸入層使用預處理后的數據，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李浩，程海霞，李磊，王軍，王敏濤，王洪杰，周靜，公培磊，常大偉，
申請(專利權)人：國網山東省電力公司臨沂供電公司，
類型：發明
國別省市：
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