一种变电站消防数据融合处理方法及系统与流程
本发明涉及火灾智能风险评估，特别是一种变电站消防数据融合处理方法及系统。
背景技术：
1、随着变电站向全自动化和无人化方向发展，消防安全管理面临新的挑战。现有变电站通常已建设独立的火灾自动报警系统、视频监控系统、环境监测系统和消防水系统等，但各系统之间数据孤立、标准不一，形成严重的信息孤岛，无法实现数据共享与业务协同。当出现消防安全告警时，消防系统与视频监控系统无法联动确认火情，需工作人员前往现场核实，极易错失最佳处置时机；各消防子系统之间的异构数据融合与智能联动控制问题尚未得到有效解决，火灾风险的智能评估与事前预警能力严重不足。
技术实现思路
1、本发明的目的是为了解决上述问题，设计了一种变电站消防数据融合处理方法及系统。
2、实现上述目的本发明的技术方案为，进一步，在上述一种变电站消防数据融合处理方法中，该变电站消防数据融合处理方法包括以下步骤：
3、获取变电站内多个消防监测子系统的监测数据，所述多个消防监测子系统包括火灾自动报警系统、视频监控系统、环境监测系统、测温系统及消防水系统；
4、通过智慧消防采集板卡对所述监测数据进行多源异构数据融合，得到融合多源异构数据，所述智慧消防采集板卡基于电鸿物联操作系统构建；
5、将所述融合多源异构数据输入以贝叶斯风险识别及分析算法为核心结合机器学习算法构建的火灾风险评估模型，输出火灾风险等级和设备维保建议；
6、根据所述火灾风险等级和设备维保建议执行风险联动控制，所述风险联动控制包括当火灾探测器发出报警信号时，自动启动对应区域的视频监控系统进行警情确认，并根据确认结果联动门禁系统和灭火设备。
7、进一步，在上述一种变电站消防数据融合处理方法中，所述通过智慧消防采集板卡对所述监测数据进行多源异构数据融合，得到融合多源异构数据，所述智慧消防采集板卡基于电鸿物联操作系统构建，包括：
8、所述智慧消防采集板卡利用全国产化芯片元器件，兼容多种通信协议及接口，用于将消防水系统、裂解质监测系统、光纤测温系统、消防报警主机的数据信息进行统一采集并上传至物联网平台，实现各火灾报警监测系统的多源异构数据融合和分层分级联动控制。
9、进一步，在上述一种变电站消防数据融合处理方法中，所述通过智慧消防采集板卡对所述监测数据进行多源异构数据融合，得到融合多源异构数据，所述智慧消防采集板卡基于电鸿物联操作系统构建，包括：
10、对所述监测数据进行数据清洗、格式转换和归一化处理，将不同模态的消防数据整合为标准化的统一数据格式，得到标准多源数据；
11、对标准多源数据中的图像数据利用卷积神经网络提取图像特征，对声音数据利用傅里叶变换和梅尔频率倒谱系数提取音频特征，对文本数据利用自然语言处理技术提取文本特征，得到多源模特特征数据；
12、利用早期融合方法将多源模特特征数据进行融合，得到融合多源异构数据。
13、进一步，在上述一种变电站消防数据融合处理方法中，所述将所述融合多源异构数据输入以贝叶斯风险识别及分析算法为核心结合机器学习算法构建的火灾风险评估模型，输出火灾风险等级和设备维保建议，包括：
14、通过演绎推理法和定量统计法识别变电站火灾风险点及消防风险影响因素；
15、利用火灾模拟软件fds对变电站内火灾进行数值模拟，分析不同危险源引发火灾的热释放速率、温度及烟气变化，确定各类火灾危险源的危险程度作为权重指标；
16、利用贝叶斯网络模型确定评估对象和关键指标，构建贝叶斯网络进行火灾风险评估；
17、引入时间序列分析和数据挖掘技术，对历史数据进行深度挖掘和分析，发现潜在的火灾风险趋势和规律。
18、进一步，在上述一种变电站消防数据融合处理方法中，所述风险联动控制还包括建立告警处置步骤模型，所述告警处置步骤模型记录告警处置的各个步骤进展及处置时长，所述步骤包括查看、故障消除、视频巡查和误报确认；基于所述告警处置步骤模型统计各站点的告警平均处置时长，生成告警处置效率分析数据。
19、进一步，在上述一种变电站消防数据融合处理方法中，所述融合多源异构数据还用于生成变电站消防总览信息，所述消防总览信息包括基于区域gis标识逻辑模型在电子地图上展示管辖区域内各变电站的位置分布；基于区域消防设备状态表以图表化形式展示消防设备总数、正常状态数量、故障状态数量和离线状态数量。
20、进一步，在上述一种变电站消防数据融合处理方法中，所述监测数据在传输过程中通过调用统一密码服务进行加密和签名，所述监测数据在存储时调用统一密码服务进行加密入库，使用sm4国密对称算法和国密签名算法保障数据存储的机密性和完整性。
21、进一步，在一种变电站消防数据融合处理系统，所述变电站消防数据融合处理系统包括以下模块：
22、监测数据采集模块，用于获取变电站内多个消防监测子系统的监测数据，所述多个消防监测子系统包括火灾自动报警系统、视频监控系统、环境监测系统、测温系统及消防水系统；
23、监测数据处理模块，用于通过智慧消防采集板卡对所述监测数据进行多源异构数据融合，得到融合多源异构数据，所述智慧消防采集板卡基于电鸿物联操作系统构建；
24、火灾风险评估模块，用于将所述融合多源异构数据输入以贝叶斯风险识别及分析算法为核心结合机器学习算法构建的火灾风险评估模型，输出火灾风险等级和设备维保建议；
25、风险联动控制模块，用于根据所述火灾风险等级和设备维保建议执行风险联动控制，所述风险联动控制包括当火灾探测器发出报警信号时，自动启动对应区域的视频监控系统进行警情确认，并根据确认结果联动门禁系统和灭火设备。
26、进一步，在一种变电站消防数据融合处理系统中，所述智慧消防采集板卡采用全国产化芯片元器件，兼容多种通信协议及接口，将消防水系统、裂解质监测系统、光纤测温系统、消防报警主机的数据信息进行统一采集并上传至物联网平台。
27、进一步，在一种变电站消防数据融合处理系统中，所述系统还包括变电运行支持系统，所述变电运行支持系统上部署有变电智慧消防应用，所述变电智慧消防应用包含消防总览一张图模块、站点消防总览模块、消防设备状态识别模块、消防告警模块、消防预警模块、应急管理模块、风险联动模块、消防安全评估模块和报表管理模块，用于实现变电站消防设备的数字化消防预控体系。
28、其有益效果在于，通过基于电鸿物联操作系统的智慧消防采集板卡，将消防水系统、裂解质监测系统、光纤测温系统、消防报警主机等多种异构系统的数据统一采集与融合，打破了变电站内各消防子系统之间的数据孤岛，实现了消防感知终端的统一接入、管理和安全监控；通过多模态数据融合技术，将图像、声音、文本等不同模态的消防数据进行特征提取与深度融合，利用卷积神经网络、yolo目标检测等深度学习算法实现火焰识别、烟雾识别和通道占用识别，有效提高了火灾识别的准确性和可靠性；构建了基于贝叶斯网络和机器学习算法的变电站火灾风险评估模型，评估准确率达95%以上，实现了从被动的事后处理向主动的事前预警转变；实现了消防系统、视频监控系统、门禁系统之间的智能联动，当火灾告警发生时自动启动视频确认、自动开门疏散，大幅缩短了火灾响应时间，提升了变电站的消防安全管理水平和应急处置效率，同时通过对原有消防设施的有效整合避免了重复建设与资源浪费。