一种基于云计算的穿戴式电力作业防触电预警方法及系统

本发明涉及电力安全防护与预警，具体涉及一种基于云计算的穿戴式电力作业防触电预警方法及系统。

背景技术：

1、在变电站高压场地、高压输电线路等带电区域进行检修作业过程中，由于存在平行、邻近、交叉跨越或同杆塔架设等复杂情况，作业人员极易因未保持足够的规范安全距离而面临高压放电或直接触电的安全威胁。目前，业内常采用便携式近电报警器或报警安全帽作为辅助安全防护设备。然而，上述现有技术在实际工程应用中存在以下核心技术缺陷：

2、第一，现有的非接触式近电预警设备主要基于感应电荷累计原理进行电压测量。该原理对设备的初始电荷状态极为敏感，且在多回路线路同塔架设或多设备并列运行的复杂作业现场，极易受到相邻正常运行设备电磁耦合效应的交叉串扰，导致传感器获取的电势差信号发生严重畸变，进而在实际应用中表现出极高的误触发率或危险漏报率。

3、第二，现有报警设备多采用对比单一瞬态电场强度设定固定静态阈值的判定方式。由于不同电压等级高压设备的电场游离击穿特性存在显著物理差异，且空间电场分布呈现非线性的指数衰减规律，单纯的场强阈值感应无法直接等效反映作业人员与高压带电体之间的实际物理距离。这种静态判定机制无法在多电压等级混合的变电站场景中实现安全距离阈值的动态匹配，亦无法根据作业人员的实际空间逼近速率提供具备充裕动力学制动时间的渐进式分级预警。

4、第三，现有的验电与预警设备仅能提供现场的即时声光或震动反馈，无法实现从单机感知向物联网节点的数据演进。由于缺乏对长时间序列下作业轨迹、安全距离越限频次、极高场强瞬态峰值等多维动态数据的同步记录与云端集成，管理平台无法构建关于作业人员操作习惯的时序特征模型，更无法从海量且含有噪声的空间坐标中精准剥离并聚类出存在电磁耦合异常或净距设计缺陷的物理结构性高风险区域，导致电力安全管理长期停留在事后追踪层面，无法实现事前的区域隐患排查与预见性管控。

技术实现思路

1、为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

2、本发明提供了一种基于云计算的穿戴式电力作业防触电预警方法，包括以下步骤：步骤s100：通过佩戴式终端内置的金属极板针板电场传感器，俘获作业环境中的工频电场分布，获取原始空间电场信号；步骤s200：对所述原始空间电场信号进行特征分析，提取包括电场最大值、有效值、谐波含量及峰值变换率在内的多维电场特征值；步骤s300：基于所述多维电场特征值，利用预设的电场反演算法计算带电体的电场强度，并演算出作业人员与所述带电体之间的实时空间距离；步骤s400：将所述实时空间距离与对应电压等级的安全距离阈值进行比对，根据比对结果触发所述佩戴式终端进行不同强度的分级震动报警；步骤s500：将包含作业位置、时间及报警频次在内的作业数据上传至云平台，利用深度学习模型生成作业人员的操作习惯评价结果以及作业场地的安全风险等级规划。

3、进一步地，所述金属极板针板电场传感器包括：

4、内层设置的两块面积相等的薄片金属极板；

5、设置在两块所述薄片金属极板之间的四氟乙烯隔层，用于在所述原始空间电场穿过两块所述薄片金属极板时，在极板层级间形成压差信号；

6、所述金属极板针板电场传感器的外部包裹有球形云母填充物，用于俘获作业环境中的工频电场分布，并减小所述金属极板针对周围电场强度分布的影响。

7、进一步地，所述金属极板针板电场传感器的针极通过串联电阻接地具体包括：利用回路电压产生的电容电流或电晕电流在所述串联电阻上形成的压降，获取所述原始空间电场信号。

8、进一步地，所述步骤s200中，对所述原始空间电场信号进行特征分析之前，还包括信号预处理过程：

9、对采集到的极其微弱的所述原始空间电场信号依次进行放大、滤波以及比较处理；

10、通过所述滤波处理滤除环境中的高频噪声，以获取工频下的三维空间电场强度信号。

11、进一步地，步骤s200中提取多维电场特征值的过程具体包括：

12、利用内置的信号处理算法对获取的所述三维空间电场强度信号进行峰值检测和平均值检测；

13、结合所述峰值检测和平均值检测的结果，计算并提取出电场最大值、有效值、谐波含量及峰值变换率，通过多角度评估三维空间的电场强度以剔除相邻运行设备的干扰影响，防止误触发。

14、进一步地，步骤s300中利用电场反演算法演算实时空间距离的过程包括：

15、根据各导线的对地电压矩阵和预设的电位系数矩阵，通过矩阵方程计算出各导线单位长度的等效电荷密度矩阵：

16、;

17、基于高斯定理和叠加定理，根据各导线的等效电荷密度计算作业人员所在空间采样点的水平方向电场分量和垂直方向电场分量；

18、成所述采样点的综合电场强度值：；

19、得出综合电场强度值后，演算过程还包括：

20、基于预设的带电体电场强度分布与空间距离间的指数衰减数学模型，将所述综合电场强度值反演为作业人员与带电体之间的实时空间距离；

21、其中，所述指数衰减数学模型根据线路对地工作电压、单位距离以及线路对地高度进行参数修正。

22、进一步地，步骤s400中，在进行比对之前，还包括安全距离阈值的动态设定过程：

23、获取当前作业区域内带电体的工作电压等级；

24、依据所述工作电压等级，匹配对应的规范安全距离；

25、在所述规范安全距离的基础上叠加预设的预警裕量，生成用于触发报警的所述安全距离阈值。

26、进一步地，步骤s400中的分级振动报警过程具体包括：

27、当所述实时空间距离小于所述安全距离阈值且大于设定的极限安全值时，控制所述佩戴式终端发出持续振动信号，以提醒作业人员保持安全距离；

28、当所述实时空间距离小于所述极限安全值时，随着所述实时空间距离的逐渐减小，控制所述佩戴式终端发出逐渐变强的震动信号，以警示作业人员远离所述带电体。

29、进一步地，步骤s500中，在利用深度学习模型生成评价结果之前，还包括基于操作票的作业轨迹与考勤监测过程：

30、为每一位作业人员配置指定的身份id序号；

31、实时监测所述作业人员的位置信息，并记录其到达和离开工作区域的时间以生成作业轨迹；

32、当监测到所述作业人员未按照操作票要求到达指定工作区域，或擅自更改作业范围时，触发越界预警提醒，并将所述越界预警信息、作业轨迹、强电场环境持续时长以及所述报警频次共同集成为所述深度学习模型的输入数据；

33、所述利用深度学习模型生成作业人员的操作习惯评价结果以及作业场地的安全风险等级规划，具体包括：

34、提取输入数据中出现与带电体安全距离不足的报警频次及处于强电场环境中的持续时长，利用所述深度学习模型进行特征分类，为所述作业人员划分安全作业等级，输出所述操作习惯评价结果；

35、提取输入数据中频繁发生与带电体安全距离不足或长期处于高场强位置的地理坐标信息，利用所述深度学习模型进行空间聚类分析，划定出易出现安全事故的高风险作业区域，输出所述作业场地的安全风险等级规划并向主管部门发送隐患排查提醒。

36、在另一方面，一种基于云计算的穿戴式电力作业防触电预警系统，包括：电场信号采集模块和多维特征提取模块、安全距离反演模块、本地分级预警模块、云端风险评估模块。

37、本发明通过采用金属极板针板电场传感器结合信号频域与时域的多维特征提取技术，有效消除了相邻运行设备的电磁串扰与初始静电状态影响，显著提升了复杂电磁环境下的工频电场检测精度；依托等效电荷方程与镜像法构建的电场反演算法，将空间电场特征数值精准演算为实际物理距离，并结合电压等级规范与动力学补偿裕量实现了自适应的动态分级预警；同时依托云端长短期记忆网络与基于密度的空间聚类算法，对海量动态时序特征与三维异常空间数据点集合进行习惯评价与几何聚类分析，在客观量化作业人员安全操作表现的基础上，实现了对变电站物理场地结构性高风险区域的主动排查，切实提升了电力作业的整体主动安全管控水平。