电气设备的状态监测方法、装置、系统及存储介质与流程

1.本发明涉及设备状态在线监测技术领域，具体而言，涉及一种电气设备的状态监测方法、装置、系统及存储介质。


背景技术：

2.目前，无线通信技术和传感网络技术已广泛应用于设备状态在线监测技术领域，以新一代的无线通信技术(例如5g通信技术)作为数据传输桥梁，形成高覆盖、低延迟的配网多参量数据传感网络，同时依托于汇控终端进行数据分析，可实现进一步的设备绝缘状态诊断和故障定位。
3.现有技术中的基于无线通信技术和传感网络技术的设备状态监测方法主要采用固定监测密度，为了提高设备监测精度，多采用高密度、不间断的监测方式，增加设备整体运行功耗的同时，也大大削弱了待监测设备底层传感器的使用寿命。此外，由于数据传输的信道容量有限，如何在有限的信道容量下，最大限度的提高数据传输效率，进而提升设备状态监测效率，称为亟待解决的问题。
4.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供了一种电气设备的状态监测方法、装置、系统及存储介质，以至少解决由于现有技术无法根据电气设备的运行状态实时调整检测密度造成的检测效率过低且功耗大的技术问题。
6.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种电气设备的状态监测方法，包括：获取目标电气设备的实时运行状态和实时动态报文，其中，上述实时动态报文包括上述目标电气设备的监测参数以及上述监测参数的第一监测密度；在监测到上述实时运行状态为故障状态时，基于目标智能算法获取上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果；基于上述当前故障等级和上述故障预测结果，将第二监测密度作为上述监测参数的当前监测密度，其中，上述第一监测密度和上述第二监测密度用于表示获取上述监测参数的时间间隔。
7.可选地，获取目标电气设备的实时运行状态，包括：判断上述监测参数是否在第一目标阈值范围内；若上述监测参数超出上述第一目标阈值范围，则确定上述实时运行状态为故障状态。
8.可选地，获取目标电气设备的实时运行状态，包括：判断上述监测参数是否在第二目标阈值范围内；若上述监测参数超出上述第二目标阈值范围，则对上述目标电气设备进行停机处理。
9.可选地，基于目标智能算法获取上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果，包括：获取上述目标电气设备的运行状态数据，其中，上述运行状态数据包括上述目标电气设备的当前运行状态数据和历史运行状态数据；对上述运行状态数据进行预处理，得到处理后的运行状态数据；基于上述处理后的运行状态数据，通过上述目标智能算法确定
上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果。
10.可选地，上述方法还包括：基于上述第一监测密度和第一算法确定上述目标电气设备的当前信道容量为第一信道容量。
11.可选地，在将第二监测密度作为上述监测参数的当前监测密度之后，上述方法还包括：判断上述第二监测密度对应的信道容量的是否大于上述第一信道容量；若上述第二监测密度对应信的道容量大于上述第一信道容量，则基于第二算法确定上述当前信道容量为第二信道容量。
12.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电气设备的状态监测系统，包括：汇控设备，与目标电气设备连接，用于获取目标电气设备的实时运行状态和实时动态报文，其中，上述实时动态报文包括上述目标电气设备的监测参数以及上述监测参数的第一监测密度；监控设备，与上述汇控设备连接，用于在监测到上述实时运行状态为故障状态时，基于目标智能算法获取上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果；上述汇控设备，还用于基于上述当前故障等级和上述故障预测结果，将第二监测密度作为上述监测参数的当前监测密度。
13.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电气设备的状态监测装置，包括：第一获取模块，用于获取目标电气设备的实时运行状态和实时动态报文，其中，上述实时动态报文包括上述目标电气设备的监测参数以及上述监测参数的第一监测密度；第二获取模块，用于在监测到上述实时运行状态为故障状态时，基于目标智能算法获取上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果；确定模块，用于基于上述当前故障等级和上述故障预测结果，将第二监测密度作为上述监测参数的当前监测密度。
14.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，上述非易失性存储介质存储有多条指令，上述指令适于由处理器加载并执行任意一项上述的电气设备的状态监测方法。
15.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为运行上述计算机程序以执行任意一项上述的电气设备的状态监测方法。
16.在本发明实施例中，通过获取目标电气设备的实时运行状态和实时动态报文，其中，上述实时动态报文包括上述目标电气设备的监测参数以及上述监测参数的第一监测密度；在监测到上述实时运行状态为故障状态时，基于目标智能算法获取上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果；基于上述当前故障等级和上述故障预测结果，将第二监测密度作为上述监测参数的当前监测密度，其中，上述第一监测密度和上述第二监测密度用于表示获取上述监测参数的时间间隔，达到了根据电气设备的是试运行状态实时调整设备检测密度的目的，从而实现了提升设备监测效率、降低监测功耗的技术效果，进而解决了由于现有技术无法根据电气设备的运行状态实时调整检测密度造成的检测效率过低且功耗大的技术问题。
附图说明
17.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
18.图1是根据现有技术的一种ber-tlv编码结构的示意图；
19.图2是根据本发明实施例的一种电气设备的状态监测方法的流程图；
20.图3是根据本发明实施例的一种可选的实时动态报文的结构示意图；
21.图4是根据本发明实施例的一种可选的电气设备的状态监测方法的流程图；
22.图5是根据本发明实施例的一种电气设备的状态监测系统的结构示意图；
23.图6是根据本发明实施例的一种电气设备的状态监测系统的结构示意图；
24.图7是根据本发明实施例的一种电气设备的状态监测装置的结构示意图。
具体实施方式
25.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
26.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
27.首先，为方便理解本发明实施例，下面将对本发明中所涉及的部分术语或名词进行解释说明：
28.ber-tlv编码：是基于iso和itu-t的联合标准asn.1中的一种编码规则，主要采用《tag，length，value》三元组规则，其中tag为类型标识符，length为字节数，value为有效数据，同时可采用嵌套tlv的组合结构，具体数据存储格式如图1所示。
29.贪心算法：又称贪婪算法，指在对问题求解时，总是做出当前看来是最好的选择，即不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解。
30.实施例1
31.根据本发明实施例，提供了一种电气设备的状态监测的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
32.当前我国的电力系统中，光纤通信网络已广泛应用并覆盖于多个省市的大型高压输电网络中，实现了各电压等级变电站、供电所、营业厅等的连接互通。然而，先进能源互联网的要求是实现电网各环节的万物互联，考虑到光纤通信的全面覆盖在配网侧的应用需克服海量设备的连接问题，其成本必然过高，电力系统中的“最后一公里”联通需要依赖无线通信技术和传感网络技术。其中，局部放电的移动式跟踪感知传感网络技术不依赖于通信方式，其对不同监测参量的数据有较好的兼容性能，即个技术可以通过大量配网设备的多
个监测点即时采集大量检测数据并汇总至汇控终端。以新一代的无线通信技术(例如5g通信技术)作为数据传输桥梁，形成高覆盖、低延迟的配网多参量数据传感网络，同时依托于汇控终端进行数据分析，可实现进一步的设备绝缘状态诊断和故障定位。
33.在基于无线通信技术和传感网络技术的设备状态监测方法中，待监测设备的多类型数据量并行传入汇控终端中，需要有相应的数据格式和通讯规约，即如何实现汇控终端与配网状态检测数据与分析系统遵循一个通用数据的通讯机制，实现和业内主流带电检测装置、手持终端和数据系统数据的同步交互，是目前亟需解决的问题。
34.此外，现有技术中的基于无线通信技术和传感网络技术的设备状态监测方法主要采用固定监测密度，为了提高设备监测精度，多采用高密度、不间断的监测方式，增加设备整体运行功耗的同时，也大大削弱了待监测设备底层传感器的使用寿命。此外，由于数据传输的信道容量有限，如何在有限的信道容量下，最大限度的提高数据传输效率，进而提升设备状态监测效率，称为亟待解决的问题。
35.基于上述问题，本发明实施例，提供了一种电气设备的状态监测的方法实施例，图2是根据本发明实施例的一种电气设备的状态监测方法的流程图，如图2所示，该方法包括如下步骤：
36.步骤s102，获取目标电气设备的实时运行状态和实时动态报文，其中，上述实时动态报文包括上述目标电气设备的监测参数以及上述监测参数的第一监测密度；
37.步骤s104，在监测到上述实时运行状态为故障状态时，基于目标智能算法获取上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果；
38.步骤s106，基于上述当前故障等级和上述故障预测结果，将第二监测密度作为上述监测参数的当前监测密度。
39.在本发明实施例中，通过获取目标电气设备的实时运行状态和实时动态报文，其中，上述实时动态报文包括上述目标电气设备的监测参数以及上述监测参数的第一监测密度；在监测到上述实时运行状态为故障状态时，基于目标智能算法获取上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果；基于上述当前故障等级和上述故障预测结果，将第二监测密度作为上述监测参数的当前监测密度，其中，上述第一监测密度和上述第二监测密度用于表示获取上述监测参数的时间间隔，达到了根据电气设备的是试运行状态实时调整设备检测密度的目的，从而实现了提升设备监测效率、降低监测功耗的技术效果，进而解决了由于现有技术无法根据电气设备的运行状态实时调整检测密度造成的检测效率过低且功耗大的技术问题。
40.可选的，上述目标电气设备可以但不限于为开关柜、地下电缆、组合电器，等等；上述实时动态报文包括上述目标电气设备的监测参数以及上述监测参数的第一监测密度，其中，上述第一监测密度为目标电气设备正常运行时实时获取的监测密度，可根据设备种类及当前运行环境设置上述第一监测密度。
41.可选的，上述监测参数可以但不限于包括：温度、泄漏电流、高频电流，等等。
42.上述第一监测密度和上述第二监测密度用于表示获取上述监测参数的时间间隔，其中，不同的检测参数对应不同的监测密度，例如，温度参数的检测密度可以但不限于为1次/分钟，即每隔一分钟获取一次上述目标电气设备的当前温度值；泄漏电流的监测密度可以但不限于为12次/分钟，即每隔5秒钟获取一次上述目标电气设备的当前泄漏电流值。
43.需要说明的是，当目标电气设备正常运行时，按照上述第一监测密度(即预设的监测密度)对上述目标电气设备进行监测；当监测到上述目标电气设备的实时运行状态为故障状态时，根据上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果，将第二监测密度作为上述监测参数的当前监测密度，其中，上述第一监测密度小于上述第二监测密度。即当监测到上述目标电气设备处于故障状态时，增大上述目标电气设备的监测密度，缩小相邻两次监测间的时间间隔，以提升设备状态监测的准确率，及时发现上述目标电气设备中可能存在的潜在问题。
44.可选的，上述目标电气设备的监测参数以及上述监测参数的第一监测密度存储于上述实时动态报文中，通过上述实时动态报文可以获取上述目标电气设备的各监测参数信息、每个监测参数的实时检测密度以及各监测参数的阈值范围，并基于各监测参数的阈值范围判断上述目标电气设备是否处于故障状态。
45.可选的，上述实时动态报文可以但不限于采用ber-tlv编码，其中，上述实时动态报文由报文起始标志、报文头和报文体组成(如图3所示)，其中，报文起始标志表明报文数据开始，为固定字节0xaabb形式；报文头是报文公共部分，其长度固定为18字节，并依次设置有验证码、总长度、命令代码、流水号、标志位、保留字、终端产品号和终端序列号；报文体为交互数据，其长度、内容、格式随实际监测需求而定。
46.在一种可选的实施例中，获取目标电气设备的实时运行状态，包括：
47.步骤s202，判断上述监测参数是否在第一目标阈值范围内；
48.步骤s204，若上述监测参数超出上述第一目标阈值范围，则确定上述实时运行状态为故障状态。
49.可选的，当目标电气设备正常运行时，各监测参数可能会出现小幅度的变动，例如随着上述目标电气设备的运行时间的增加，上述目标电气设备的温度会出现小幅度的上升，但当监测到温度在短时间内上升幅度较大并超过上述第一目标阈值范围时，则确定上述目标电气设备可能处于故障状态，需要说明的是，在上述目标电气设备的监测参数超出上述第一目标阈值范围情况下，上述目标电气设备仍处于正常工作状态，但监测参数的监测密度随之增加，并且上述目标电气设备故障等级越大，监测密度的增加程度越大。
50.在一种可选的实施例中，获取目标电气设备的实时运行状态，包括：
51.步骤s302，判断上述监测参数是否在第二目标阈值范围内；
52.步骤s304，若上述监测参数超出上述第二目标阈值范围，则对上述目标电气设备进行停机处理。
53.需要说明的是，在上述目标电气设备的监测参数超出上述第一目标阈值范围情况下，上述目标电气设备仍处于正常工作状态，但当监测参数超出上述第二目标阈值范围时，即某一监测参数在短时间内的波动大到一定程度时，表明上述目标电气设备的故障较为严重，此时需要对上述目标电气设备进行停机检修处理。
54.作为一种可选的实施例，图4是根据本发明实施例的一种可选的电气设备的状态监测方法的流程图，如图4所示，基于目标智能算法获取上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果，包括：
55.步骤s402，获取上述目标电气设备的运行状态数据；
56.步骤s404，对上述运行状态数据进行预处理，得到处理后的运行状态数据；
57.步骤s406，基于上述处理后的运行状态数据，通过上述目标智能算法确定上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果。
58.可选的，上述运行状态数据包括上述目标电气设备的当前运行状态数据和历史运行状态数据。
59.可选的，上述预处理可以但不限于包括：通过对上述运行状态数据静态矩阵化关联规则分析、降维处理等方式对上述运行状态数据进行参数筛选，将筛选后的参数作为目标智能算法的输入参数。
60.在一种可选的实施例中，上述方法还包括：基于上述第一监测密度和第一算法确定上述目标电气设备的当前信道容量为第一信道容量。
61.可选的，上述第一算法可以但不限于为贪心算法，基于上述第一监测密度和贪心算法对当前各电气设备的信道容量进行重新分配，分配结果即为当前监测状态下的最优信道容量分配，以及最优的动态报文分配，同时确定此时上述目标电气设备的当前信道容量为第一信道容量。
62.在一种可选的实施例中，在将第二监测密度作为上述监测参数的当前监测密度之后，上述方法还包括：
63.步骤s502，判断上述第二监测密度对应的信道容量的是否大于上述第一信道容量；
64.步骤s504，若上述第二监测密度对应信的道容量大于上述第一信道容量，则基于第二算法确定上述当前信道容量为第二信道容量。
65.可选的，上述第二算法可以但不限于为混合算法，上述第二信道容量大于上述第一信道容量。
66.需要说明的是，随着监测密度的增加，数据传输量以及传输速度均会增加，此时目标电气设备的当前信道容量(即第二信道容量)可能无法满足上述目标电气设备的数据传输，通过判断上述第二监测密度对应的信道容量的是否大于上述第一信道容量；并在上述第二监测密度对应信的道容量大于上述第一信道容量的情况下，基于第二算法确定上述当前信道容量为第二信道容量的方式，可以达到及时调整目标电气设备的信道容量的目的，提高数据传输效率，进而达到提升设备监测效率的技术效果。
67.需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
68.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根据上述实施例的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设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
69.实施例2
70.根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述电气设备的状态监测方法的系统实施例，图5是根据本发明实施例的一种电气设备的状态监测系统的结构示意图，如图5所示，上述电气设备的状态监测系统，包括：汇控设备600、监控设备602，其中：
71.上述汇控设备600，与目标电气设备连接，用于获取目标电气设备的实时运行状态和实时动态报文，其中，上述实时动态报文包括上述目标电气设备的监测参数以及上述监测参数的第一监测密度；上述监控设备602，与上述汇控设备连接，用于在监测到上述实时运行状态为故障状态时，基于目标智能算法获取上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果；上述汇控设备600，还用于基于上述当前故障等级和上述故障预测结果，将第二监测密度作为上述监测参数的当前监测密度。
72.在本发明实施例中，通过上述第一获取模块700，用于获取目标电气设备的实时运行状态和实时动态报文，其中，上述实时动态报文包括上述目标电气设备的监测参数以及上述监测参数的第一监测密度；上述第二获取模块702，用于在监测到上述实时运行状态为故障状态时，基于目标智能算法获取上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果；上述确定模块704，用于基于上述当前故障等级和上述故障预测结果，将第二监测密度作为上述监测参数的当前监测密度，达到了根据电气设备的是试运行状态实时调整设备检测密度的目的，从而实现了提升设备监测效率、降低监测功耗的技术效果，进而解决了由于现有技术无法根据电气设备的运行状态实时调整检测密度造成的检测效率过低且功耗大的技术问题。
73.可选的，上述目标电气设备可以但不限于为开关柜、地下电缆、组合电器，等等；上述实时动态报文包括上述目标电气设备的监测参数以及上述监测参数的第一监测密度，其中，上述第一监测密度为目标电气设备正常运行时实时获取的监测密度，可根据设备种类及当前运行环境设置上述第一监测密度。
74.可选的，上述监测参数可以但不限于包括：温度、泄漏电流、高频电流，等等。
75.上述第一监测密度和上述第二监测密度用于表示获取上述监测参数的时间间隔，其中，不同的检测参数对应不同的监测密度，例如，温度参数的检测密度可以但不限于为1次/分钟，即每隔一分钟获取一次上述目标电气设备的当前温度值；泄漏电流的监测密度可以但不限于为12次/分钟，即每隔5秒钟获取一次上述目标电气设备的当前泄漏电流值。
76.需要说明的是，当目标电气设备正常运行时，按照上述第一监测密度(即预设的监测密度)对上述目标电气设备进行监测；当监测到上述目标电气设备的实时运行状态为故障状态时，根据上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果，将第二监测密度作为上述监测参数的当前监测密度，其中，上述第一监测密度小于上述第二监测密度。即当监测到上述目标电气设备处于故障状态时，增大上述目标电气设备的监测密度，缩小相邻两次监测间的时间间隔，以提升设备状态监测的准确率，及时发现上述目标电气设备中可能存在的潜在问题。
77.可选的，通过第五代移动通信5g技术实现上述汇控设备、监控设备以及目标电气设备之间的通信连接。
78.可选的，上述目标电气设备的监测参数以及上述监测参数的第一监测密度存储于上述实时动态报文中，通过上述实时动态报文可以获取上述目标电气设备的各监测参数信息、每个监测参数的实时检测密度以及各监测参数的阈值范围，并基于各监测参数的阈值
范围判断上述目标电气设备是否处于故障状态。
79.可选的，上述实时动态报文可以但不限于采用ber-tlv编码，其中，上述实时动态报文由报文起始标志、报文头和报文体组成(如仍图3所示)，其中，报文起始标志表明报文数据开始，为固定字节0xaabb形式；报文头是报文公共部分，其长度固定为18字节，并依次设置有验证码、总长度、命令代码、流水号、标志位、保留字、终端产品号和终端序列号；报文体为交互数据，其长度、内容、格式随实际监测需求而定。
80.作为一种可选的实施例，图6是根据本发明实施例的一种电气设备的状态监测系统的结构示意图，如图6所示，电气设备通过底层传感器将实时运行状态信息上传至汇控终端，上述汇控终端在线实时监测上述电气设备的实时运行状态，并将获取的当前运行状态数据同步至监控中心的数据库中，用于基于数据库中的历史运行状态数据和当前运行状态数据确定电气设备的当前故障等级和故障预测结果；当上述汇控终监测到上述电气设备处于故障状态时，确定上述电气设备的故障等级，并根据上述故障等级调整实时动态报文，增加对上述电气设备的监测密度，并继续判断上述电气设备处于故障状态，若上述电气设备的故障程度继续加剧并增加到一定程度，则对上述电气设备进行停机检修处理；若监测到上述电气设备的故障程度减小，根据上述电气设备的故障减小程度调整实时动态报文，降低上述电气设备的监测密度，直至故障恢复。
81.需要说明的是，本技术中的图5至图6中所示汇控设备600、监控设备602等的具体结构仅是示意，在具体应用时，本技术中的电气设备的状态监测可以比图5至图6所示的汇控设备600、监控设备602等具有多或少的结构。
82.需要说明的是，上述实施例1中的任意一种可选的或优选的电气设备的状态监测方法，均可以在本实施例所提供的汇控设备600、监控设备602等中执行或实现。
83.此外，仍需要说明的是，本实施例的可选或优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，此处不再赘述。
84.实施例3
85.根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述电气设备的状态监测方法的装置实施例，图7是根据本发明实施例的一种电气设备的状态监测装置的结构示意图，如图7所示，上述电气设备的状态监测装置，包括：第一获取模块700、第二获取模块702、确定模块704，其中：
86.上述第一获取模块700，用于获取目标电气设备的实时运行状态和实时动态报文，其中，上述实时动态报文包括上述目标电气设备的监测参数以及上述监测参数的第一监测密度；上述第二获取模块702，用于在监测到上述实时运行状态为故障状态时，基于目标智能算法获取上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果；上述确定模块704，用于基于上述当前故障等级和上述故障预测结果，将第二监测密度作为上述监测参数的当前监测密度。
87.在本发明实施例中，通过上述第一获取模块700，用于获取目标电气设备的实时运行状态和实时动态报文，其中，上述实时动态报文包括上述目标电气设备的监测参数以及上述监测参数的第一监测密度；上述第二获取模块702，用于在监测到上述实时运行状态为故障状态时，基于目标智能算法获取上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果；上述确定模块704，用于基于上述当前故障等级和上述故障预测结果，将第二监测密度作为
上述监测参数的当前监测密度，达到了根据电气设备的是试运行状态实时调整设备检测密度的目的，从而实现了提升设备监测效率、降低监测功耗的技术效果，进而解决了由于现有技术无法根据电气设备的运行状态实时调整检测密度造成的检测效率过低且功耗大的技术问题。
88.需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，例如，对于后者，可以通过以下方式实现：上述各个模块可以位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的方式位于不同的处理器中。
89.此处需要说明的是，上述第一获取模块700、第二获取模块702、确定模块704对应于实施例1中的步骤s102至步骤s106，上述模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在计算机终端中。
90.需要说明的是，本实施例的可选或优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，此处不再赘述。
91.上述的电气设备的状态监测装置还可以包括处理器和存储器，上述第一获取模块700、第二获取模块702、确定模块704等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
92.处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元，上述内核可以设置一个或以上。存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)，存储器包括至少一个存储芯片。
93.根据本技术实施例，还提供了一种非易失性存储介质的实施例。可选地，在本实施例中，上述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序运行时控制上述非易失性存储介质所在设备执行上述任意一种电气设备的状态监测方法。
94.可选地，在本实施例中，上述非易失性存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中，上述非易失性存储介质包括存储的程序。
95.可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：获取目标电气设备的实时运行状态和实时动态报文，其中，上述实时动态报文包括上述目标电气设备的监测参数以及上述监测参数的第一监测密度；在监测到上述实时运行状态为故障状态时，基于目标智能算法获取上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果；基于上述当前故障等级和上述故障预测结果，将第二监测密度作为上述监测参数的当前监测密度，其中，上述第一监测密度和上述第二监测密度用于表示获取上述监测参数的时间间隔。
96.可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：判断上述监测参数是否在第一目标阈值范围内；若上述监测参数超出上述第一目标阈值范围，则确定上述实时运行状态为故障状态。
97.可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：判断上述监测参数是否在第二目标阈值范围内；若上述监测参数超出上述第二目标阈值范围，则对上述目标电气设备进行停机处理。
98.可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：获取上述
目标电气设备的运行状态数据，其中，上述运行状态数据包括上述目标电气设备的当前运行状态数据和历史运行状态数据；对上述运行状态数据进行预处理，得到处理后的运行状态数据；基于上述处理后的运行状态数据，通过上述目标智能算法确定上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果。
99.可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：基于上述第一监测密度和第一算法确定上述目标电气设备的当前信道容量为第一信道容量。
100.可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：判断上述第二监测密度对应的信道容量的是否大于上述第一信道容量；若上述第二监测密度对应信的道容量大于上述第一信道容量，则基于第二算法确定上述当前信道容量为第二信道容量。
101.根据本技术实施例，还提供了一种处理器的实施例。可选地，在本实施例中，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行上述任意一种电气设备的状态监测方法。
102.根据本技术实施例，还提供了一种计算机程序产品的实施例，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有上述任意一种的电气设备的状态监测方法步骤的程序。
103.可选地，上述计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：获取目标电气设备的实时运行状态和实时动态报文，其中，上述实时动态报文包括上述目标电气设备的监测参数以及上述监测参数的第一监测密度；在监测到上述实时运行状态为故障状态时，基于目标智能算法获取上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果；基于上述当前故障等级和上述故障预测结果，将第二监测密度作为上述监测参数的当前监测密度，其中，上述第一监测密度和上述第二监测密度用于表示获取上述监测参数的时间间隔。
104.可选地，上述计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：判断上述监测参数是否在第一目标阈值范围内；若上述监测参数超出上述第一目标阈值范围，则确定上述实时运行状态为故障状态。
105.可选地，上述计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：判断上述监测参数是否在第二目标阈值范围内；若上述监测参数超出上述第二目标阈值范围，则对上述目标电气设备进行停机处理。
106.可选地，上述计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：获取上述目标电气设备的运行状态数据，其中，上述运行状态数据包括上述目标电气设备的当前运行状态数据和历史运行状态数据；对上述运行状态数据进行预处理，得到处理后的运行状态数据；基于上述处理后的运行状态数据，通过上述目标智能算法确定上述目标电气设备的当前故障等级和故障预测结果。
107.可选地，上述计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：基于上述第一监测密度和第一算法确定上述目标电气设备的当前信道容量为第一信道容量。
108.可选地，上述计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：判断上述第二监测密度对应的信道容量的是否大于上述第一信道容量；若上述第二监测密度对应信的道容量大于上述第一信道容量，则基于第二算法确定上述当前信道容量为第二信道容量。
109.根据本技术实施例，还提供了一种电子设备的实施例，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为运行上述计算机程序以执行上述任意一种的电气设备的状态监测方法。
110.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
111.在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
112.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
113.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
114.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
115.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取非易失性存储介质中。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或者该技术方案的全部或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非易失性存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的非易失性存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
116.以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。