火电厂的安全监控系统及方法与流程

1.本技术涉及火电厂监控技术领域，具体涉及火电厂的安全监控系统及方法。


背景技术：

2.目前，火力发电厂属于重要的一大公共基础设施，火电厂的智能监测对火电厂的安全生产起重要作用，但火电厂的设备机组结构精密复杂，且控制难度高，对火电厂的监测相对复杂，相关技术中，火电厂仍采用常规的安全监控系统，但常规的安全监控系统监测的范围不够全面，且监测的安全信息比较孤立，难以准确监测火电厂的安全性，故亟需一种更安全的火电厂的安全监控系统。


技术实现要素：

3.本技术提出一种火电厂的安全监控系统及方法。
4.本技术一方面实施例提出了一种火电厂的安全监控系统，所述火电厂的安全监控系统包括监测感知层、智能分析层和研判决策层，其中：所述监测感知层通过网络与所述智能分析层进行通信，用于获取所述火电厂所有的安全相关数据，并将所述安全相关数据发送给所述智能分析层；所述智能分析层，用于接收所述安全相关数据并存储，并基于所述安全相关数据对应的安全阈值，对所述安全相关数据进行安全筛查；所述研判决策层通过网络与所述智能分析层进行通信，用于根据接收的所述安全相关数据进行安全筛查的安全筛查结果，生成与所述安全筛查结果对应的监控指令，并基于所述监控指令调控所述火电厂。
5.在本技术的一个实施例中，其中，所述安全相关数据包括火电厂的环境安全数据、场景安全数据和运行安全数据，所述监控感知层包括环境状态监测模块、场景监测模块和设备运行数据监测模块，包括：所述环境状态监测模块，用于获取所述火电厂的所述环境安全数据；所述场景监测模块，用于获取所述火电厂的所述场景安全数据；所述设备运行数据监测模块，用于获取所述火电厂的设备的所述运行安全数据。
6.在本技术的一个实施例中，所述智能分析层包括数据平台和分析模块，其中：所述数据平台通过网络与所述监测感知层进行通信，用于接收所述安全相关数据并存储，并将所述安全相关数据传输给所述分析模块；所述分析模块通过网络与所述数据平台模块进行通信，用于基于所述安全相关数据对应的安全阈值，对所述安全相关数据进行筛查。
7.在本技术的一个实施例中，所述智能分析层还包括机器学习模块，其中：所述机器学习模块通过网络与所述分析模块进行通信，用于对历史的所述安全相关数据进行安全阈值训练，以得到所述安全相关数据对应的安全阈值。
8.在本技术的一个实施例中，所述研判决策层包括人工分析模块，巡检模块和执行模块，其中：所述人工分析模块通过网络与所述分析模块进行通信，用于接收所述分析模块的安全筛查结果，并通过人工核验所述安全筛查结果的正确性；所述巡检模块通过网络与所述分析模块进行通信，用于对所述安全筛查结果对应的所述火电厂的设备进行巡检；所述执行模块通过网络与所述分析模块进行通信，用于生成与所述安全筛查结果对应的监控
指令，并基于所述监控指令调控所述火电厂。
9.本技术提出一种火电厂的安全监控系统，该系统包括监测感知层、智能分析层和研判决策层，其中，监测感知层通过网络与智能分析层进行通信，用于获取火电厂所有的安全相关数据，并将安全相关数据发送给智能分析层，智能分析层用于接收安全相关数据并存储，并基于安全相关数据对应的安全阈值，对安全相关数据进行安全筛查，研判决策层通过网络与智能分析层进行通信，用于根据接收的安全相关数据进行安全筛查的安全筛查结果，生成与安全筛查结果对应的监控指令，以调控火电厂，由此，基于对火电厂所有的安全相关数据进行安全筛查，以根据安全筛查结果对应的监控指令调控火电厂，实现对火电厂的全方位监测，提高火电厂安全监控的准确性。
10.本技术另一方面实施例提出了一种火电厂的安全监控方法，所述方法包括：获取所述火电厂所有的安全相关数据；对所述安全相关数据进行安全筛查，以得到所述安全相关数据的安全筛查结果；根据所述安全筛查结果，生成安全筛查结果对应的监控指令，并基于所述监控指令调控所述火电厂。
11.在本技术的一个实施例中，所述获取所述火电厂所有的安全相关数据，包括：获取所述火电厂的环境安全数据、火电厂的场景安全数据以及所述火电厂设备的运行安全数据；将所述环境安全数据、所述场景安全数据以及所述运行安全数据作为所述安全相关数据。
12.在本技术的一个实施例中，所述对所述安全相关数据进行安全筛查，以得到所述安全相关数据的安全筛查结果，包括：获取所述安全相关数据对应的安全阈值；基于所述安全阈值，对所述安全相关数据进行筛查，将大于所述安全阈值的安全相关数据作为安全筛查结果。
13.在本技术的一个实施例中，所述获取所述安全相关数据对应的安全阈值，包括：获取所述火电厂的历史安全相关数据；通过机器学习算法对所述历史安全相关数据进行训练处理，以得到所述火电厂安全运行下对应的安全阈值。
14.在本技术的一个实施例中，所述根据所述安全筛查结果，生成安全筛查结果对应的监控指令，并基于所述监控指令调控所述火电厂，包括：获取初始安全筛查结果，并对初始安全筛查结果的正确性进行核查，以得到正确性的安全筛查结果；获取对所述火电厂的设备的巡查结果；在所述巡查结果与所述安全筛查结果匹配的情况下，生成所述安全筛查结果对应的监控指令，并基于所述监控指令调控所述火电厂。
15.本技术提出一种火电厂的安全监控方法，通过获取火电厂所有的安全相关数据，并对安全相关数据进行安全筛查，以得到安全相关数据的安全筛查结果，根据安全筛查结果，生成安全筛查结果对应的监控指令，并基于监控指令调控火电厂，由此，基于对火电厂所有的安全相关数据进行安全筛查，以根据安全筛查结果对应的监控指令调控火电厂，实现对火电厂的全方位监测，提高火电厂安全监控的准确性。
16.上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。
附图说明
17.图1是本技术一个实施例的火电厂的安全监控系统的结构示意图；
18.图2是本技术一个实施例的火电厂的安全监控方法的流程示意图；
19.图3是本技术一个实施例的火电厂安全风险的处理流程图。
具体实施方式
20.下面详细描述本技术的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。
21.下面参考附图描述本技术实施例的火电厂的安全监控系统。
22.图1是本技术一个实施例的火电厂的安全监控系统的结构示意图。
23.如图1所示，该火电厂的安全监控系统包括监测感知层101、智能分析层102和研判决策层103，其中：
24.在一些实施例中，如图1所示，监测感知层101通过网络与智能分析层102进行通信，用于获取火电厂所有的安全相关数据，并将安全相关数据发送给智能分析层102。
25.其中，监测感知层101可以通过有线网络或无线网络与智能分析层102进行通信，例如，监测感知层101可以通过4g网络、5g网络、无线保真(wireless fidelity，wi-fi)、蓝牙以及通讯线与智能分析层102进行通信，但不仅限于此。
26.在一些实施例中，智能分析层102，用于接收安全相关数据并存储，并基于安全相关数据对应的安全阈值，对安全相关数据进行安全筛查。
27.在一些实施例中，智能分析层102可以通过存储器和网络数据接收装置对相关安全数据进行接收并存储，但并不仅限于此。
28.在另一些实施例中，可以通过机器学习的方式对历史的安全相关数据进行训练，以得到历史的安全相关数据对应的安全阈值的变化趋势，以从变化趋势中确定出最终的安全阈值，从而根据该安全阈值对安全相关数据进行筛选，以得到不满足安全阈值的异常安全相关数据，实现对安全相关数据的智能化识别，提高了安全相关数据的数据分析效率。
29.在一些实施例中，研判决策层103通过网络与智能分析层102进行通信，用于根据接收的安全相关数据进行安全筛查的安全筛查结果，生成与安全筛查结果对应的监控指令，并基于监控指令调控火电厂。
30.在一些实施例中，在安全筛查结果中无异常安全相关数据的情况下，则生成的监控指令可以包括但不限于正常状态无需调控，此安全筛选结果下，火电厂的所有设备均正常安全运行。
31.在另一些实施例中，在安全筛查结果中存在一个或多个异常安全相关数据的情况下，则查找到与异常安全相关数据对应的火电厂设备，并根据异常相关安全数据判断出的异常状态，以生成调整该异常状态到正常状态的监控指令，从而将火电厂的设备调整为正常安全状态，实现对火电厂的智能动态调控。
32.在一些实施例中，如图1所示，其中，安全相关数据包括火电厂的环境安全数据、场景安全数据和运行安全数据，监控感知层101包括环境状态监测模块1011、场景监测模块1012和设备运行数据监测模块1013，包括：
33.在一些实施例中，环境状态监测模块1011，用于获取火电厂的环境安全数据。
34.其中，环境安全数据可以包括但不限于环境温度，以及环境声音，该实施例对此不做具体限定。
35.其中，环境安全数据可以是环境状态监测模块1011中的传感器获取到的监测数值，但不仅限于此。
36.具体地，以火电厂的火灾气体泄露为例，环境安全数据可以包括烟雾、环境温度，以及有毒气体浓度，但不仅限于此，同时还可以将烟雾、环境温度，以及有毒气体浓度传输至智能分析层102进行存储，以便于管理人员的后期调用。
37.在一些实施例中，场景监测模块1012，用于获取火电厂的场景安全数据。
38.其中，场景安全数据可以包括但不限于火电厂监控视频中的人员位置以及火电厂场景，该实施例对此不做具体限定。
39.其中，场景安全数据可以是场景监测模块1012中的摄像装置采集到的视频数据，但不仅限于此。
40.具体地，通过在火电厂的厂区设置摄像头系统，在重点安全区域设置高清摄像头，通过厂区wi-fi系统将视频画面传输至智能分析层102并保存，供厂区人员查看分析，此外，厂区工作人员可以通过携带便携式定位设备获取实时位置并上传至智能分析层102，以实现对重点安全区域中场景安全数据的精准定位，提高对场景安全数据的处理效率。
41.在一些实施例中，设备运行数据监测模块1013，用于获取火电厂的设备的运行安全数据。
42.其中，火电厂的设备的运行安全数据可以包括但不限于火电厂的设备的运行压力，以及运行流量，该实施例对此不做具体限定。
43.其中，运行安全数据可以是设备运行数据监测模块1013中的传感采集的数值，例如，可以通过流量传感器采集火电厂设备的流量，还可以通过压力传感器采集火电厂的设备的压力，但不仅限于此。
44.具体地，以火电厂运行是所产生的所有数据为例，由于所产生的所有数据涵盖的设备运行数据众多，该设备运行数据监测模块1013可以只选取出与火电厂的设备安全运行时的运行安全数据，从而减小了火电厂的运行数据，提高火电厂安全监控管理系统的处理效率。
45.在一些实施例中，如图1所示，智能分析层102包括数据平台1021和分析模块1022，其中：
46.数据平台1021通过网络与监测感知层101进行通信，用于接收安全相关数据并存储，并将安全相关数据传输给分析模块1022。
47.其中，数据平台1021可以是由存储器和无线网络数据收发装置组成的，但不仅限于此。
48.具体地，可以同无线网络数据接受发装置来接收以及发送安全相关数据，并通过存储器对安全相关数据进行存储，以方便后期调用。
49.分析模块1022通过网络与数据平台1021模块进行通信，用于基于安全相关数据对应的安全阈值，对安全相关数据进行筛查。
50.在一些实施例中，可以通过安全阈值将安全相关数据划分为正常安全相关数据和异常安全相关数据，则只需要对异常安全相关数据进行处理，不需要对正常安全相关数据进行处理，减小安全相关数据的数据量，加快处理速度。
51.在一些实施例中，如图1所示，智能分析层102还包括机器学习模块1023，其中：
52.机器学习模块1023通过网络与分析模块1022进行通信，用于对历史的安全相关数据进行安全阈值训练，以得到安全相关数据对应的安全阈值。
53.在一些实施例中，机器学习模块1023针对不同的安全相关数据通过不同的机器学习算法，得到对应的安全阈值，并通过网络将安全阈值发送给分析模块1022，从而得到安全相关数据对应得安全筛查结果，实现安全相关数据的智能化管理。
54.在一些实施例中，如图1所示，研判决策层103包括人工分析模块1031，巡检模块1032和执行模块1033，其中：
55.人工分析模块1031通过网络与分析模块进行通信，用于接收分析模块的安全筛查结果，并通过人工核验安全筛查结果的正确性。
56.在一些实施例中，可以通过专业的技术人员对安全筛查结果进行核验，去除掉误差较大的安全筛查结果，以保证所有安全筛查结果的正确性。
57.巡检模块1032通过网络与分析模块进行通信，用于对安全筛查结果对应的火电厂的设备进行巡检。
58.在一些实施例中，可以通过人工进行巡检，也可以通过智能化机器人进行巡检，该实施例对此不做具体限定。
59.具体地，一方面对于火电厂中不存在危险的区域，可以采用人工巡检，另一方面，对于可能存在危险或人工难于开展作业的区域可以采用机器人巡检，并进行故障诊断排查，从而在巡检方面根据危险区域和非危险区域分别采取机器人和人工相结合的巡检方式，提高了巡检的安全性，避免了危险点或人工难以开展作业的区域巡检可能造成的安全事故。
60.执行模块1033通过网络与分析模块进行通信，用于生成与安全筛查结果对应的监控指令，并基于监控指令调控火电厂。
61.在一些实施例中，可以通过监控指令调控火电厂的同时，将通过火电厂的广播系统进行发布异常状况，并将监控指令发送到客户端，以方便相关技术人员实时全面查看并进行处理，保证火电厂的安全。
62.本技术提出一种火电厂的安全监控系统，该系统包括监测感知层、智能分析层和研判决策层，其中，监测感知层通过网络与智能分析层进行通信，用于获取火电厂所有的安全相关数据，并将安全相关数据发送给智能分析层，智能分析层用于接收安全相关数据并存储，并基于安全相关数据对应的安全阈值，对安全相关数据进行安全筛查，研判决策层通过网络与智能分析层进行通信，用于根据接收的安全相关数据进行安全筛查的安全筛查结果，生成与安全筛查结果对应的监控指令，以调控火电厂，由此，基于对火电厂所有的安全相关数据进行安全筛查，以根据安全筛查结果对应的监控指令调控火电厂，实现对火电厂的全方位监测，提高火电厂安全监控的准确性。
63.本技术另一方面提出了一种火电厂的安全监控方法，如图2所示，图2是本技术一个实施例的火电厂的安全监控方法的流程示意图。
64.步骤201，获取火电厂所有的安全相关数据。
65.在一些实施例中，获取火电厂所有的安全相关数据的一种实施方式为，获取火电厂的环境安全数据、火电厂的场景安全数据以及火电厂设备的运行安全数据，将环境安全数据、场景安全数据以及运行安全数据作为安全相关数据，从而实现对火电厂安全相关数
据的全方位监测，提高火电厂的安全监控的准确性。
66.步骤202，对安全相关数据进行安全筛查，以得到安全相关数据的安全筛查结果。
67.在一些实施例中，对安全相关数据进行安全筛查，以得到安全相关数据的安全筛查结果的一种实施方式为，获取安全相关数据对应的安全阈值，基于安全阈值，对安全相关数据进行筛查，将大于安全阈值的安全相关数据作为安全筛查结果，实现对安全相关数据的精准筛查，实现安全相关数据的智能化处理。
68.具体地，可以获取火电厂的历史安全相关数据，并通过机器学习算法对历史安全相关数据进行训练处理，以得到火电厂安全运行下对应的安全阈值。
69.其中，可以分别以视频数据、人员位置数据、环境声音设局以及涉笔运行监测数据分别作为历史相关安全数据，已通过不同的机器学习算法对上述历史相关安全数据进行训练处理，以得到火电厂安全运行下对应的安全阈值，同时显现出历史相关安全数据对应的异常情况，如表1所示。
70.表1数据资料安全阈值的建立方式
[0071][0072]
步骤203，根据安全筛查结果，生成安全筛查结果对应的监控指令，并基于监控指令调控火电厂。
[0073]
在一些实施例中，根据安全筛查结果，生成安全筛查结果对应的监控指令，并基于监控指令调控火电厂的一种实施方式可以为，获取初始安全筛查结果，并对初始安全筛查结果的正确性进行核查，以得到正确性的安全筛查结果，获取对火电厂的设备的巡查结果，在巡查结果与安全筛查结果匹配的情况下，生成安全筛查结果对应的监控指令，并基于监控指令调控火电厂。
[0074]
本技术提出一种火电厂的安全监控方法，通过获取火电厂所有的安全相关数据，并对安全相关数据进行安全筛查，以得到安全相关数据的安全筛查结果，根据安全筛查结果，生成安全筛查结果对应的监控指令，并基于监控指令调控火电厂，由此，基于对火电厂所有的安全相关数据进行安全筛查，以根据安全筛查结果对应的监控指令调控火电厂，实现对火电厂的全方位监测，提高火电厂安全监控的准确性。
[0075]
综上，为进一步理解本技术的火电厂的安全监控系统，本技术另一方面提出了一种火电厂的安全风险的处理流程图，如图3所示，通过对火电厂的环境状态进行监测、火电厂场景监测以及火电厂的设备运行数据监测，以得到环境声音异常、有害物浓度异常，疑似火光烟雾、人员位置错误，监测数据超出正常值范围等对应的的安全相关数据，并上传到火电厂对应的数据平台，并对安全相关数据进行分析，从而确定风险源，并查看对应的视频，然后采取对应的处置措施，并发布撤离信息，同时进行故障的智能诊断，然后通过人工或则机器人进行巡检，实现对火电厂的事故隐患排查。
[0076]
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0077]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0078]
尽管上面已经示出和描述了本技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本技术的限制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。