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申请/专利权人：杭州盈飞驰科技有限公司

摘要：本申请涉及一种基于能碳监测的园区电力设备管理方法和相关装置，该方法包括以下步骤：监听园区内各检测点的检测数据，并将检测数据内含的数据变化曲线输入到故障成因预判模型，得到故障成因候选组合，以确定待检查的故障成因发生疑似区块；设定对应于各个待检查的故障成因发生疑似区块且避开运动阻碍物的多个检查点；生成连接所有检查点且避开运动阻碍物的巡逻检查路径；控制巡逻检查机器执行巡逻检查路径并在各个检查点获取多维影像信息；将各个检查点获取的多维影像信息输入故障成因确定模型，得到故障成因并推送到终端。本申请具有能够根据能碳监测等监测数据快速定位故障发生位置的优点。

主权项：1.一种基于能碳监测的园区电力设备管理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.监听园区内各检测点的检测数据，并将检测数据内含的数据变化曲线输入到预训练好的故障成因预判模型，得到故障成因候选组合，其中，故障成因候选组合包括根据产生机率降序排列的多个故障成因，检测点上传的检测数据包括由不同感应器得到的当前园区电力消耗量、园区的当前碳排放总量、温度检测数据、湿度检测数据、烟雾检测数据、水浸检测数据；S2.根据故障成因候选组合和提前获得的园区内部建筑点云模型，确定待检查的故障成因发生疑似区块；S3.根据点云模型设定对应于各个待检查的故障成因发生疑似区块且避开运动阻碍物的多个检查点；S4.根据所有检查点周围的点云模型，生成连接所有检查点且避开运动阻碍物的巡逻检查路径；S5.控制巡逻检查机器执行巡逻检查路径并在各个检查点获取多维影像信息，其中多维影像信息包括对应于故障成因发生疑似区块的红外信息和可见光信息；S6.将各个检查点获取的多维影像信息输入到预训练好的故障成因确定模型，得到故障成因并推送到终端；所述的故障成因预判模型的训练步骤包括：S101.在点云模型中按照感应器类型和感应器安装位置标注出不同的功能区域，其中，感应器包括温度感应器、湿度感应器、水浸感应器和烟雾感应器，所述功能区域包括天花板、空气循环区域、进气通道、排气通道、空调排水管、支架的各层、对应于空调和各支架的地板区域，一个功能区域至少安装有一种感应器；S102.根据功能区域的位置距离关系建立功能区域的拓扑关系，其中，相邻功能区域拓扑连接；S103.获取数据样本，所述数据样本为对应于各功能区域发生不同故障成因时该功能区域和拓扑连接的功能区域所产生的感应器报警类型、感应器报警顺序和感应器报警数据变化曲线的集合；S104.根据预选定的划分策略和划分比例将数据样本划分为训练集和测试集，其中，训练集用于训练模型，测试集用于验证和调整模型，预选定的划分策略为随机划分、分层划分或使用交叉验证；S105.根据训练集使用ResNet架构训练一个CNN模型，训练过程中使用交叉熵损失函数；S106.向训练得到的模型输入测试集，将训练得到的模型识别出的故障类型输入预设奖励函数进行运算并得到奖励值，其中，预设奖励函数的输出与CNN模型识别出的故障类型和实际的故障类型的差别相关，当差别越大则奖励值越低，差别越小则奖励值越小；S107.根据强化学习算法和奖励值的变化对训练得到的模型的参数进行调整，以提高奖励值，从而得到新的故障类型，代入上一步骤并执行，直至故障类型收敛到稳定范围内；所述S1包括以下步骤：S11.监测园区内感应器的检测数据，并按照时序收集感应器的上传数据；S12.将不同的感应器的上传数据汇集成数据变化曲线并按照时序对齐；S13.将感应器类型、感应器对应的功能区域和感应器的数据变化曲线整合并输入到预训练好的故障成因预判模型，以利用故障成因预判模型获得感应器对应的功能区域的拓扑关系，并根据故障成因预判模型对功能区域在空间上的相互影响、时间上的先后关系和数据数值的大小和变化速度，获得故障成因预判模型输出的故障成因候选组合，其中，故障成因候选组合包括根据产生机率降序排列的多个故障成因；所述S2包括以下步骤：S21.调取区域关系逻辑图，其中，所述区域关系逻辑图根据园区内部的点云模型建立且包括天花板、空气循环区域、进气通道、排气通道、空调排水管、支架的各层、对应于空调和各支架的地板区域，还有空调、墙体、排风扇和或服务器相关设备；所述区域关系逻辑图涵盖功能区域的拓扑关系图，所述区域关系逻辑图根据位置距离关系进行预设定；S22.调取故障成因与故障成因关联区域的关系表并与故障成因相匹配，得到故障成因关联区域；S23.调取区域关系逻辑图，根据报警感应器对应的功能区域和故障成因关联区域确定故障成因发生疑似区块。

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