公司簡介
企業簡介上海南象科技有限公司（以下簡稱“南象科技”）成立于2017年，總部位于上海，是一家集研發、生產、銷售和服務于一體的高新技術企業、專精特新企業。從最...
隨著科技的飛速發展，人工智能（AI）的應用越來越廣泛。在配電柜電氣安全防護領域，南象科技融合AI邊緣計算智能分析網關技術，提出電力環境監控滅火系統，實現電氣安全的檢測和告警。本文將圍繞這一主題，介紹其實現過程。
一、首先，我們需要明確AI邊緣計算智能分析網關電氣故障檢測與告警的基本原理。
1.AI邊緣計算是指將人工智能算法和處理程序盡可能靠近數據源，以實現更快速、更精準的數據處理和分析。
2.智能分析網關是指通過LoRa無線網絡連接各種設備和系統，實現對設備運行狀態和環境變化的實時監測和分析。
3.電氣故障檢測是指通過云采集控制器、紅外溫度傳感器、噪聲探測儀等傳感器技術，檢測配電柜內環境各項指標是否異常，電氣設備是否存在故障。
4.告警是指通過網絡將檢測到的異常信息及時通知相關人員，以采取相應措施，防止安全事故的發生。
二、在實現過程中，我們采用了以下步驟：
1.數據采集：我們首先通過云采集控制器、紅外溫度傳感器、噪聲探測儀等手段，采集現場的濕度、溫度、聲音等數據以及電氣自動滅火裝置狀態。
2.數據處理：利用AI算法，對采集到的數據進行分析和處理，并將這些難以直觀感知的物理量精準地轉化為數字信號，并實時呈現于智能主機屏幕上。
3.智能判斷：根據預先設定的規則，判斷配電柜環境及設備狀態是否存在異常現象。例如，通過溫度斷層掃描技術、噪聲傳感技術，檢測配電柜內的溫度和噪聲等參數，判斷其是否處于正常閾值范圍。
4.告警通知：當檢測到溫度、聲音數據出現異常偏離正常運行規律時，系統會自動觸發告警機制。通過網絡、短信、電話等方式，將告警信息發送給相關人員，并提供詳細的異常信息和可能的故障原因，使運維人員能夠及時采取措施。
5.歷史數據存儲和分析：系統還會將采集到的數據存儲到數據庫中，以供后續分析和查詢。通過對歷史數據的分析和提煉出電力設備運行的規律，我們可以發現潛在的安全隱患，提前預防安全事故的發生。
6.系統的自我學習：系統利用收集到的環境數據來訓練和優化其內置的機器學習模型。通過不斷地輸入新的數據，并根據實際的運行結果對模型進行調整和改進，使模型能夠更加準確地識別和預測潛在的電氣安全問題。
三、在實現這個過程中，我們突出了以下幾個重點：
1.數據采集和處理的實時性：因為涉及到安全問題，系統的實時性非常重要。我們需要確保數據能夠被實時采集和處理，以便及時發現并處理電氣故障問題。
2.智能判斷的準確性：只有準確的判斷才能確保告警的可靠性。我們需要在算法和規則上不斷優化，以實現更高的準確性。
3.歷史數據分析和機器的自我學習：這是一個長期的工作，我們需要持續關注數據的分析和系統的算法優化，以便不斷提高系統的穩定性和可靠性。
總的來說，AI邊緣計算智能分析網關電氣故障檢測與告警的實現過程是一個復雜而有序的工作。通過這個過程，我們可以實現對配電柜電氣安全的實時監控和預警，有效提高設備運行的安全性和可靠性。