电力设施智能锁远程控制与权限管理系统的制作方法

本发明涉及智能锁，尤其涉及电力设施智能锁远程控制与权限管理系统。

背景技术：

1、随着电力设施的规模和复杂性不断增加，电力系统的安全性、稳定性和高效性管理变得至关重要，传统的电力设施通常依赖物理钥匙进行锁具管理和维护操作，但这种管理方式存在诸多不便，尤其是在远程监控、权限管理和多设备协同方面的局限性明显，为了提升电力设施的管理效率，越来越多的智能锁技术被应用于电力设施的管理中，通过智能锁和远程控制系统结合，实现对关键设备的安全管理，同时，身份验证技术的发展也为系统安全性提供了保障。

2、目前，虽然部分电力设施已经开始应用智能锁和身份验证技术，但现有系统存在诸多不足，首先，现有的智能锁多采用单一的身份验证方式，容易受到误判和外部攻击的影响，安全性较低，此外，现有的智能锁系统缺乏动态权限分配和多设备协同优化机制，操作人员的权限往往是静态分配的，无法根据实际操作需求进行动态调整，导致管理效率低下，对于多设备环境下的资源和任务分配，现有系统也缺乏有效的协同优化，无法根据设备之间的关联性和操作需求进行智能化调整，此外，现有系统的异常检测功能不完善，无法实时分析设备的操作日志和环境数据，导致安全隐患未能及时发现和处理。

3、为了解决现有技术中的不足，本发明提供了一种电力设施智能锁远程控制与权限管理系统，旨在提升电力设施的安全性、灵活性和管理效率，确保设备在复杂环境下的高效、稳定运行。

技术实现思路

1、本发明提供了电力设施智能锁远程控制与权限管理系统。

2、电力设施智能锁远程控制与权限管理系统，包括智能锁模块、身份验证模块、权限管理模块、多设备协同优化模块以及数据记录与分析模块，其中；

3、所述智能锁模块通过预制的安装接口与电力设施的锁具进行物理连接，执行锁定、解锁及状态反馈操作，并通过网络与远程服务器进行通信；

4、所述身份验证模块对操作人员进行多模态身份验证，结合多种生物特征进行综合验证；

5、所述权限管理模块根据综合验证的结果，动态分配操作人员的权限等级，通过多级权限管理，使得不同权限等级的人员在其授权范围内操作电力设施；

6、所述多设备协同优化模块对电力设施中多个智能锁设备的操作和权限分配进行协同优化，通过分析智能锁设备之间的关联关系，优化设备间的操作与资源分配，具体包括：

7、智能锁设备特征提取：从每个智能锁设备中提取关键特征，包括设备的物理位置、使用频率、权限分配、操作历史，并分析智能锁设备间的关联性，并构建智能锁设备间的关联图，定义智能锁设备之间的相互关系；

8、协同优化计算：基于构建的智能锁设备间的关联图，使用图神经网络(gnn)模型对多个智能锁设备的操作和权限分配进行优化；

9、策略调整：基于多个智能锁设备的操作和权限分配的优化结果，动态调整设备间的协同策略，包括权限动态分配调整、操作优先级调整、资源分配调整、负载均衡调整以及应急响应调整；

10、所述数据记录与分析模块实时记录智能锁的操作日志，包括身份验证信息、操作时间、权限分配、锁具状态以及环境数据，分析操作日志并检测异常行为，当检测到异常情况时，自动进行权限调整。

11、可选的，所述智能锁模块包括：

12、智能锁模块的固定安装：通过预制的安装接口与电力设施的物理锁具进行物理连接；

13、执行锁定与解锁操作：智能锁模块内部集成有电机驱动装置，执行锁定和解锁操作，根据权限管理模块的指令控制锁具的开闭；

14、状态反馈检测：智能锁模块配置有状态传感器，实时检测锁具的当前状态(锁定或解锁)并生成状态反馈信息；

15、网络通信与远程控制：通过无线通信单元(wi-fi、蜂窝网络或专用通信协议)与远程服务器建立通信连接，将锁具的状态反馈信息实时上传至服务器，同时接收来自远程服务器的操作指令，实现远程控制和状态监控功能。

16、可选的，所述身份验证模块包括：

17、生物特征采集与预处理：负责对操作人员的多种生物特征进行采集，包括指纹图像、面部与虹膜图像、语音数据，并对采集的生物特征进行预处理，包括噪声过滤和格式化；

18、多模态特征融合与验证：采用深度融合算法对预处理后的生物特征进行融合处理，并通过预先存储的模板数据，对融合后的生物特征进行身份验证，生成综合验证结果。

19、可选的，所述生物特征采集与预处理包括：

20、生物特征采集：通过指纹传感器获取指纹图像，通过摄像头采集面部与虹膜图像，通过麦克风获取语音数据；

21、噪声过滤：采用高斯滤波器对采集的指纹图像、面部与虹膜图像进行噪声过滤处理，使用带通滤波器对语音数据进行降噪；

22、数据格式化：通过双线性插值法对噪声过滤处理后的指纹图像、面部与虹膜图像进行缩放，通过归一化对降噪处理后的语音数据的信号幅度调整到固定范围。

23、可选的，所述多模态特征融合与验证包括：

24、特征提取：对于每种生物特征(指纹、面部、虹膜、语音)，使用卷积神经网络(cnn)进行特征提取，生成特征向量；

25、特征融合：在特征提取完成后，使用全连接层对提取到的特征向量进行融合，生成综合特征向量ffused；

26、身份验证：将融合后的综合特征向量ffused与预先存储的模板数据进行匹配，通过计算余弦相似度来确定身份匹配度；

27、综合验证结果生成：根据余弦相似度的结果，判断匹配程度是否达到设定的验证阈值，若相似度超过设定的验证阈值，则通过验证，生成综合验证结果，并向权限管理模块发送验证通过信号。

28、可选的，所述权限管理模块包括：

29、权限等级设定：预先定义多个权限等级，每个权限等级对应不同的操作范围和访问权限，包括基本操作权限、中级维护权限、高级管理权限；

30、动态权限分配：将身份验证模块输出的综合验证结果与预设的可信度阈值上限以及可信度阈值下限进行比较，划分操作人员的身份可信度，包括基本可信度(综合验证结果低于可信度阈值下限)、中级可信度(综合验证结果介于可信度阈值下限与可信度阈值上限之间)、高级可信度(综合验证结果高于可信度阈值上限)，并根据可信度级别，自动分配相应的权限等级，包括对基本可信度分配基本操作权限、中级可信度分配中级维护权限、高级可信度分配高级管理权限；

31、多级权限管理：通过多级权限管理机制，基于动态权限分配的结果，使得不同权限等级的操作人员在其授权范围内进行电力设施的操作和控制。

32、可选的，所述智能锁设备特征提取包括：

33、特征数据采集：从每个智能锁设备中采集关键特征数据，包括物理位置pi、使用频率ui、权限分配ai和操作历史hi，其中：

34、物理位置pi通过gps或网络拓扑信息确定；

35、使用频率ui通过设备的操作次数或时间间隔计算；

36、权限分配ai根据当前设备权限设置采集；

37、操作历史hi包括过去的操作记录、错误日志和维护记录；

38、关联性分析：对每个智能锁设备的特征数据进行分析，计算智能锁设备之间的关联性，关联性通过多因素综合分析，计算智能锁设备i与设备j之间的关联度rij；

39、关联图构建：基于计算出的关联度rij，构建智能锁设备间的关联图g＝(v,e)，其中v表示智能锁设备节点，e表示节点之间的关联边,关联边的权重为关联度rij，定义智能锁设备间的相互关系。

40、可选的，所述图神经网络(gnn)模型包括：

41、智能锁设备节点的特征初始化：每个智能锁设备vi作为一个节点，初始化节点的特征向量特征向量由设备的物理位置pi、使用频率ui、权限分配ai和操作历史hi组成；

42、邻接矩阵和图结构构建：基于构建的智能锁设备间的关联图g＝(v,e)，通过邻接矩阵表示a表示关联图中的节点间关系，矩阵元素为设备间的关联权重；

43、消息传递与特征更新：在消息传递过程中引入设备状态相关的权重调节机制，对于每个节点vi，在每一层l上接收其邻居节点的信息，更新节点的特征向量；

44、节点特征聚合与更新：每个节点在每一层通过与邻居节点的信息交互以及自环信息，更新自身的特征向量；

45、最终特征向量的输出与优化计算：经过l层的消息传递与聚合后，输出每个设备节点的最终特征向量最终的优化目标是对整个设备网络的操作和权限分配进行全局优化，对于每个节点vi，通过全连接层输出其操作策略si和权限分配ai。

46、可选的，所述策略调整包括：

47、权限动态分配调整：当智能锁设备的使用频率ui高于设定的频率阈值，提升智能锁设备的操作权限，当设备之间的关联度rij高于设定的关联度阈值时将自动提升操作人员对设备vj的权限；

48、操作优先级调整：根据智能锁设备的任务紧急程度高于预设的紧急阈值，实时调整智能锁设备的操作优先级；

49、资源分配调整：当前设备的负载系数li高于预设的负载阈值，自动增加网络带宽和电力的资源分配量，当设备的负载系数li低于预设的负载阈值，减少分配的资源分配量；

50、负载均衡调整：通过设备的负载状态li和设备容量ci的比值来调整，若设备的负载比li/ci≥1，则将部分任务转移给邻近的低负载设备vj；

51、应急响应调整：当检测到设备故障或紧急任务时，提升应急智能锁设备的操作优先级。

52、可选的，所述数据记录与分析模块包括：

53、实时记录操作日志：实时记录每次智能锁操作的日志信息，包括身份验证信息、操作时间、权限分配、锁具状态以及环境数据，其中：

54、所述身份验证信息为操作人员的身份验证数据，包括指纹、面部、虹膜或语音识别的验证结果；

55、所述操作时间为操作执行的时间戳，包括解锁、锁定操作的时间；

56、所述权限分配为当前操作人员在执行操作时的权限级别，包括基础权限、中级权限或高级权限；

57、所述锁具状态为智能锁设备的当前状态，锁具是处于解锁还是锁定状态；

58、所述环境数据为与操作相关的环境数据，包括温度、湿度；

59、日志分析与异常检测：对操作日志进行实时分析，采用行为模式检测算法，分析操作时间、身份验证与权限分配的匹配性，并检测异常行为，包括操作时间异常(如非工作时间段的操作)、权限分配异常(如操作权限与当前任务权限不匹配)、环境数据异常(如温度异常可能指示设备或环境异常)；

60、权限调整：当检测到异常操作行为时，自动调整操作人员的权限，包括降低操作权限或锁定敏感操作权限、根据异常程度触发安全响应(如报警或通知管理员介入)。

61、本发明的有益效果：

62、本发明，通过结合智能锁模块、身份验证模块、权限管理模块、多设备协同优化模块及数据记录与分析模块，能够实现对电力设施智能锁的远程控制、实时权限管理与动态协同优化，智能锁模块通过预制安装接口与电力设施的锁具进行安全物理连接，并结合电机驱动装置和状态传感器，能够实时反馈锁具的状态信息，并通过无线通信实现远程控制，极大提升了设备管理的自动化程度和操作便捷性。

63、本发明，通过多模态身份验证，结合指纹、面部、虹膜和语音识别等多种生物特征的融合验证，有效增强了身份验证的安全性与准确性，通过深度融合算法进行综合特征的提取与验证，避免了单一生物识别方式的局限性，确保了系统在复杂环境下的高效运行和精准验证，降低了误判和安全漏洞的风险，为整个电力设施的操作提供了安全保障。

64、本发明，通过图神经网络模型对智能锁设备的操作和权限分配进行全局优化，系统能够根据设备使用频率、物理位置和操作历史等多维度信息，动态调整设备间的协同策略和权限分配，再加上实时数据记录与分析模块，系统可以及时检测异常行为，自动调整操作权限，确保设备高效协作和系统的安全性、灵活性及操作效率，有效应对复杂的电力设施管理需求。