水电站消防监控方法、系统、电子设备和存储介质与流程

本技术涉及水电站，尤其涉及一种水电站消防监控方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着社会经济与科技的飞速发展，水电站作为重要的能源供应基地，其安全稳定运行对于保障能源供应、维护社会稳定具有举足轻重的意义。然而，水电站内部设备复杂、环境多变，一旦发生火灾等突发事件，后果将不堪设想。因此，如何有效监控和预防水电站火灾，成为当前亟待解决的问题。

2、传统的水电站消防监控方法主要依赖人工巡检和简单的报警系统，这种方式不仅效率低下，而且存在监控盲区，难以及时发现并处理火灾隐患。随着信息技术的不断进步，水电站消防监控也逐渐向智能化、自动化方向发展。然而，当前市场上的消防监控系统往往只能针对单一消防信息进行监测，无法全面、准确地评估水电站的火灾风险。

技术实现思路

1、本技术的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本技术的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

2、本公开的一些实施例提出了一种水电站消防监控方法、系统、电子设备和存储介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

3、第一方面，本公开的一些实施例提供了一种水电站消防监控方法，该方法包括以下步骤：

4、在水电站内部设置多个消防监控节点，获取每个所述消防监控节点的多源消防信息，所述多源消防信息包括温度数据、烟雾浓度数据、有害气体浓度数据以及视频图像信息；

5、将获取的所述多源消防信息传输至消防监控中心，对所述多源消防信息进行预处理，所述预处理包括数据清洗和格式转换；

6、分别设定所述温度数据、烟雾浓度数据、有害气体浓度数据的安全阈值和危险阈值；

7、计算获取的所述温度数据、烟雾浓度数据、有害气体浓度数据的实际值与所对应的所述安全阈值的差值；

8、基于所述差值，分别确定所述温度数据、烟雾浓度数据、有害气体浓度数据的权重系数，通过式(1)计算综合危险系数；

9、dc＝wt*(δt/δtmax)+ws*(δs/δsmax)+wg*

10、(δg/δgmax)(1)；

11、其中，所述wt为所述温度数据权重系数，所述ws为所述烟雾浓度数据权重系数，所述wg为有害气体浓度数据权重系数，所述δtmax为所述温度数据的安全阈值和危险阈值的差值，所述δsmax为所述烟雾浓度数据的安全阈值和危险阈值的差值，所述δgmax为所述有害气体浓度数据的安全阈值和危险阈值的差值，所述δt为所述温度数据的实际值，所述δs为所述烟雾浓度数据的实际值，所述δg为所述有害气体浓度数据的实际值，dc为所述综合危险系数，其中，所述wt、ws、wg的和为1；

12、若计算出的所述综合危险系数达到或超过预设的消防系数阈值，则通过预设视频图像特征分析算法，对获取到的所述视频图像信息进行特征提取得到视频图像特征信息；

13、响应于所述视频图像特征信息包括火灾特征信息，则判定水电站内部存在火灾隐患或已发生火灾，触发警报系统。

14、可选地，在本发明提供的上述实施例中，视频图像信息进行特征提取得到视频图像特征信息还包括：

15、按照预设规则提取所述视频图像信息中的连续图像帧；

16、分析所述连续图像帧中的每一个的颜色矩，以识别与火灾相关的颜色特征；

17、利用纹理分析算法提取所述连续图像帧中的每一个的纹理特征，所述纹理特征包括烟雾纹理特征和火焰纹理特征；

18、通过边缘检测算法识别所述连续图像帧中的每一个的物体形状特征；

19、分析所述连续图像帧的像素值变化，以捕捉动态行为特征；

20、将所述颜色特征、纹理特征、物体形状特征以及动态行为特征进行特征融合处理，生成综合特征向量；

21、将所述综合特征向量与预设的火灾特征库进行比对进行火灾判定。

22、可选地，在本发明提供的上述实施例中，上述在水电站内部设置多个消防监控节点包括：

23、对水电站内部进行结构分析，确定水电站的关键区域和设备位置；

24、基于所述分析结果，确定消防监控节点的初步设置位置；

25、在每个所述消防监控节点的初步设置位置安装消防监控设备，确定所述消防监控设备安装位置为所述消防监控节点，所述消防监控设备包括温度传感器、烟雾探测器、有害气体探测器和摄像头；

26、基于确定的所述水电站的关键区域和设备位置构建水电站内部的虚拟地图坐标系，为每个所述消防监控节点分配唯一的虚拟坐标；

27、为每个所述消防监控设备在所述虚拟地图坐标系中分配虚拟坐标，将虚拟坐标相同的所述消防监控设备和消防监控节点相匹配进行关联。

28、可选地，在本发明提供的上述实施例中，上述方法还包括：

29、实时接收并处理各个所述消防监控节点传输的温度数据、烟雾浓度数据、有害气体浓度数据及视频图像信息；

30、根据接收到的多源消防信息，判断各个消防监控节点是否出现异常情况，其中异常情况包括温度数据、烟雾浓度数据或有害气体浓度数据超过对应的安全阈值；

31、当判定某个消防监控节点出现异常情况时，在虚拟地图坐标系中，对应更新该消防监控节点的显示状态并确定该消防监控节点为异常节点，所述更新该消防监控节点的显示状态包括改变节点颜色、大小、形状以及添加动态警示效；

32、获取所述异常节点的相关信息，所述异常节点的相关信息包括虚拟坐标、异常数据类型，并将所述异常节点的相关信息实时推送至消防监控中心；

33、将所述异常节点的综合危险系数及视频图像特征信息同步到虚拟地图坐标系上，并在所述虚拟地图坐标系上以可视化方式展

34、可选地，在本发明提供的上述实施例中，上述方法还包括：

35、根据各个所述异常节点的综合危险系数、位置关系以及时间顺序，构建火灾蔓延模型；

36、利用所述火灾蔓延模型，在所述虚拟地图坐标系上模拟火灾蔓延路径和速度；

37、结合水电站内部的结构信息、设备分布以及灭火设施的配置情况，对模拟的火灾蔓延结果进行优化和调整；

38、将优化后的火灾蔓延模拟结果在虚拟地图坐标系上以可视化方式展示。

39、可选地，在本发明提供的上述实施例中，上述方法还包括：

40、根据所述火灾蔓延模拟结果，确定受火灾威胁的关键区域和设备；

41、评估各个关键区域和设备的火灾风险等级，以及可能造成的损失；

42、结合水电站内部的应急资源和人员配置情况，生成针对性的应急响应计划；

43、将生成的应急响应计划推送至消防监控中心及预设人员。

44、可选地，在本发明提供的上述实施例中，上述方法还包括：

45、确认水电站内部需要评估的关键区域和设备，包括发电机房、变压器区、控制室及标记重要设备；

46、针对每个所述关键区域和设备，选定评估指标，所述评估指标包括火灾发生概率、易燃性指数、火灾蔓延速度、设备价值以及人员密度；

47、收集每个所述关键区域和设备的相关基础数据，所述相关基础数据包括历史火灾记录、设备维护状况、实时人员分布；

48、利用预设的火灾风险评估模型，结合所述相关基础数据，对每个所述关键区域和设备进行火灾风险等级的确定；

49、针对每个所述关键区域和设备，根据其特定的火灾风险等级预测直接损失与间接损失。

50、第二方面，本公开的一些实施例提供了一种水电站消防监控系统，该系统包括：

51、获取模块，用于在水电站内部设置多个消防监控节点，获取每个所述消防监控节点的多源消防信息，所述多源消防信息包括温度数据、烟雾浓度数据、有害气体浓度数据以及视频图像信息；

52、预处理模块，用于将获取的所述多源消防信息传输至消防监控中心，对所述多源消防信息进行预处理，所述预处理包括数据清洗和格式转换；

53、阈值设置模块，用于分别设定所述温度数据、烟雾浓度数据、有害气体浓度数据的安全阈值和危险阈值；

54、计算模块，用于计算获取的所述温度数据、烟雾浓度数据、有害气体浓度数据的实际值与所对应的所述安全阈值的差值；基于所述差值，分别确定所述温度数据、烟雾浓度数据、有害气体浓度数据的权重系数；

55、特征提取模块，用于若计算出的所述综合危险系数达到或超过预设的消防系数阈值，则通过预设视频图像特征分析算法，对获取到的所述视频图像信息进行特征提取得到视频图像特征信息；

56、警报模块，用于响应于所述视频图像特征信息包括火灾特征信息，则判定水电站内部存在火灾隐患或已发生火灾，触发警报系统。

57、第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面中任一实现方式所描述的方法。

58、第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一实现方式所描述的方法。

59、本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过综合运用了多源信息融合技术，能够实时获取并处理水电站内部温度、烟雾浓度、有害气体浓度及视频图像等多维度消防信息，通过构建智能分析模型，实现火灾隐患的精准识别和预警。同时，结合可视化技术，将监控数据与虚拟地图坐标系相结合，直观展示火灾蔓延趋势和异常情况，便于监控人员迅速做出判断和应急响应。此外，本发明还引入火灾风险评估机制，对水电站关键区域和设备进行全面评估，生成针对性的应急计划，从而全方位提升水电站的消防安全水平，确保其稳定、安全运行，为能源供应提供保障。