线夹异常检测装置、方法、智能线夹和存储介质与流程

1.本技术涉及电气设备技术领域，特别是涉及一种线夹异常检测装置、方法、智能线夹和存储介质。


背景技术：

2.设备线夹用于在电气设备的设备端子和电缆连接段之间进行导电连接，目前的设备线夹通常直接采用螺栓将设备端子和装有接线端子的电缆接线端直接连接在一起。而设备端子和接线端子的导电接触面积较小，螺栓应力容易导致设备端子和接线端子的接触面变形而产生间隙，导致连接松动，造成设备端子与接线端子接触不良，接口界面电阻大，温升大，进而导致电流过载运行。除此之外，室外的阴雨天气或者浸水环境同样会使线夹内部出现漏电的情况。这些问题都会导致用电安全隐患。


技术实现要素：

3.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够实时检测线夹接线处异常情况，避免线夹异常造成安全隐患的线夹异常检测装置、方法、智能线夹和存储介质。
4.第一方面，本技术提供了一种线夹异常检测装置，所述装置包括：
5.温度传感器，用于采集所述线夹接线位置处的温度数据；
6.检测模块，用于采集所述线夹接线位置处的电信号并经处理输出检测信号；
7.与所述温度传感器以及所述检测模块连接的处理器，用于基于所述温度数据判断所述线夹是否处于温度异常状态，基于所述检测信号判断所述线夹是否处于浸水异常状态；
8.与所述处理器连接的无线通信模块，用于在所述线夹处于所述温度异常状态和/或所述浸水异常状态时，进行异常上报和告警。
9.在其中一个实施例中，所述处理器基于温度变化曲线与异常曲线的比较结果，判断所述温度变化曲线是否存在异常，所述温度变化曲线基于所述温度数据生成，所述异常曲线基于所述线夹的历史异常温度数据所生成。
10.在其中一个实施例中，所述处理器基于温度预测曲线与所述异常曲线的比较结果，判断所述温度预测曲线是否存在异常，所述温度预测曲线由温度预测模型基于所述温度数据生成，所述温度预测模型基于所述线夹不同历史采集时刻的温度数据所生成。
11.在其中一个实施例中，所述温度预测模型还基于不同所述历史采集时刻的温度数据以及对应时刻的影响因子所生成，所述影响因子包括时刻电压和/或时刻电流。
12.在其中一个实施例中，所述检测模块包括探测电极、变压器、信号发生器、转换电路以及比较器，
13.所述探测电极，用于采集所述线夹接线位置处的电信号；
14.所述信号发生器用于生成方波信号；
15.所述变压器，用于基于所述电信号产生相应的电压，施加到所述信号发生器的输
出端，使得所述方波信号产生对应的波动信号并传输至所述转换电路；
16.所述转换电路，用于将所述波动信号转换为直流信号，并将所述直流信号输出至所述比较器；
17.所述比较器，用于基于所述直流信号，与所述比较器的参考信号进行比较，输出所述检测信号。
18.在其中一个实施例中，所述变压器的原边线圈的一端经上拉电阻连接到电源，所述原边线圈的另一端连接所述信号发生器的输出端，所述变压器的副边线圈两端连接所述探测电极；所述转换电路的输出端连接所述比较器。
19.在其中一个实施例中，所述装置还包括无线通信模块，用于在所述线夹处于所述温度异常状态和/或所述浸水异常状态时，进行异常上报和告警。
20.第二方面，本技术还提供了一种线夹异常检测方法，所述方法包括：
21.采集所述线夹接线位置处的温度数据；
22.采集所述线夹接线位置处的电信号并经处理输出检测信号；
23.基于所述温度数据判断所述线夹是否处于温度异常状态，基于所述检测信号判断所述线夹是否处于浸水异常状态；
24.在所述线夹处于所述温度异常状态和/或所述浸水异常状态时，进行异常上报和告警。
25.第三方面，本技术还提供了一种智能线夹，所述智能线夹包括上述第一方面的所述的线夹异常检测装置。
26.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面的内容。
27.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面的内容。
28.上述线夹异常检测装置、方法、智能线夹和存储介质，通过温度传感器采集所述线夹接线位置处的温度数据；检测模块采集所述线夹接线位置处的电信号并经处理输出检测信号；与所述温度传感器以及所述检测模块连接的处理器，基于所述温度数据判断所述线夹是否处于温度异常状态，基于所述检测信号判断所述线夹是否处于浸水异常状态，与所述处理器连接的无线通信模块，用于在所述线夹处于所述温度异常状态和/或所述浸水异常状态时，进行异常上报和告警，实现对线夹接线处异常状态的实时监测，避免线夹接线处的异常状态导致用电安全问题，提高使用线夹的安全性。
附图说明
29.图1为一个实施例中线夹异常检测装置的结构框图；
30.图2为一个实施例中检测模块12的结构框图；
31.图3为一个实施例中转换电路204的结构框图；
32.图4为一个实施例中智能线夹的结构框图；
33.图5为一个实施例中线夹异常检测方法的流程框图。
具体实施方式
34.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
35.除非另作定义，本技术所涉及的技术术语或者科学术语应当为本技术所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本技术所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本技术所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本技术所涉及的“连接”、“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本技术所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“a和/或b”可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本技术所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
36.在本实施例中提供一种线夹异常检测装置，如图1所示，包括温度传感器11、检测模块12、与所述温度传感器11以及所述检测模块12连接的处理器13、无线通信模块14，其中：
37.温度传感器11，用于采集所述线夹接线位置处的温度数据；
38.检测模块12，用于采集所述线夹接线位置处的电信号并经处理输出检测信号；
39.处理器13，用于基于所述温度数据判断所述线夹是否处于温度异常状态，基于所述检测信号判断所述线夹是否处于浸水异常状态；
40.无线通信模块14，用于在所述线夹处于所述温度异常状态和/或所述浸水异常状态时，进行异常上报和告警。
41.具体地，温度传感器11周期性地采集线夹接线位置处的温度数据，并将温度数据实时传输至处理器13，每一组温度数据均携带了对应的采集时间戳，处理器13根据每一组温度数据判断线夹是否处于温度异常状态。检测模块12实时采集线夹位置接线处的电信号，并对电信号进行浸水异常判断处理，输出检测信号至处理器13，处理器13根据检测信号判断线夹是否处于浸水异常状态，在线夹处于温度异常状态和/或浸水异常状态时，无线通信模块14进行异常上报和告警。
42.在本实施例中，通过温度传感器采集所述线夹接线位置处的温度数据；检测模块采集所述线夹接线位置处的电信号并经处理输出检测信号；与所述温度传感器以及所述检测模块连接的处理器，基于所述温度数据判断所述线夹是否处于温度异常状态，基于所述检测信号判断所述线夹是否处于浸水异常状态，实现对线夹接线处异常状态的实时监测，避免线夹接线处的异常状态导致用电安全问题，提高使用线夹的安全性。在处理器13判断出所述线夹处于温度异常状态和/或所述浸水异常状态后，将最终的判断结果发送至无线通信模块14。其中，温度异常状态包括温度变化曲线异常和/或温度预测曲线异常。无线通信模块14接收到异常后，将异常原因和异常位置进行上报和告警。运维人员能够及时接收
到异常告警优化相关线路，提高线夹所处线路的运维效果。并且通过无线通信模块14能够将异常输出传输至系统后台进行存储。
43.在一个实施例中，所述处理器13基于温度变化曲线与异常曲线的比较结果，判断所述温度变化曲线是否存在异常，所述温度变化曲线基于所述温度数据生成，所述异常曲线基于所述线夹的历史异常温度数据所生成。
44.具体地，处理器13根据所需设定时长(如一个月、一周、一天或者一小时)，获取设定时长内的温度数据构建温度变化曲线，并让温度变化曲线遍历异常温度曲线库中的异常曲线，比较二者的相似度是否大于设定阈值。若该温度变化曲线与异常温度曲线库中的任一异常曲线的相似度大于设定阈值，则该温度变化曲线存在异常，该设定时长内的线夹处于温度异常状态，否则，该温度变化曲线正常，该设定时长内的线夹温度正常。在温度变化曲线被判定为异常曲线时，将该温度变化曲线添加至异常温度曲线库。
45.其中，温度变化曲线的设定时长与生成异常曲线的温度数据的设定时长一致。温度变化曲线遍历异常温度曲线库中的异常曲线时，需要保持温度变化曲线与异常曲线的的图像尺寸和数据比例关系相同。异常温度曲线库除了由历史异常温度数据所生成的异常曲线，还包括模拟线夹接线处温度异常情况生成的异常曲线。
46.可选地，一般而言，线夹接线位置处出现温度异常情况可能是因为设备端子与接线端子接口界面电阻大，导致电流过载运行，使得该位置温升较大，出现温度异常情况。此外，若线夹接线位置处出现漏电，漏电电流热效应也可能使得局部位置出现温升情况，导致出现温度异常。同样的，接线位置出现短路异常也可能出现高温异常情况，因此针对这些不同的异常情况，可以预先构建多组不同的异常温度曲线库。异常温度曲线库包含不同异常情况的异常曲线，异常曲线的数据采集的节点、时长也各不相同。在进行异常检测时，能够根据需要检测的异常情况，选择构建对应时长的温度曲线，与对应的异常温度曲线库进行比对，以实现不同异常情况的针对性检测。
47.可选地，基于该设定时长下的温度变化曲线，控制异常温度曲线库中的异常曲线的数量，遍历所述异常曲线，基于温度变化曲线与异常曲线的比较结果，判断所述温度变化曲线是否存在异常。其中，具体的异常曲线体量可以根据实际检测效率和检测精度的需求衡量，此处不做固定限制。在本具体实施例中通过控制异常曲线的比对数量，避免需要遍历比对的数据过多导致检测效率降低的问题，提高线夹异常检测的效率。
48.上述实施例中，通过处理器将采集到的温度数据生成温度变化曲线，进而与异常曲线进行比较，得到线夹接线处的温度异常检测结果，实现对线夹接线处温度异常状态的实时监测。
49.在一个实施例中，所述处理器13基于温度预测曲线与所述异常曲线的比较结果，判断所述温度预测曲线是否存在异常，所述温度预测曲线由温度预测模型基于所述温度数据生成。
50.其中，温度预测曲线对应的时长基于预测需求自行设置。
51.具体地，处理器13将实时采集到的线夹接线处的温度数据输入温度预测模型，得到对应时刻的温度预测曲线。将该时刻的温度预测曲线遍历异常温度曲线库中的异常曲线，比较二者的相似度是否大于设定阈值。若该时刻的温度预测曲线与异常温度曲线库中的任一异常曲线的相似度大于设定阈值，则该时刻的温度预测曲线存在异常，该时刻下线
夹接线处的温度存在异常可能，否则，该时刻的温度预测曲线正常，该时刻下线夹接线处的温度正常。
52.上述温度预测模型可以是多种不同的温度预测方式，在此对具体的温度预测方式不做固定限制。
53.在其中一个实施例中，所述温度预测模型基于所述线夹的不同历史采集时刻的温度数据所生成。
54.可选地，所述温度预测模型还可以基于不同历史采集时刻的温度数据以及对应时刻的影响因子所生成，所述影响因子包括时刻电流和时刻电压。
55.在本实施例中，除了基于不同历史采集时刻的温度数据生成所述温度预测模型，还可以让对应时刻的时刻电流和/或时刻电压充当该温度数据的影响因子，实现更精准的温度预测。
56.示例性地，提供一种温度预测模型，所述温度预测模型为f(xi)＝ω1x1+ω2x2+
…
+ωnxi，其中，f(xi)为温度预测模型的预测结果，[ω1，ω2，
…
，ωn]为不同时间节点采集温度数据的影响系数，[x1，x2，
…
，xi]为不同时间节点采集到的温度数据，包括实时温度数据和多个历史温度数据。所述影响系数基于不同时间节点的温度数据与温度预测结果的实际关联或基于历史温度数据的线性关系情况来设置，同时可以基于线夹接线位置处的电流情况来对其进行调整。以此类推，将下一预测时间节点的预测结果f(xi)作为历史温度数据，配置相应的影响系数，通过上述温度预测模型，可以得到f(x
i+1
)的预测结果。
[0057]
可选地，根据不同时间节点采集温度数据对应的时刻电压和/或时刻电流的值，预先设置相映射的影响因子取值，然后将其与温度预测模型预测结果f(xi)相乘，得到更高检测精度的温度预测模型uf(xi)。一般而言，检测的时间节点越靠近当前预测的时间节点，那么该时间节点下的温度数据和温度预测结果的关联性越高。
[0058]
具体地，根据温度预测曲线所需要的预测结果的数量，对应进行未来多个不同时间节点的温度预测，进而得到该温度预测曲线。
[0059]
在一个实施例中，如图2所示，所述检测模块12包括探测电极201、变压器202、信号发生器203、转换电路204以及比较器205。所述探测电极201，用于采集所述线夹接线位置处的电信号。所述信号发生器203，用于产生方波信号，所述变压器202，用于基于所述电信号产生相应的电压，施加到所述信号发生器203的输出端，使得所述方波信号产生对应的波动信号并传输至所述转换电路204。所述转换电路204，用于将所述波动信号转换为直流信号，并将所述直流信号输出至所述比较器205。所述比较器205，用于基于所述直流信号，与所述比较器205的参考信号进行比较，输出所述检测信号。
[0060]
其中，信号发生器203可以为简单方波信号发生器，或通过运算放大器和比较器实现的信号发生器，或通过非运算放大器和非比较器实现的信号发生器。通过运算放大器和比较器实现的信号发生器可以具体为：移相式正弦波信号发生器、文氏电桥正弦波信号发生器、正交正弦波信号发生器、矩形脉冲信号发生器、三角波信号发生器。通过非运算放大器和非比较器实现的信号发生器可以具体为：采用三极管构建的振荡电路信号发生器、通过时基电路芯片实现的振荡电路信号发生器、通过带有反相器的逻辑电路实现的振荡电路信号发生器。
[0061]
具体地，如图3所示，转换电路204可以具体为顺序相连的绝对值电路301、差动放
大电路302和积分滤波电路303。交流信号输入绝对值电路301的输入端，经过差动放大电路302和积分滤波电路303后，输出直流信号到比较器205的同相端。
[0062]
示例性地，在其中一个实施例中，所述变压器202的原边线圈的一端经上拉电阻连接到电源(4.5v)，所述原边线圈的另一端连接所述信号发生器203的输出端，所述变压器202的副边线圈两端连接所述探测电极201；所述转换电路204的输出端连接所述比较器205。
[0063]
具体地，探测电极201连接在变压器202副边线圈的两端。信号发生器203具体为方波信号发生器，其产生一个频率在50～100hz之间、电位相对于电源4.5v对称的方波，此方波信号经变压器202耦合至探测电极201。
[0064]
当没有浸水发生时，探测电极201两端电阻为无穷大，变压器202处于空载状态。此时变压器202原边线圈与上拉电阻连接处的电压在信号发生器203产生的方波信号的驱动下，相对于电源4.5v呈等周期窄幅波动，得到小幅波动信号。此小幅波动信号经过转换电路204中的绝对值电路301、差动放大电路302、积分滤波电路303的调整后，变为直流电压信号，输出至比较器205的同相端。此时的直流电压信号的幅值低于比较器205的反向端的参考电压，比较器205的输出端输出低电平的检测信号。
[0065]
当浸水发生时，探测电极201两端电阻减小，变压器202负载加重。此时变压器202原边线圈与上拉电阻连接处的电压在信号发生器203产生的方波信号的驱动下，相对于电源4.5v的波动幅度增大，得到大幅波动信号。此大幅波动信号经过转换电路204中的绝对值电路、差动放大电路、积分滤波电路调整后，输出的直流电压信号相较无浸水状态时有显著提高。将此时的直流电压信号输出至比较器205的同相端，该直流电压信号的幅值高于比较器205的反向端的参考电压，比较器205的输出端输出高电平的检测信号。
[0066]
在本实施例中，由于整个浸水检测过程中探测电极201上始终为低频交流信号，不存在直流分量，因此，不会产生电化学腐蚀和极化现象，使浸水检测更加准确，不会产生误告警。同时通过不同电平的浸水检测信号也可以精准确定探测电极是否发生浸水，优化浸水异常检测效果。
[0067]
在一个示例实施例中，如图4所示，提供一种智能线夹，包括如上述各实施例中涉及的线夹异常检测装置，具体包括温度传感器11、检测模块12、无线通信模块14、与温度传感器11、检测模块12以及无线通信模块14连接的处理器13。其中检测模块12包括探测电极201、变压器202、信号发生器203、转换电路204以及比较器205。使用该智能线夹时，通过其机械结构将设备端子和接线端子放置于线夹的接线槽内部进行连接，通过螺栓锁紧连接线位置。该智能线夹可以实现上述各实施例中的功能。
[0068]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的线夹异常检测装置的线夹异常检测方法。该方法所提供的解决问题的实现方案与上述装置中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个线夹异常检测方法实施例中的具体限定可以参见上文中对于线夹异常检测装置的限定，在此不再赘述。
[0069]
在一个实施例中，如图5所示，提供一种线夹异常检测方法，所述方法包括以下步骤：
[0070]
s501，采集所述线夹接线位置处的温度数据。
[0071]
s502，采集所述线夹接线位置处的电信号并经处理输出检测信号。
[0072]
s503，基于所述温度数据判断所述线夹是否处于温度异常状态，基于所述检测信号判断所述线夹是否处于浸水异常状态。
[0073]
s504，在所述线夹处于所述温度异常状态和/或所述浸水异常状态时，进行异常上报和告警。
[0074]
在其中一个实施例中，所述s503基于所述温度数据判断所述线夹是否处于温度异常状态，基于所述检测信号判断所述线夹是否处于浸水异常状态包括以下步骤：
[0075]
基于温度变化曲线与异常曲线的比较结果，判断所述温度变化曲线是否存在异常。
[0076]
其中，所述温度变化曲线基于所述温度数据生成，所述异常曲线基于所述线夹的历史异常温度数据所生成。
[0077]
在其中一个实施例中，所述s503基于所述温度数据判断所述线夹是否处于温度异常状态，基于所述检测信号判断所述线夹是否处于浸水异常状态还包括以下步骤：
[0078]
基于温度预测曲线与所述异常曲线的比较结果，判断所述温度预测曲线是否存在异常。
[0079]
其中，所述温度预测曲线由温度预测模型基于所述线夹的实时温度数据生成，所述温度预测模型基于所述线夹不同历史采集时刻的温度数据所生成。
[0080]
可选地，所述温度预测模型还基于不同所述历史采集时刻的温度数据以及对应时刻的影响因子所生成，所述影响因子包括时刻电流和/或时刻电压。
[0081]
在其中一个实施例中，所述检测模块包括探测电极、变压器、信号发生器、转换电路以及比较器，所述s502采集所述线夹接线位置处的电信号并经处理输出检测信号包括以下步骤：
[0082]
s1，采集所述线夹接线位置处的电信号。
[0083]
s2，产生方波信号。
[0084]
s3，基于所述电信号产生相应的电压，使得所述方波信号产生对应的波动信号并传输至所述转换电路。
[0085]
s4，将所述波动信号转换为直流信号，并将所述直流信号输出至所述比较器。
[0086]
s5，基于所述直流信号，与所述比较器的参考信号进行比较，输出所述检测信号。
[0087]
在其中一个实施例中，所述变压器的原边线圈的一端经上拉电阻连接到电源，所述原边线圈的另一端连接所述信号发生器的输出端，所述变压器的副边线圈两端连接所述探测电极；所述转换电路的输出端连接所述比较器。
[0088]
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0089]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时上述各实施例中所述的装置。
[0090]
需要说明的是，本技术所涉及的数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
[0091]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0092]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0093]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种线夹异常检测装置，其特征在于，所述装置包括：温度传感器，用于采集线夹接线位置处的温度数据；检测模块，用于采集所述线夹接线位置处的电信号并经处理输出检测信号；与所述温度传感器以及所述检测模块连接的处理器，用于基于所述温度数据判断所述线夹是否处于温度异常状态，基于所述检测信号判断所述线夹是否处于浸水异常状态；与所述处理器连接的无线通信模块，用于在所述线夹处于所述温度异常状态和/或所述浸水异常状态时，进行异常上报和告警。2.根据权利要求1所述的线夹异常检测装置，其特征在于，所述处理器基于温度变化曲线与异常曲线的比较结果，判断所述温度变化曲线是否存在异常，所述温度变化曲线基于所述温度数据生成，所述异常曲线基于所述线夹的历史异常温度数据所生成。3.根据权利要求2所述的线夹异常检测装置，其特征在于，所述处理器基于温度预测曲线与所述异常曲线的比较结果，判断所述温度预测曲线是否存在异常，所述温度预测曲线由温度预测模型基于所述线夹的实时温度数据生成，所述温度预测模型基于所述线夹在不同历史采集时刻的温度数据所生成。4.根据权利要求3所述的线夹异常检测装置，其特征在于，所述温度预测模型还基于不同所述历史采集时刻的温度数据以及对应时刻的影响因子所生成，所述影响因子包括时刻电流和/或时刻电压。5.根据权利要求1所述的线夹异常检测装置，其特征在于，所述检测模块包括探测电极、变压器、信号发生器、转换电路以及比较器，所述探测电极，用于采集所述线夹接线位置处的电信号；所述信号发生器，用于生成方波信号；所述变压器，用于基于所述电信号产生相应的电压，施加到所述信号发生器的输出端，使得所述方波信号产生对应的波动信号并传输至所述转换电路；所述转换电路，用于将所述波动信号转换为直流信号，并将所述直流信号输出至所述比较器；所述比较器，用于基于所述直流信号，与所述比较器的参考信号进行比较，输出所述检测信号。6.根据权利要求5所述的线夹异常检测装置，其特征在于，所述变压器的原边线圈的一端经上拉电阻连接到电源，所述原边线圈的另一端连接所述信号发生器的输出端，所述变压器的副边线圈两端连接所述探测电极；所述转换电路的输出端连接所述比较器。7.一种线夹异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：采集线夹接线位置处的温度数据；采集所述线夹接线位置处的电信号并经处理输出检测信号；基于所述温度数据判断所述线夹是否处于温度异常状态，基于所述检测信号判断所述线夹是否处于浸水异常状态；在所述线夹处于所述温度异常状态和/或所述浸水异常状态时，进行异常上报和告警。8.一种智能线夹，包括如权利要求1至6任一项所述的线夹异常检测装置。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的装置。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的装置。

技术总结
本申请涉及一种线夹异常检测装置、方法、智能线夹和存储介质。所述装置包括：温度传感器，用于采集所述线夹接线位置处的温度数据；检测模块，用于采集线夹接线位置处的电信号并经处理输出检测信号；与所述温度传感器以及所述检测模块连接的处理器，用于基于所述温度数据判断所述线夹是否处于温度异常状态，基于所述检测信号判断所述线夹是否处于浸水异常状态，与所述处理器连接的无线通信模块，用于在所述线夹处于所述温度异常状态和/或所述浸水异常状态时，进行异常上报和告警。采用本方法能够实现对线夹接线处异常状态的实时监测，避免线夹接线处的异常状态导致用电安全问题，提高使用线夹的安全性。高使用线夹的安全性。高使用线夹的安全性。


技术研发人员：邹嘉焜 陈锦涛 李崇基 苏万煌 林辉 何治安 陈创升 杨炎龙 范世鹏 王睿 陈卓滢 钟振兴 高奕龙 陈华杰 罗志杰
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司广州供电局
技术研发日：2023.07.12
技术公布日：2023/10/15