技术领域
[0001] 本发明涉及电力系统、电网设备检测领域，具体而言，涉及一种电网设备的水浸检测方法、装置及电子设备。
相关背景技术
[0002] 近年来，电网设备在城市建设中成为主要选择，并在城市建设时，电网设备通常设置在户外，其会受到雨水等天气因素的影响，导致其表面潮湿，由于在制造电网设备时就考虑提高其防水、防潮性能，使得人们往往忽略了开展对电网设备的防水分侵入工作。
[0003] 目前对电网设备的水分侵入检测仍比较匮乏，无法及时有效地进行水侵监测，若未对电网设备在使用过程中进行防水检测，长期以往可能会导致电网设备进水，导致电线短路，从而引发通信中断等问题，影响电力系统的正常运行。因此，对电网设备进行水浸检测是非常重要的，可以确保电力系统的正常运行和安全性。
[0004] 针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
具体实施方式
[0022] 为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
[0023] 需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0024] 根据本发明实施例，提供了一种电网设备的水浸检测方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0025] 图1是根据本发明实施例的一种电网设备的水浸检测方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
[0026] 步骤S102，获取监测数据。
[0027] 其中，监测数据由多种类型的传感器分别对电网设备周围环境进行监测得到，多种类型的传感器安装在电网设备的周围，多种类型的传感器包括如下至少之一：温度传感器、液位传感器、音频传感器。
[0028] 上述的监测数据可以用于表征电网设备所处位置的周围环境水平，例如，电网设备所处位置的温度水平、湿度水平或者噪音水平。该监测数据可以包括如下至少之一：温度数据、湿度数据、水量数据、水位数据、音频数据，此处对监测数据不做限定，可以根据实际需求进行确定。该监测数据可以由传感器实时监测并发送，也可以由传感器发送至云存储平台存储以供调用。进一步的，传感器监测到数据后，可以生成监测数据并同步生成监测数据标识，该监测数据可以用于唯一确定该监测数据以及监测到该监测数据的传感器。生成监测数据标识可以通过生成监测数据的时间戳结合随机数来生成，也可以使用通用唯一标识符或者全局唯一标识符等唯一标识符来生成。通过该监测数据，可以实时准确的监测到电网设备的周围环境，以便后续进行水浸检测。
[0029] 上述的电网设备可以用来传输和分配电力，是电力系统的基础设施，确保电力的稳定供应和安全使用。通过电网设备，可以将产生的电能传输到用户处，同时在输送过程中实现电能的调度和控制，以满足不同区域和用户的用电需求。该电网设备可以是发电设备、输电设备或者是配电设备，例如，电网设备可以是变电站、发电厂、变压器、电缆或者是开关设备；上述的电网设备可以是送电网、高压配电网、中压配电网或者是低压配电网的设备，此处对电网设备的类型不做限定，可以根据实际需求进行确定。
[0030] 上述的传感器是一种可以检测、感知并接收特定物理量或者特定信号的设备，亦即，通过该传感器可以监测电网设备气温环境、湿度环境、噪音环境。该传感器可以包括如下至少之一：温度传感器、液位传感器、音频传感器、压力传感器、光学传感器，此处对传感器的类型不做限定，可以根据实际需求进行确定。
[0031] 在一种可选的实施例中，传感器可以固定安装在电网设备周围，也可以可拆卸地安装在电网设备周围以便于维修保养。可选的，可以在电网设备出厂时就将传感器安装在电网设备的周围，也可以在电网设备铺设完成后再安装。
[0032] 进一步的，可以在安装传感器时，同步记录传感器安装的位置，生成传感器标识，该传感器标识可以包括但不限于传感器信息、安装位置信息，此处对传感器标识不做限定，可以根据实际需求进行确定。通过该传感器标识，可以定位监测到该监测数据的传感器，也可以确定传感器的安装位置。或者，也可以生成传感器及其安装位置的数据表，通过该数据表可以确定各个传感器的安装位置。
[0033] 上述的温度传感器可以用于检测、感知并接收电网设备周围温度，并将温度转换为电信号输出，以被获取和分析处理。温度传感器可以包括如下至少之一：热敏电阻传感器、热电偶传感器、红外线传感器，此处对温度传感器的类型不做限定，可以根据实际需求进行确定。可以基于电网设备历史发生事故的情况，将该温度传感器安装在电网设备周围温度易发生明显变化的位置，从而当电网设备进水或者电网设备过热时，能够及时监测到温度变化。
[0034] 上述的液位传感器可以用于检测、感知并接收电网设备周围液体高度或者液体体积，并将液体高度或者液体体积转换为电信号输出，以被获取和分析处理。液位温度传感器可以包括如下至少之一：浮子式液位传感器、压力式液位传感器、超声波液位传感器，此处对液位传感器的类型不做限定，可以根据实际需求进行确定。可以根据电网设备所处地理位置历史发生水灾的情况，将该液位传感器安装在电缆井、变电站等地势低，容易发生积水的位置，从而当液位超过预设阈值时，能够及时监测到液体液位变化。
[0035] 上述的音频传感器可以用于检测、感知并接收电网设备周围声音，并将声音信号转换为电信号输出，以被获取和分析处理。音频传感器可以包括如下至少之一：麦克风传感器、振动传感器、声音频谱传感器，此处对音频传感器的类型不做限定，可以根据实际需求进行确定。可以根据电网设备所处地理位置的天气情况，将该音频传感器安装在电力设备裸露铺设的位置，从而当有水流动的声音时，能够及时监测到水流情况。
[0036] 在一种可选的实施例中，可以直接从传感器中获取监测数据，也可以从云存储平台中获取监测数据，云存储平台中的监测数据是由传感器定时上传的。也可以从电力系统的监控系统中获取监测数据。还可以由人为上报监测数据。
[0037] 在又一种可选的实施例中，可以通过解析监测数据标识得到监测数据。可选的，可以根据通信协议对监测数据标识进行解析，根据命令参数执行相应的操作。
[0038] 步骤S104，对监测数据进行识别，确定监测数据中的异常数据。
[0039] 其中，异常数据的类型包括如下至少之一：温度异常数据、水位异常数据、音频异常数据。
[0040] 上述的异常数据可以为表征电网设备所处位置的周围环境异常水平的数据，具体可以为指示电力设备发生水浸，例如，电网设备所处位置的温度异常水平、湿度异常水平或者噪音异常水平。该异常数据可以包括如下至少之一：温度异常数据、湿度异常数据、水量异常数据、水位异常数据、音频异常数据，此处对异常数据不做限定，可以根据实际需求进行确定。通过该异常数据，可以实时准确的监测到电网设备的周围异常环境，以指示电网设备存在异常。
[0041] 上述的温度异常数据可以为表征电网设备所处位置的周围温度异常的数据，具体的，温度异常数据可以为该电网设备所处位置的周围温度大于预设温度的温度数据，该温度异常数据可以包括但不限于温度，该预设温度为指示电网设备处于正常运行时的温度值。通过该温度异常数据，可以实时准确的监测到电网设备的周围温度异常，可能存在故障。
[0042] 上述的水位异常数据可以为表征电网设备所处位置的周围水位异常的数据，具体的，水位异常数据可以为该电网设备所处位置的周围水位高于预设水位的水位数据，该水位异常数据可以包括但不限于水位高度，该预设水位为指示电网设备处于正常运行时未发生水浸的水位高度值。通过该水位异常数据，可以实时准确的监测到电网设备的周围水位异常，可能存在水浸的情况。
[0043] 上述的音频异常数据可以为表征电网设备所处位置的周围由水流经过的数据，具体的，音频异常数据可以为监测数据为预设水浸音频数据时的音频数据，该音频异常数据可以包括但不限于声波的频率、振幅，该预设水浸音频数据为指示电网设备周围发生水浸时的音频数据。通过该音频异常数据，可以实时准确的监测到电网设备的周围有液体流经，可能有积水。
[0044] 在一种可选的实施例中，可以将监测数据输入至预先训练好的第一识别模型进行识别，确定异常数据。该第一识别模型可以包括如下至少之一：逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机，此处对第一识别模型不做限定，可以根据实际需求进行确定。可以根据监测数据类型的不同，设置第一识别模型的类型可以包括但不限于：第一温度识别模型、第一水位识别模型、第一音频识别模型，此处不做限定，可以根据需要进行设定。例如，可以将温度数据、水位数据、音频数据作为监测数据，分别输入至预先训练好的第一温度识别模型、第一水位识别模型、第一音频识别模型进行识别，确定出各监测数据中的异常数据。
[0045] 在另一种可选的实施例中，可以通过聚类算法对监测数据进行识别，初始化聚类中心，计算各个监测数据与簇中心的距离，输出的聚类结果可用于识别监测数据中的异常数据，例如，以三种类型的监测数据为例进行说明，可以将三种不同类型的监测数据分别分为3个数据簇，或者，也可以根据地理位置不同对监测数据分簇，其次，观察各个簇的异常值，例如距离簇中心的距离大于预设阈值的数据值为异常数据。该聚类算法可以包括如下至少之一：K‑均值聚类算法、高斯混合模型聚类算法，此处对聚类算法不做限定，可以根据实际需求进行确定。
[0046] 在又一种可选的实施例中，针对监测数据的类型，例如，以监测数据有三种类型为例进行说明，将监测数据划分为温度监测数据、水位监测数据、音频监测数据，可以预先存储有各个类型的监测数据对应的预设正常运行数据范围，即存储有温度监测数据对应的预设温度正常运行数据范围、水位监测数据对应的预设水位正常运行数据范围以及音频监测数据对应的预设音频正常运行数据范围，将监测数据分别与对应类型的预设正常运行数据范围进行比对，若监测数据不在预设正常运行数据范围内的，则该监测数据为异常数据。
[0047] 步骤S106，基于异常数据和异常数据对应的传感器所在的位置，确定水浸发生的位置。
[0048] 上述的异常数据对应的传感器所在的位置为上述步骤S102中传感器安装在电力设备周围的具体位置，该位置可以用于指示安装在该位置的传感器监测到的检测数据为异常数据，也就是该位置的电力设备发生了水浸。
[0049] 上述的水浸可以为用于指示电网设备浸水。当水流进电力设备或者在电力设备表面，电力设备可能会发生浸水的情况，从而可能会导致电力系统短路、漏电、设备损坏，甚至引发火灾等严重后果，因此，需要及时对水浸情况进行监测。
[0050] 在一种可选的实施例中，可以在确定监测数据中的异常数据后，解析该异常数据对应的监测数据标识，得到与该异常数据对应的传感器，进一步的，可以通过传感器确定对应的传感器标识，进而通过解析该传感器标识确定传感器安装在电力系统的具体位置，进而确定水浸发生的位置，或者，也可以从预先配置的数据表中确定传感器对应的安装位置。可选的，可以根据通信协议对该监测数据标识进行解析，根据命令参数执行相应的操作。
[0051] 步骤S108，生成报警信息。
[0052] 其中，报警信息中包含水浸发生的位置。
[0053] 上述的报警信息可以用于指示电力设备发生水浸，该报警信息可以包括如下至少之一：水浸发生的位置、水浸发生的时间、水浸处理策略，此处对报警信息不做限定，可以根据实际需求进行确定。
[0054] 进一步的，可以预先配置报警信息生成的条件、报警规则，可选的，报警信息的生成条件可以为确定存在异常数据时，也可以为确定水浸发生的位置时。报警信息的报警规则为可以通过将该报警信息上传至电力系统的监控系统中以报警提示电力设备发生水浸，也可以发送报警信息至运维人员持有的终端上，通过声音报警、震动报警、文字报警等方式提醒运维人员有报警信息以尽快处理。
[0055] 在本发明实施例中，提供了一种电网设备的水浸检测方法，包括：获取监测数据；对监测数据进行识别，确定监测数据中的异常数据；基于异常数据和异常数据对应的传感器所在的位置，确定水浸发生的位置；生成报警信息。容易注意到的是，本申请通过主动监测电网设备周围环境数据，自动识别监测数据其中的异常数据，从而准确确定电网设备发生水浸的位置，达到了及时准确监测电网设备水浸的目的，从而实现了及时准确识别电网设备发生水浸的技术效果，进而解决了现有技术难以及时监测电网设备水浸的技术问题。
[0056] 可选地，对监测数据进行识别，确定监测数据中的异常数据，包括：对监测数据进行识别，确定监测数据的类型，其中，监测数据的类型包括：温度监测数据、水位监测数据、音频监测数据；基于监测数据的类型，确定与监测数据对应的预设数据；将监测数据与预设数据进行比较，确定监测数据是否为异常数据。
[0057] 上述的预设数据可以用于表征电网设备所处位置的周围环境正常水平，例如，电网设备所处位置的温度水平、湿度水平或者噪音水平。该预设数据可以包括如下至少之一：温度数据、湿度数据、水量数据、水位数据、音频数据，此处对预设数据不做限定，可以根据实际需求进行确定。该预设数据可以由人为自行确定，也可以由专家根据经验自行设定，此处不做限定；或者，也可以根据历史监测数据输入分析模型，由分析模型分析得到，分析模型可以包括如下之一：神经网络、决策树、支持向量机，此处对分析模型不做限定，可以根据实际需求进行确定。该预设数据可以预先存储至云存储平台存储以供调用。通过该预设数据，可以判断电网设备所处位置的周围环境处于正常水平，电网设备是否发生水浸。
[0058] 上述的温度监测数据可以用于表征电网设备所处位置的周围温度水平。该温度监测数据可以由温度传感器实时监测并发送，也可以由温度传感器发送至云存储平台存储以供调用。上述的水位监测数据可以用于表征电网设备所处位置的周围液体沉积水平。该水位监测数据可以由液位传感器实时监测并发送，也可以由液位传感器发送至云存储平台存储以供调用。上述的音频监测数据可以用于表征电网设备所处位置的周围液体流动水平。该音频监测数据可以由音频传感器实时监测并发送，也可以由音频传感器发送至云存储平台存储以供调用。
[0059] 在一种可选的实施例中，可以通过自定义规则，例如数据长度或者数据物理单位，识别监测数据类型；或者，通过正则表达式来识别监测数据类型；或者，通过将监测数据输入至预先训练好的第二识别模型进行识别，确定出各监测数据的类型。该第二识别模型可以包括如下至少之一：逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机，此处对第二识别模型不做限定，可以根据实际需求进行确定。
[0060] 在一种可选的实施例中，可以将监测数据分为不同的类型的数据，例如，将监测数据分为温度监测数据、水位监测数据以及音频监测数据三种不同类型的数据，由于不同类型的检测数据的指标、物理单位是不同的，可以针对监测数据的类型分别比对监测数据与预设数据。进一步的，将监测数据与预设数据进行比较确定该监测数据是否异常数据，若为异常数据，则说明电力设备可能发生水浸。可选的，将监测数据和预设数据输入比对模型，比对模型的输出值用于指示该监测数据是否为异常数据，该比对模型可以是如下之一：支持向量机、随机森林、逻辑回归、神经网络，此处对分析模型不做限定，可以根据实际需求进行确定。
[0061] 可选地，将监测数据与预设数据进行比较，确定监测数据是否为异常数据，包括：在监测数据为温度监测数据，预设数据为预设温度的情况下，如果温度监测数据大于预设温度，则确定温度监测数据为温度异常数据，如果温度监测数据小于或等于预设温度，则确定温度监测数据不为温度异常数据；在监测数据为水位监测数据，预设数据为预设水位的情况下，如果水位监测数据大于预设水位，则确定水位监测数据为水位异常数据，如果水位监测数据小于或等于预设水位，则确定水位监测数据不为水位异常数据；在监测数据为音频监测数据，预设数据为水浸音频数据的情况下，如果音频监测数据与水浸音频数据相同，确定音频监测数据为音频异常数据，如果音频监测数据与水浸音频数据不同，确定音频监测数据不为音频异常数据。
[0062] 在一种可选的实施例中，根据监测数据的类型不同，监测数据对应的预设数据就不同，因而比对监测数据和预设数据的规则就不同。
[0063] 若监测数据为温度监测数据，那么对应的预设数据为预设温度。由于电网设备进水会导致其内部的绝缘物质受潮降低绝缘性能，从而导致电网设备发生击穿故障会产生局部高温，所以可以设定当温度监测数据大于预设温度时确定该温度监测数据为温度异常数据，否则不为温度异常数据。若监测数据为水位监测数据，那么对应的预设数据为预设水位。当降雨增多，电网设备周围可能会发生积水，引起水位增高，所以可以设定水位监测数据大于预设水位时确定水位监测数据为水位异常数据，否则不为水位异常数据。若监测数据为音频监测数据，那么对应的预设数据为水浸音频数据。由于不同物质的声音特征是不同的，例如声音的频率、音调是不同的，因此可以通过识别该音频监测数据是否与水浸音频数据相同，来确定该音频监测数据是否为水浸音频数据。
[0064] 可选地，在监测数据为音频监测数据，预设数据为水浸音频数据的情况下，该方法还包括：对音频监测数据进行特征分析，得到音频监测数据的音频监测特征，其中，音频监测特征包括如下至少之一：音频频率、音频振幅、音频波形；确定音频监测特征与水浸音频数据对应的预设水浸音频的相似度；基于相似度，确定音频监测数据与水浸音频数据是否相同。
[0065] 在一种可选的实施例中，可以通过短时傅立叶变换(Short‑Time Fourier Transform，简称STFT)、梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC)对音频监测数据进行分析，提取音频监测数据的音频监测特征，该音频监测特征包括如下至少之一：音频频率、音频振幅、音频波形，此处对音频监测特征不做限定，可以根据需要进行设定。进一步的，基于音频特征，比对音频监测数据和水浸音频数据，可以通过余弦相似度、欧氏距离或者皮尔逊相关系数来计算音频监测特征与预设水浸音频的相似度，若通过欧氏距离来计算相似度，则音频监测特征与预设水浸音频特征之间的距离小于预设距离的，则说明相似度高，进而确定音频监测数据与水浸音频数据相同，否则不同。
[0066] 可选地，响应于异常数据的类型为水位异常数据，该方法还包括：控制摄像头对水位异常数据对应的位置进行拍摄，得到水位视频；对水位视频中的水位进行识别，确定水位异常状态。
[0067] 在一种可选的实施例中，识别到监测数据为水位异常数据时，进一步触发电力系统中的摄像头对该水位异常数据对应的位置进行视频录制，得到该异常数据对应的传感器所在位置的水位视频，进而通过对该水位视频进行识别确定该水位异常状态，以便根据水位异常状态对该电力设备进行维修处理。可选的，通过将水位视频输入至预先训练好的第三识别模型进行识别，确定水位异常状态。该第三识别模型可以包括如下至少之一：逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机，此处对第三识别模型不做限定，可以根据实际需求进行确定。
[0068] 可选地，响应于异常数据的类型为水位异常数据，该方法还包括：控制积水清理装置对水位异常数据对应的位置进行抽水处理。
[0069] 上述的积水清理装置可以为利用重力、气压等进行抽水处理的装置。该积水清理装置可以包括但不限于泵吸式抽水泵，可以根据实际需求进行确定。可以通过电力系统的控制系统控制积水清理装置对特定位置进行抽水处理，清理电力设备周围的积水，避免电力设备潮湿出现短路，从而影响电力系统的正常运行。
[0070] 可选地，控制积水清理装置对水位异常数据对应的位置进行抽水处理，包括：控制积水清理装置对水位异常数据对应的位置进行持续第一预设时长的抽水处理；等待第二预设时长后，获取水位异常数据对应位置的水位监测数据；对水位异常数据对应位置的水位监测数据进行识别，得到识别结果。
[0071] 为了有效处理积水，可以预先配置积水清理装置进行抽水处理的时长为第一预设时长，该第一预设时长可以根据用户需要自行设定，本申请对此不作限定，例如设定第一预设时长为4分钟，其中，设定的第一预设时长还可以为8分钟、10分钟，此处对第一预设时长的数值不做限定，可以根据实际需求确定。进而在进行抽水处理后，对该位置再次监测以确定将积水处理完成，为了保证水位稳定，提高监测结果准确性，预先配置第二预设时长为积水处理完成后的等待时长，第二预设时长可以根据用户需要自行设定，本申请对此不作限定，例如设定第二预设时长为30分钟，其中，设定的第二预设时长还可以为40分钟、50分钟，此处对第二预设时长的数值不做限定，可以根据实际需求确定。进一步的，对水位异常数据对应位置的水位监测数据再次进行识别，以判断该位置的水位监测数据是否异常。可选的，可以通过人为判定水位监测数据是否异常，或者通过第四识别模型进行识别，确定水位监测数据是否为异常数据。该第四识别模型可以包括如下至少之一：逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机，此处对第四识别模型不做限定，可以根据实际需求进行确定。
[0072] 可选地，该方法还包括：若识别结果为水位监测数据为水位异常数据，则控制积水清理装置对水位监测数据对应的位置进行持续第一预设时长的抽水处理；若识别结果为水位监测数据中不为水位异常数据，则停止对水位监测数据对应的位置进行抽水处理。
[0073] 为了确保积水清除的效果，在对水位异常数据对应位置的水位监测数据进行识别，得到识别结果后，进一步根据识别结果确定是否继续进行抽水处理。若水位监测数据仍为异常数据，则重复对该位置进行抽水处理直至该位置的水位监测数据不为异常数据，否则不再继续进行抽水处理。
[0074] 根据图2是根据本发明实施例的一种电网设备的水浸检测装置的示意图，如图2所示，该装置，包括：获取模块22、识别模块24、第一确定模块26和生成模块28。
[0075] 其中，获取模块22，用于获取监测数据，其中，监测数据由多种类型的传感器分别对电网设备周围环境进行监测得到，多种类型的传感器安装在电网设备的周围，多种类型的传感器包括：温度传感器、液位传感器、音频传感器。
[0076] 其中，识别模块24，用于对监测数据进行识别，确定异常数据，其中，异常数据的类型包括：温度异常数据、水位异常数据、音频异常数据。
[0077] 其中，第一确定模块26，用于基于异常数据和异常数据对应的传感器所在的位置，确定水浸发生的位置。
[0078] 其中，生成模块28，生成报警信息，其中，报警信息中包含水浸发生的位置。
[0079] 此处需要说明的是，上述获取模块22、识别模块24、第一确定模块26和生成模块28对应于上述实施例中的步骤S102至步骤S108，四个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块或单元可以是存储在存储器中并由一个或多个处理器处理的硬件组件或软件组件。
[0080] 可选地，识别模块24，具体用于对监测数据进行识别，确定监测数据的类型，其中，监测数据的类型包括：温度监测数据、水位监测数据、音频监测数据；基于监测数据的类型，确定与监测数据对应的预设数据；用于将监测数据与预设数据进行比较，确定监测数据是否为异常数据。
[0081] 可选地，识别模块24，具体还用于在监测数据为温度监测数据，预设数据为预设温度的情况下，如果温度监测数据大于预设温度，则确定温度监测数据为温度异常数据，如果温度监测数据小于或等于预设温度，则确定温度监测数据不为温度异常数据；在监测数据为水位监测数据，预设数据为预设水位的情况下，如果水位监测数据大于预设水位，则确定水位监测数据为水位异常数据，如果水位监测数据小于或等于预设水位，则确定水位监测数据不为水位异常数据；在监测数据为音频监测数据，预设数据为水浸音频数据的情况下，如果音频监测数据与水浸音频数据相同，确定音频监测数据为音频异常数据，如果音频监测数据与水浸音频数据不同，确定音频监测数据不为音频异常数据。
[0082] 可选地，该装置还包括：分析模块，用于在监测数据为音频监测数据，预设数据为水浸音频数据的情况下，对音频监测数据进行特征分析，得到音频监测数据的音频监测特征，其中，音频监测特征包括如下至少之一：音频频率、音频振幅、音频波形；确定音频监测特征与水浸音频数据对应的预设水浸音频的相似度；基于相似度，确定音频监测数据与水浸音频数据是否相同。
[0083] 可选地，该装置还包括：第二确定模块，用于响应于异常数据的类型为水位异常数据，控制摄像头对水位异常数据对应的位置进行拍摄，得到水位视频；对水位视频中的水位进行识别，确定水位异常状态。
[0084] 可选地，该装置还包括：第一处理模块，用于响应于异常数据的类型为水位异常数据，控制积水清理装置对水位异常数据对应的位置进行抽水处理。
[0085] 可选地，第一处理模块，具体用于控制积水清理装置对水位异常数据对应的位置进行持续第一预设时长的抽水处理；等待第二预设时长后，获取水位异常数据对应位置的水位监测数据；对水位异常数据对应位置的水位监测数据进行识别，得到识别结果。
[0086] 可选地，该装置还包括：第二处理模块，用于若识别结果为水位监测数据为水位异常数据，则控制积水清理装置对水位监测数据对应的位置进行持续第一预设时长的抽水处理；若识别结果为水位监测数据中不为水位异常数据，则停止对水位监测数据对应的位置进行抽水处理。
[0087] 根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：存储器，存储有可执行程序；处理器，用于运行程序，其中，程序运行时执行本发明各个实施例中的方法。
[0088] 根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的可执行程序，其中，在可执行程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行本发明各个实施例中的方法。
[0089] 根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现本发明各个实施例中的方法。
[0090] 上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0091] 在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0092] 在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0093] 所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0094] 另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0095] 所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read‑Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0096] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
