Low Voltage Distribution Prediction Uninterruptible Diagnosis System

The present invention relates to a low-voltage distribution panel preemptive prediction uninterruptible power diagnosis system for predicting and preventing electrical disasters (electrical fires, electric shock accidents, equipment accidents, etc.) of low-voltage distribution panels and low-voltage load equipment in advance. According to the present invention, the system receives each diagnostic data of a low-voltage distribution panel through a heterogeneous sensor integrated communication device and analyzes the data based on big data, detects electrical fires, electric shock accidents, and equipment accidents in the low-voltage distribution panel and connected low-voltage load equipment in advance and notifies the person in charge to prevent electrical disasters in advance, and receives failure data and converts the data into big data to periodically remotely check and manage the failure status of a low-voltage leakage circuit breaker. Therefore, the preemptive prediction uninterrupted power diagnosis system utilizing AI S/W based on big data predicts and prevents electrical disasters (electrical fires, electric shock accidents, equipment accidents, etc.) in low-voltage distribution panels and low-voltage load equipment. 본 발명은 저압분전반 전조예측 무정전 진단시스템에 관한 것으로, 저압분전반 및 저압 부하설비의 전기재해(전기화재, 감전사고 설비사고 등)를 사전에 예측하고 예방하기 위한 저압분전반 전조예측 무정전 진단시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 저압분전반의 각 진단 데이터를 이기종센서 통합 통신장치를 통하여 수신한 후 빅데이터 기반으로 분석하고, 저압분전반 내부 및 연계된 저압 부하설비의 전기화재, 감전사고, 설비사고를 사전에 감지하고 담당자에게 통보하여 사전에 전기재해를 예방하며, 고장여부 데이터를 수신하여 빅데이터화하여 저압용 누전차단기의 고장상태 확인을 주기적으로 원격 확인 및 관리함으로써, 빅데이터기반의 AI S/W을 활용한 전조예측 무정전 진단시스템으로 저압분전반및 저압 부하설비의 전기재해(전기화재, 감전사고 설비사고 등)를 사전에 예측하고 예방하는 효과가 있다.