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基于物联网的高压带电体温度在线预警系统

更新时间：2019-12-18 21:32:44 大小：3M 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：物联网 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

为了克服传统有线监测和人工离线式监测高压设备温度数据的高复杂度、高成本及布线难等弊端,该文设计了一种基于物联网的高压带电体温度预警系统.通过物联网技术对温度数据进行采集、传输,利用BP神经网络对高压带电体温度进行预测,并对BP神经网络建立的预测模型进行优化.实验结果表明,该系统实现了高压设备温度的预测预警和设备的安全控制,具有较高的工程应用价值.

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％i戮i

DOI：10．19557，j．cnki．1001—9944．2017．04．011

基于物联网的高压带电体温度在线预警系统

何建强1，滕志军2，李国强3

(1．商洛学院电子信息与电气工程学院，商洛726000；2．东北电力大学信息I-程学院，吉林132012；

3．国网呼伦贝尔供电公司．呼伦贝尔021000)

摘要：为了克服传统有线监测和人工离线式监测高压设备温度数据的高复杂度、高成本及

布线难等弊端。该文设计了一种基于物联网的高压带电体温度预警系统。通过物联网技术

对温度数据进行采集、传输，利用BP神经网络对高压带电体温度进行预测，并对BP神经网

络建立的预测模型进行优化。实验结果表明，该系统实现了高压设备温度的预测预警和设

备的安全控制，具有较高的工程应用价值。

关键词：物联网；高压带电体；BP神经网络；预警

中图分类号：TN92

文献标志码：A

文章编号：1001—9944(2017)04—0042—06

Online

Early

Electrified

Body

Temperature

Based on IoT

Warning

System

High Voltage

Jian—qian91，TENG Zhi-jun2,LI Guo-qian93

Information and Electrical

(1．Electronic

Engineering

College，Shan对uo University，Shangluo 726000，China；2．Department

Information

Dianli

Grid Hulun Buir Power Com—

Supply

2012，China；3．State

Engineering，Northeast

University，Jilin

Buir

021000，China)

pany，Hulun

Abstract：In

ment

order to overcome the traditional artificial off-line

and

cable

monitoring

high voltage

equip-

data of the

cost and

and

wiring difficult，this paper designed

temperature

disadvantages

hish

hi【gh complexity

kind of

perature

BP neural network is used to

predict

the tern—

high voltage charged

temperature

body

warning system．The

of the

the

body，and

method of the BP neural network is

ex．

high voltage

charged

prediction

optimized．The

of the

high

results show that the

and the

Can realize the

and

of the

early warning

perimental

system

prediction

temperature

control of the

has

value．

pressure equipment

safety

equipment，which

electrified

hi【gh engineering application

neural

words：internet

Key

things(10T)；high voltage

body；BP

network；early warning

随着现代电力系统向大机组、大容量、高电压

等级的趋势发展，对供电可靠性和稳定性的要求也

越来越高。温度是运行中的高压电气设备很重要且

需严格监测的参数，设备温度变化信息能够正确反

映高压设备是否处于正常状态，故高压带电体的温

度监测已势在必行【l】。高压电缆接头是电力系统运

行中较为薄弱的环节，由于制作工艺有限，接点处

容易出现氧化和接触不良等情况，满负荷负载电流

流过时会出现局部过热、温升过高，极易导致设备

损坏。根据电力部门事故通报统计，60％左右的电缆

事故都由电缆接头过热所导致的。因此，变电站高

压电缆接头的温度监测已成为电力系统可靠、安全

运行所面临的现实问题[21。

人工间断性的离线监测是获得高压电缆接头

收稿日期：2016—12—01：修订日期：2017—02—07

基金项目：国家自然科学基金项目(51277023)；商洛学院科研项目(15SKY008)

作者简介：何建强(1987一)，男，硕士，讲师，研究方向为无线通信技术。

Automation＆Instrumentation

2017,32(4)

万方数据

温度的主要方法，无论是示温贴片还是红外测温枪

测温，都不能实时获取所有电缆接头的温度情况，

不易于预测接头温度的发展趋势。基于物联网技术

的高压带电体温度实时监测及预警系统可避免人

工监测的间断性，通过对设备温度实时采集、预测

2．2数据处理模块设计

数据处理模块以CC2530芯片为处理器，负责

控制整个节点。CC2530是ZigBee新一代真正的片

上系统(SoC)解决方案，满足ZigBee对低成本、低功

耗的要求，支持2．0。3．6 V的供电电压，具有唤醒模

式、睡眠模式和中断模式3种电源管理方式[41。数据

处理模块硬件电路如图3所示。CC2530模块主要

分为时钟电路、电源去耦滤波电路和SPI接口电路

等几个部分。

和分析，及时判断出热故障点并进行故障预警、报警，

从而有效避免和降低火灾等不安全事故的发生【3】。

系统总体设计

2．3电源模块设计

基于物联网的高压带电体温度预警系统如图1

本设计中采用高压自具电源和蓄电池组共同

为测温节点提供能量，当高压自具电源模块正常工

作时，作为电源为电路提供能量，同时对蓄电池组

进行充电．图4所示为高压自具电源整流稳压模块

电路；而当高压侧母线电流断电或很小时，自具电

源不能为节点提供足够的能量，此时转换到蓄电池

组提供电源，从而保证整个系统能够持续工作，图5

所示为蓄电池组充电管理电路[51。

所示。系统主要由无线传感器节点、路由节点、汇聚节

点和监测中心等构成。传感器对高压电气设备的温度

进行实时采集，通过ZigBee无线传感器网络将数据

传输至汇聚节点．并利用光纤续传到监测中心．通过

监测中心上位机软件完成数据的分析、存储和显示等

功能，并能通过历史数据对下一时刻的数据进行预

测，当可能发生超温或越限时．能够发出预警信号。

输入电压为4～6 V，由LM2490电压变换模块提

供，通过CN3058充电管理芯片，电路输出端和蓄电

池组正极连接。D4和D5分别为充电和充电结束状

态指示灯。蓄电池组进行充电时，CHRG被置为低电

平，D4灯亮，表示充电状态正常；充电结束后，DONE

被内部开关拉低，D5灯亮，指示充电结束。D6一D8

采用正向压降小的锗二极管，通过构成高压自具电

源与蓄电池组之间的隔离电路来防止电流反灌[61。

structure

Fig．1 Temperature warning system

3基于BP神经网络的高压带电体温度预测

2硬件设计

方法

2．1

3．1

BP神经网络算法描述

传感器节点硬件设计

传感器节点负责对高压电缆接头三相测点的

高压带电体温度在线预警系统主要是对未来

温度进行实时采集，并将数据传输到汇聚节点，最

终由汇聚节点进行存储和上传。传感器节点主要由

数据采集前端、数据处理模块、无线通信模块和供

电模块组成。图2所示为传感器节点组成原理。

温度短期预测．因此本设计只需三层网络即可。设

BP神经网络的输入层含有rt个节点、隐含层含有m

个节点、输出层含有1个节点；输入层和隐含层间权

值为w拍隐含层与输出层间权值为wi‘；隐含层和输

出层阈值分别为tj和tk；f()为转移函数；输出层期

望输出为dk[a。

数据采集

：I一一一一一一1

数据处理无线通信

厂一一一一I 广一一一一一一一一一I

隐含层节点和输出层节点的输出分别为

i醐H圈H嘲l

Fig．2 diagram

乃=厂I 蛳铲o)_f(netj)

、i=l

＼

／7n

图2传感器节点组成原理

Schematic

(2)

。t=厂( 蛳乃吨)=f(netk)

of sensor nodes

茸动亿与仪袭2017,32

万方数据

+3．3

图3数据处理模块硬件电路

Hardware circuit of data

module

processing

Fig．3

图4整流稳压模块电路

Rectifier

circuit

diagram

Fig．4

voltage regulator

(：、3058

图5蓄电池组充电管理电路

circuit

charging management

Battery

Fig。5

输出值与期望输出间的误差为

改变误差E，权值调整量正比于误差梯度下降，则对

于输出层与隐含层：

E：导 (巩咆)2：下1

二

k=l

女=1

‰ 一叼盖一卵jO聊E“O帆net一=77晚”(4)

(5)

Aw。协OE_叫嚣等=脚i

(3)

(巩一f{ 哟；[，(w：ixz-tj)一tk]})z

i=1

，=l

由误差公式可以看出，调整权值Wu和蛳就可

万方数据

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