CN105277813A - 一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置及预测方法 - Google Patents
一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置及预测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105277813A CN105277813A CN201410302038.4A CN201410302038A CN105277813A CN 105277813 A CN105277813 A CN 105277813A CN 201410302038 A CN201410302038 A CN 201410302038A CN 105277813 A CN105277813 A CN 105277813A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- unit
- risk index
- failure risk
- dues
- model
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 17
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims abstract description 13
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 10
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 32
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 5
- 230000011664 signaling Effects 0.000 claims description 5
- 102100020741 Atrophin-1 Human genes 0.000 claims description 3
- 101000785083 Homo sapiens Atrophin-1 Proteins 0.000 claims description 3
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 claims description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 abstract 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Arrangements For Transmission Of Measured Signals (AREA)
- Selective Calling Equipment (AREA)
Abstract
一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置及预测方法属于配电网技术领域,特别涉及一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置及预测方法。本发明提供一种提取简单,精确度高的种户外电费交费设备故障风险指数预测装置及预测方法。本发明户外电费交费设备故障风险指数预测装置包括信号采集单元、A/D转换单元、中央处理单元、4G通信传输单元和人机交互信息显示单元,其结构要点信号采集单元的输出端口与A/D转换单元的输入端口相连,A/D转换单元的输出端口与中央处理单元的数据输入端口相连,中央处理单元的数据输出端口分别与人机交互信息显示单元输入端口、4G通信传输模块的输入端口相连。
Description
技术领域
本发明属于配电网技术领域,特别涉及一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置及预测方法。
背景技术
户外电费交费设备,能够为电力用户提供高效便捷的交费、查询方式,户外电费交费设备长期在户外以较大负荷电流工作,经受恶劣气象条件侵蚀,一旦发生故障,会造成交费和查询用户无法使用,甚至威胁用户人身安全,使用频率越高,其故障和停电对用户和电网造成的损失就越大,因此,对户外电费交费设备状态进行实时监测,并对其健康指数做出在线评估,根据预测的健康指数检查发现用户事故隐患,则能够有效避免故障和停电,可显著提高电费交费设备安全性、可靠性和经济性。
发明内容
本发明就是针对上述问题,提供一种提取简单,精确度高的种户外电费交费设备故障风险指数预测装置及预测方法。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案,本发明户外电费交费设备故障风险指数预测装置包括信号采集单元、A/D转换单元、中央处理单元、4G通信传输单元和人机交互信息显示单元,其结构要点信号采集单元的输出端口与A/D转换单元的输入端口相连,A/D转换单元的输出端口与中央处理单元的数据输入端口相连,中央处理单元的数据输出端口分别与人机交互信息显示单元输入端口、4G通信传输模块的输入端口相连;
所述信号采集单元包括时间计时器、交费次数计数器、温度传感器、降雨量传感器、风速传感器,时间计时器输出端口、交费次数计数器输出端口、温度传感器输出端口、降雨量传感器输出端口、风速传感器输出端口分别与A/D转换单元的输入端口相连。
作为另一种优选方案,本发明所述降雨量传感器采用BL-YW900型号雷达液位计,风速传感器采用YJ-FS100型号,温度传感器采用HE-200型号红外温度传感器,时间计时器采用DS12C887型号时钟芯片,计数器采用FX2N-1HC型号。
作为另一种优选方案,本发明所述A/D转换单元采用TLC2543串行A/D转换器,4G通信传输单元采用ME3760型号的LTE模块,人机交互信息显示单元采用HG1286402C型号的液晶显示模块;中央处理单元选用型号为STC89C51的单片机;
时间计时器、交费次数计数器、温度传感器、降雨量传感器、风速传感器的输出端分别经过信号转换电路后连接到A/D转换器TLC2543的输入端AIN0-AIN5,A/D转换器TLC2543的输出端EOC、I/O、IN、OUT、CS分别连接到51单片机STC89C51芯片的P0.0-P0.4引脚,单片机STC89C51芯片的P1.0-P1.7与液晶显示模块的D0-D7连接,单片机STC89C51芯片的P2.0-P2.4与液晶显示模块的RS、RW、CS1、CS2、EN相连接,STC89C51芯片的RXD、TXD引脚与4G通信模块ME3760的DATA、DATA1端相连,4G通信模块的ATN1端通过1.0pF电容与天线连接。
另外,本发明所述信号转换电路采用TLC4501芯片。(设置信号转换电路,保证信号采集的频带宽度、转换速率和电压增益,同时降低输入失调电压和电流以及温度漂移)。
其次,本发明TLC4501芯片5脚分别与电阻R3一端、电阻R4一端、电容C2一端相连,电阻R4另一端接1.5V电源,电阻R3另一端与所述信号采集单元的输出端口相连,TLC4501芯片7脚通过电阻R8与A/D转换器输入端口相连。
时间、交费次数、温度、降雨量、风速信息经过各传感器,进行同步采样、保持、A/D转换,变为数字信号后,送入单片机的数据输入口,再由单片机对时间、交费次数、温度、降雨量、风速信息数据进行计算后,计算结果通过液晶显示模块进行显示并将数据送到4G传输模块,为与远方调度通讯做好准备。
户外电费交费设备故障风险指数预测装方法,包括如下步骤:
步骤1:对运行时间、交费次数、温度、降雨量、风速5个数据进行测量,其中运行时间单位为小时、交费次数单位为次,温度单位为摄氏度、降雨量单位为毫米、风速单位为米/秒,得到5组离散有序时间序列:式(9)
步骤2:对式(9)的时间序列进行标准化处理:
步骤3:建立可靠性模型
串联可靠度模型为:
并联可靠度模型为:
并串联可靠度模型为:
串并联可靠度模型为:
故障率λi为常数0.12.
步骤4:计算可靠度的上下限值
n=5,m=5,可靠度上限为:
其下限模型为:
步骤5:计算判断停止条件为:
式中,ε等于0.05。
步骤6:计算户外电费交费设备故障风险指数值:He=R(x)
步骤7:将户外电费交费设备故障风险指数值:He=R(x)的预测结果通过液晶模块显示并通过4G传输模块发送至远方调度终端,以便维修人员及时进行检修。
作为一种优选方案,本发明所述对运行时间、交费次数、温度、降雨量、风速5个数据进行10次测量。
本发明有益效果。
本发明利用直接测量户外电费交费设备的电运行时间、交费次数、温度、降雨量、风速作为输入量,并最终利用A/D转换单元、中央处理单元、人机交互信息显示单元和4G传输模块实现户外电费交费设备故障风险指数预测。这种方法避免传统方法建立模型和选取参数时造成的误差,并且具有输入量提取简单,精确度高,准确度好,预测效率高的特点。
对户外电费交费设备故障风险指数做出预测,能够预防电网重大事故,改善电力品质,提高用电可靠性,同时预测过程满足实时性要求,提高数据采集及处理的效率,提高户外电费交费设备故障风险指数预测的速度和精度,实现了以较高精度和较短响应时间的优势对配电网户外电费交费设备故障风险指数进行预测。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。本发明保护范围不仅局限于以下内容的表述。
图1是本发明电路原理框图。
图2是本发明电路原理图。
具体实施方式
如图所示,本发明户外电费交费设备故障风险指数预测装置包括信号采集单元、A/D转换单元、中央处理单元、4G通信传输单元和人机交互信息显示单元。
所述A/D转换单元用于将信号采集单元采集的模拟信号转换成数字信号;
所述中央处理单元对A/D转换单元输出的数字信号进行;
所述人机交互信息显示单元用于就地显示户外电费交费设备故障风险指数预测结果
所述4G通信传输模块用于将户外电费交费设备故障风险指数预测结果传输至远方调度终端;
所述信号采集模块采集的运行时间、交费次数、温度、降雨量、风速5个信号输出至A/D转换单元的输入端,所述A/D转换单元的输出端与CPU中央处理单元的输入端连接,所述CPU中央处理单元的输出及串口与人机交互信息显示单元和4G通信传输模块的输入输连接。
信号采集模块包括时间计时器、交费次数计数器、温度传感器、降雨量传感器、风速传感器,降雨量传感器采用BL-YW900型号雷达液位计、风速传感器采用YJ-FS100型号、温度传感器采用HE-200型号红外温度传感器、时间计时器采用DS12C887型号时钟芯片、计数器采用FX2N-1HC型号,A/D转换器选用TLC2543串行A/D转换器,该器件使用开关电容逐次逼近技术完成A/D转换过程,CPU中央处理单元选用型号为STC89C51的单片机,4G通信传输单元为ME3760型号的LTE模块,人机交互信息显示模块为HG1286402C型号的液晶显示模块。
时间计时器、交费次数计数器、温度传感器、降雨量传感器、风速传感器的输出端分别经过信号转换电路后连接到A/D转换器TLC2543的输入端AIN0-AIN5,如图2所示,A/D转换器TLC2543的输出端EOC、I/O、IN、OUT、CS分别连接到51单片机STC89C51芯片的P0.0-P0.4引脚,单片机STC89C51芯片的P1.0-P1.7与液晶显示模块的D0-D7连接,单片机STC89C51芯片的P2.0-P2.4与液晶显示模块的RS、RW、CS1、CS2、EN相连接,STC89C51芯片的RXD、TXD引脚与4G通信模块ME3760的DATA、DATA1端相连,4G通信模块的ATN1端通过天线将数据传送到远方调度。
时间、交费次数、温度、降雨量、风速信息经过各传感器,进行同步采样、保持、A/D转换,变为数字信号后,送入51单片机的数据输入口,再由单片机对时间、交费次数、温度、降雨量、风速信息数据进行计算后,计算结果通过液晶显示模块进行显示并将数据送到4G传输模块,为与远方调度通讯做好准备。
本发明户外电费交费设备故障风险指数预测方法,包括如下步骤:
步骤1:对运行时间、交费次数、温度、降雨量、风速5个数据进行10次测量,其中运行时间单位为小时、交费次数单位为次,温度单位为摄氏度、降雨量单位为毫米、风速单位为米/秒,得到5组离散有序时间序列:
步骤2:对式(9)的时间序列进行标准化处理:
步骤3:建立可靠性模型
串联可靠度模型为:
并联可靠度模型为:
并串联可靠度模型为:
串并联可靠度模型为:
故障率λi为常数0.12.
步骤4:计算可靠度的上下限值
n=5,m=5,可靠度上限为:
其下限模型为:
步骤5:计算判断停止条件为:
式中,ε等于0.05。
步骤6:计算户外电费交费设备故障风险指数值:He=R(x)
步骤7:将户外电费交费设备故障风险指数值:He=R(x)的预测结果通过液晶模块显示并通过4G传输模块发送至远方调度终端,以便维修人员及时进行检修。
可以理解的是,以上关于本发明的具体描述,仅用于说明本发明而并非受限于本发明实施例所描述的技术方案,本领域的普通技术人员应当理解,仍然可以对本发明进行修改或等同替换,以达到相同的技术效果;只要满足使用需要,都在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置,包括信号采集单元、A/D转换单元、中央处理单元、4G通信传输单元和人机交互信息显示单元,其特征在于信号采集单元的输出端口与A/D转换单元的输入端口相连,A/D转换单元的输出端口与中央处理单元的数据输入端口相连,中央处理单元的数据输出端口分别与人机交互信息显示单元输入端口、4G通信传输模块的输入端口相连;
所述信号采集单元包括时间计时器、交费次数计数器、温度传感器、降雨量传感器、风速传感器,时间计时器输出端口、交费次数计数器输出端口、温度传感器输出端口、降雨量传感器输出端口、风速传感器输出端口分别与A/D转换单元的输入端口相连。
2.根据权利要求1所述一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置,其特征在于所述降雨量传感器采用BL-YW900型号雷达液位计,风速传感器采用YJ-FS100型号,温度传感器采用HE-200型号红外温度传感器,时间计时器采用DS12C887型号时钟芯片,计数器采用FX2N-1HC型号。
3.根据权利要求2所述一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置,其特征在于所述A/D转换单元采用TLC2543串行A/D转换器,4G通信传输单元采用ME3760型号的LTE模块,人机交互信息显示单元采用HG1286402C型号的液晶显示模块;中央处理单元选用型号为STC89C51的单片机;
时间计时器、交费次数计数器、温度传感器、降雨量传感器、风速传感器的输出端分别经过信号转换电路后连接到A/D转换器TLC2543的输入端AIN0-AIN5,A/D转换器TLC2543的输出端EOC、I/O、IN、OUT、CS分别连接到51单片机STC89C51芯片的P0.0-P0.4引脚,单片机STC89C51芯片的P1.0-P1.7与液晶显示模块的D0-D7连接,单片机STC89C51芯片的P2.0-P2.4与液晶显示模块的RS、RW、CS1、CS2、EN相连接,STC89C51芯片的RXD、TXD引脚与4G通信模块ME3760的DATA、DATA1端相连,4G通信模块的ATN1端通过1.0pF电容与天线连接。
4.根据权利要求3所述一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置,其特征在于所述信号转换电路采用TLC4501芯片。
5.根据权利要求4所述一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置,其特征在于TLC4501芯片5脚分别与电阻R3一端、电阻R4一端、电容C2一端相连,电阻R4另一端接1.5V电源,电阻R3另一端与所述信号采集单元的输出端口相连,TLC4501芯片7脚通过电阻R8与A/D转换器输入端口相连。
6.户外电费交费设备故障风险指数预测装方法,其特征在于包括如下步骤:
步骤1:对运行时间、交费次数、温度、降雨量、风速5个数据进行测量,其中运行时间单位为小时、交费次数单位为次,温度单位为摄氏度、降雨量单位为毫米、风速单位为米/秒,得到5组离散有序时间序列:式(9)
步骤2:对式(9)的时间序列进行标准化处理:
步骤3:建立可靠性模型
串联可靠度模型为:
并联可靠度模型为:
并串联可靠度模型为:
串并联可靠度模型为:
故障率λi为常数0.12.
步骤4:计算可靠度的上下限值
n=5,m=5,可靠度上限为:
其下限模型为:
步骤5:计算判断停止条件为:
式中,ε等于0.05;
步骤6:计算户外电费交费设备故障风险指数值:He=R(x)
步骤7:将户外电费交费设备故障风险指数值:He=R(x)的预测结果通过液晶模块显示并通过4G传输模块发送至远方调度终端,以便维修人员及时进行检修。
7.根据权利要求6所述户外电费交费设备故障风险指数预测装方法,其特征在于本发明所述对运行时间、交费次数、温度、降雨量、风速5个数据进行10次测量。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410302038.4A CN105277813B (zh) | 2014-06-27 | 2014-06-27 | 一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置及预测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410302038.4A CN105277813B (zh) | 2014-06-27 | 2014-06-27 | 一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置及预测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105277813A true CN105277813A (zh) | 2016-01-27 |
CN105277813B CN105277813B (zh) | 2019-05-21 |
Family
ID=55147173
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410302038.4A Active CN105277813B (zh) | 2014-06-27 | 2014-06-27 | 一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置及预测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105277813B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108846233A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-11-20 | 中车成都机车车辆有限公司 | 一种地铁车辆牵引变流器可靠性评估方法 |
CN115792694A (zh) * | 2023-02-07 | 2023-03-14 | 山东艾诺智能仪器有限公司 | 一种飞机地面静变电源远程故障预测方法及装置 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101446990A (zh) * | 2008-08-18 | 2009-06-03 | 中国电力科学研究院 | 一种大干扰概率电压稳定性的评估方法 |
CN102721922A (zh) * | 2012-06-29 | 2012-10-10 | 沈阳工业大学 | 一种断路器绝缘系数预测装置及方法 |
CN103578042A (zh) * | 2013-10-14 | 2014-02-12 | 国家电网公司 | 一种电力变压器可靠度层次化评估方法 |
CN103679297A (zh) * | 2013-12-26 | 2014-03-26 | 杭州国电电气设备有限公司 | 计算配电网供电可靠率的方法及装置 |
CN203941251U (zh) * | 2014-06-27 | 2014-11-12 | 国家电网公司 | 一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置 |
-
2014
- 2014-06-27 CN CN201410302038.4A patent/CN105277813B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101446990A (zh) * | 2008-08-18 | 2009-06-03 | 中国电力科学研究院 | 一种大干扰概率电压稳定性的评估方法 |
CN102721922A (zh) * | 2012-06-29 | 2012-10-10 | 沈阳工业大学 | 一种断路器绝缘系数预测装置及方法 |
CN103578042A (zh) * | 2013-10-14 | 2014-02-12 | 国家电网公司 | 一种电力变压器可靠度层次化评估方法 |
CN103679297A (zh) * | 2013-12-26 | 2014-03-26 | 杭州国电电气设备有限公司 | 计算配电网供电可靠率的方法及装置 |
CN203941251U (zh) * | 2014-06-27 | 2014-11-12 | 国家电网公司 | 一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
王健全等: "机械系统可靠性预测模型", 《四川兵工学报》 * |
王鹏宇: "发电厂可靠性管理现状及发电设备可靠性评估探讨", 《红水河》 * |
董哲: "复杂系统可靠性上下限预测的一种简化方法", 《电测与仪表》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108846233A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-11-20 | 中车成都机车车辆有限公司 | 一种地铁车辆牵引变流器可靠性评估方法 |
CN115792694A (zh) * | 2023-02-07 | 2023-03-14 | 山东艾诺智能仪器有限公司 | 一种飞机地面静变电源远程故障预测方法及装置 |
CN115792694B (zh) * | 2023-02-07 | 2023-04-25 | 山东艾诺智能仪器有限公司 | 一种飞机地面静变电源远程故障预测方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105277813B (zh) | 2019-05-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103336230B (zh) | 一种配电网中的电缆绝缘故障率预测方法 | |
CN201732120U (zh) | 基站用电信息采集及监控系统 | |
CN103454491A (zh) | 智能电表及电能质量检测方法 | |
CN103529340A (zh) | 电动汽车充电站在线监测和分析评估系统 | |
CN101621190A (zh) | 输电线路覆冰及融冰过程在线监测系统 | |
CN203561674U (zh) | 一种电流监测装置及防窃电负荷监测系统 | |
CN204422620U (zh) | 具有计量功能电力用户用电信息采集设备 | |
CN105300442B (zh) | 一种户外电动汽车充电桩健康指数评估装置及评估方法 | |
CN204557190U (zh) | 基于物联网技术的小麦加工过程能耗监测系统 | |
CN105277813A (zh) | 一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置及预测方法 | |
CN103336199B (zh) | 一种全封闭管式母线故障率预测装置及方法 | |
CN106199275A (zh) | 一种用于电能质量分析的装置 | |
CN103323756B (zh) | 一种配电网中架空线绝缘污秽度预测装置及方法 | |
CN108335476A (zh) | 无线通信采集模块、通信采集方法及其制成的电能表 | |
CN203941251U (zh) | 一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置 | |
CN111223286A (zh) | 基于Meter BUS的数据采集装置及方法 | |
CN207780965U (zh) | 一种安全性高的电站信息采集系统 | |
CN203908598U (zh) | 一种户外电动汽车充电桩健康指数评估装置 | |
CN203911868U (zh) | 一种光伏发电储能设备故障风险指数预测装置 | |
CN203102591U (zh) | 一种电力用户电能信息采集装置 | |
CN203981211U (zh) | 一种电力用户重大故障风险指数预测装置 | |
CN204391901U (zh) | 一种基于can总线的低压断路器智能控制器 | |
CN105203152A (zh) | 一种光伏发电设备故障风险指数预测装置及预测方法 | |
CN209820465U (zh) | 一种基于物联网的水情采集系统 | |
CN203455404U (zh) | 风电场电能计量装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |