CN109029345A - 变电站基础建筑物沉降智能监测系统 - Google Patents
变电站基础建筑物沉降智能监测系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109029345A CN109029345A CN201810855454.5A CN201810855454A CN109029345A CN 109029345 A CN109029345 A CN 109029345A CN 201810855454 A CN201810855454 A CN 201810855454A CN 109029345 A CN109029345 A CN 109029345A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- node
- cluster head
- sensor
- transformer substation
- data
- 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
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C5/00—Measuring height; Measuring distances transverse to line of sight; Levelling between separated points; Surveyors' levels
Abstract
本发明提供了变电站基础建筑物沉降智能监测系统,该系统包括数据获取装置、监测中心;所述监测中心包括服务器、分析装置、告警装置;所述数据获取装置被配置为实时采集变电站基础建筑物沉降数据,并将采集的变电站基础建筑物沉降数据发送至所述服务器中进行存储;所述分析装置用于将服务器内数据按照国家沉降标准进行分析,并将告警信号输出至告警装置,所述告警装置发出报警信号。
Description
技术领域
本发明涉及土建工程技术领域,具体涉及变电站基础建筑物沉降智能监测系统。
背景技术
传统的建筑物沉降监测主要技术参数均由人工定期使用传统仪器到现场进行测量,受人工、天气、现场等多种因素的制约,工作量巨大且不能及时监测沉降数据,同时人工监测还存在一定的人为误差;
例如目前,在建筑行业里沉降观测多采用传统的固定观测点加水准仪的方法,这种方法需在施工过程中预埋观测点,设备要求不高,沉降数据靠人工测量,不能准确的连续的获得沉降数据,且观测数据准确率相对较低。因此传统的观测方法显然已经不适应快速发展的建筑建设的需要。
在存在可能塌陷区域的地方设置有变电站时,如不能及时得知变电站建筑物沉降数据,将对变电站安全运行构成巨大风险。
发明内容
针对上述问题,本发明提供变电站基础建筑物沉降智能监测系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现:
提供了变电站基础建筑物沉降智能监测系统,该系统包括数据获取装置、监测中心;所述监测中心包括服务器、分析装置、告警装置;所述数据获取装置被配置为实时采集变电站基础建筑物沉降数据,并将采集的变电站基础建筑物沉降数据发送至所述服务器中进行存储;所述分析装置用于将服务器内数据按照国家沉降标准进行分析,并将告警信号输出至告警装置,所述告警装置发出报警信号。
优选地,所述告警装置包括声光报警器。
优选地,所述数据获取装置包括汇聚节点和多个部署于变电站基础建筑物沉降监测区域的传感器节点,传感器节点采集所在监测位置的变电站基础建筑物沉降数据,汇聚节点主要被配置为汇聚各传感器节点采集的变电站基础建筑物沉降数据,并发送至所述服务器;传感器节点在网络拓扑构建阶段通过簇头选举选出簇头,并根据选举出的簇头进行分簇;簇头被配置为将簇内传感器节点采集的变电站基础建筑物沉降数据汇总并发送至汇聚节点。
优选地,所述传感器节点包括位移传感器。
本发明的有益效果为:利用无线传感器网络技术实现了数据采集,本发明的变电站基础建筑物沉降智能监测系统不受天气影响,基本上在各种环境下均可长期、不间断地测量分析,实现自动化、远程化监测,快速有效的准确实时掌握变电站建筑物安全状态。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明一个示例性实施例的变电站基础建筑物沉降智能监测系统的结构示意框图;
图2是本发明一个示例性实施例的监测中心的结构示意框图。
附图标记:
数据获取装置1、监测中心2、服务器10、分析装置20、告警装置30。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
如图1、图2所示,本发明实施例提供了变电站基础建筑物沉降智能监测系统,该系统包括数据获取装置1、监测中心2;所述监测中心2包括服务器10、分析装置20、告警装置30;所述数据获取装置1被配置为实时采集变电站基础建筑物沉降数据,并将采集的变电站基础建筑物沉降数据发送至所述服务器10中进行存储;所述分析装置20用于将服务器10内数据按照国家沉降标准进行分析,并将告警信号输出至告警装置30,所述告警装置30发出报警信号。
其中,所述数据获取装置1包括汇聚节点和多个部署于变电站基础建筑物沉降监测区域的传感器节点,传感器节点采集所在监测位置的变电站基础建筑物沉降数据,汇聚节点主要被配置为汇聚各传感器节点采集的变电站基础建筑物沉降数据,并发送至所述服务器10;传感器节点在网络拓扑构建阶段通过簇头选举选出簇头,并根据选举出的簇头进行分簇;簇头被配置为将簇内传感器节点采集的变电站基础建筑物沉降数据汇总并发送至汇聚节点。
在一个实施例中,所述告警装置30包括声光报警器。在一个实施例中,所述传感器节点包括位移传感器。所述传感器节点还可包括其他能够实现采集变电站基础建筑物沉降数据功能的各种传感器。
本发明上述利用无线传感器网络技术实现了数据采集,本发明的变电站基础建筑物沉降智能监测系统不受天气影响,基本上在各种环境下均可长期、不间断地测量分析,实现自动化、远程化监测,快速有效的准确实时掌握变电站建筑物安全状态。
在一种可选的方式中,传感器节点通过簇头选举选出簇头,包括:
(1)网络初始时,汇聚节点收集网络中各传感器节点的节点度和能量信息,根据收集的信息确定用于节点竞选的相关信息并广播至各传感器节点;
(2)汇聚节点广播选簇头消息,任意传感器节点i以概率Hi随机地成为候选簇头;
(3)传感器节点i成为候选簇头时,向自己的一跳邻居节点发送入簇消息,该入簇消息包括传感器节点i的节点度;收到入簇消息的一跳邻居节点的节点度若不大于传感器节点i的节点度,则向传感器节点i回复确认加入消息,若大于传感器节点i的节点度,则向传感器节点i回复转让簇头消息;
(4)传感器节点i若收到所有一跳邻居节点的确认加入消息,则正式成为簇头;传感器节点i若在设定时间内收到转让簇头消息,则在发送了转让簇头消息的所有一跳邻居节点中选择节点度最大的作为正式簇头,并向自己的邻居节点广播簇头已转让消息,传感器节点i以及收到该簇头已转让消息的各邻居节点皆加入到该正式簇头。
本实施例给出了一种新的簇头选择机制,该簇头选择机制首先通过概率选择的形式选出候选簇头,然后将候选簇头与其一跳邻居节点的节点度进行比较,始终选择节点度最大的传感器节点作为正式簇头。
其中,所述相关信息包括网络中传感器节点的初始能量之和VΔ(0)、网络中传感器节点的最大节点度Smax、最小节点度Smin、节点度总和Δs,按照下列公式计算概率Hi:
式中,Vi0为传感器节点i的初始能量,Vi为传感器节点i的当前剩余能量,Si为传感器节点i的节点度,S为网络中的传感器节点个数;w1、w2为设定的权重系数。
本实施例设定了候选簇头的概率公式,在该概率公式中同时考虑了传感器节点的初始能量、剩余能量和节点度情况,有利于均衡传感器节点能耗,并使得本实施例的簇头选择机制具有更强的场景适应能力。本实施例在建簇时尽可能选择节点度大的传感器节点充当簇头,有利于减少簇头数目,从而在整体上能够减少变电站基础建筑物沉降数据收集的时间,降低变电站基础建筑物沉降数据收集时延,提高变电站基础建筑物沉降监测的效率。
在一种能够实现的方式中,在数据传输阶段,簇头选择簇内的一个传感器节点作为数据辅助收集节点;簇内的其余传感器节点与数据辅助收集节点之间的距离更近时,将采集的变电站基础建筑物沉降数据发送至数据辅助收集节点,当与簇头的距离更近时,将采集的变电站基础建筑物沉降数据发送至该簇头;当数据辅助收集节点接收到的变电站基础建筑物沉降数据量达到其最大缓存时,数据辅助收集节点将接收的变电站基础建筑物沉降数据转发至簇头。
其中,簇头选择簇内的一个传感器节点作为数据辅助收集节点,包括:
(1)按照下列公式计算簇内各传感器节点的选择概率,并确定其中的最大选择概率Hmax和最小选择概率Hmin:
式中,Hab表示簇头a对应簇内传感器节点b的选择概率,Fab为簇头a与所述传感器节点b的距离,La为所述簇头a的簇半径,Db为所述传感器节点b的通信距离,ub为所述传感器节点b的邻居节点数目,Sa为簇头a对应簇的传感器节点数目,y1、y2为设定的权重系数;
(2)将簇内各传感器节点按照选择概率由大到小的顺序进行排序,从中将选择概率大于的传感器节点作为备选数据辅助收集节点,并归入备选数据辅助收集节点集合;
(3)簇头在备选数据辅助收集节点集合中选择一个当前剩余能量最大的备选数据辅助收集节点作为数据辅助收集节点。
如果没有数据辅助收集节点,簇内的传感器节点将不得不直接将变电站基础建筑物沉降数据发送至簇头,这将因此较大的通信开销和拥塞。本实施例设定了数据辅助收集节点的选择机制,通过数据辅助收集节点的设置,一方面能够降低通信开销和拥塞,另一方面能够有效提高簇头汇总变电站基础建筑物沉降数据的效率,并且能够分担簇头的负载,从而降低簇头的能耗。
本实施例根据选择概率进行备选数据辅助收集节点的确定,能够有效保障选择的数据辅助收集节点能够较大范围地覆盖簇内的传感器节点,从而保障一定的数据收集效率。
在一种能够实现的方式中,当数据辅助收集节点的运行时间达到设定的时间阈值T时,簇头判断数据辅助收集节点是否满足下列更新条件,如果是,簇头在备选数据辅助收集节点集合中重新选择一个当前剩余能量最大的备选数据辅助收集节点作为数据辅助收集节点,以代替之前的数据辅助收集节点:
式中,Vj为数据辅助收集节点j的当前剩余能量,Vk为备选数据辅助收集节点中第k个数据辅助收集节点的当前剩余能量,n为备选数据辅助收集节点中数据辅助收集节点的数目。
本实施例设定了数据辅助收集节点的更新策略,其中具体提出了基于能量的更新条件。通过对数据辅助收集节点进行定时监测,并在监测时判断数据辅助收集节点是否满足该更新条件,当是时进行数据辅助收集节点的更新,有助于使簇内传感器节点的能量消耗保持均衡,进而提高变电站基础建筑物沉降智能监测系统运行的稳定性。
最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (6)
1.变电站基础建筑物沉降智能监测系统,其特征是,包括数据获取装置、监测中心;所述监测中心包括服务器、分析装置、告警装置;所述数据获取装置被配置为实时采集变电站基础建筑物沉降数据,并将采集的变电站基础建筑物沉降数据发送至所述服务器中进行存储;所述分析装置用于将服务器内数据按照国家沉降标准进行分析,并将告警信号输出至告警装置,所述告警装置发出报警信号。
2.根据权利要求1所述的变电站基础建筑物沉降智能监测系统,其特征是,所述告警装置包括声光报警器。
3.根据权利要求1所述的变电站基础建筑物沉降智能监测系统,其特征是,所述数据获取装置包括汇聚节点和多个部署于变电站基础建筑物沉降监测区域的传感器节点,传感器节点采集所在监测位置的变电站基础建筑物沉降数据,汇聚节点主要被配置为汇聚各传感器节点采集的变电站基础建筑物沉降数据,并发送至所述服务器;传感器节点在网络拓扑构建阶段通过簇头选举选出簇头,并根据选举出的簇头进行分簇;簇头被配置为将簇内传感器节点采集的变电站基础建筑物沉降数据汇总并发送至汇聚节点。
4.根据权利要求2所述的变电站基础建筑物沉降智能监测系统,其特征是,所述传感器节点包括位移传感器。
5.根据权利要求2所述的变电站基础建筑物沉降智能监测系统,其特征是,传感器节点通过簇头选举选出簇头,包括:
(1)网络初始时,汇聚节点收集网络中各传感器节点的节点度和能量信息,根据收集的信息确定用于节点竞选的相关信息并广播至各传感器节点;
(2)汇聚节点广播选簇头消息,任意传感器节点i以概率Hi随机地成为候选簇头;
(3)传感器节点i成为候选簇头时,向自己的一跳邻居节点发送入簇消息,该入簇消息包括传感器节点i的节点度;收到入簇消息的一跳邻居节点的节点度若不大于传感器节点i的节点度,则向传感器节点i回复确认加入消息,若大于传感器节点i的节点度,则向传感器节点i回复转让簇头消息;
(4)传感器节点i若收到所有一跳邻居节点的确认加入消息,则正式成为簇头;传感器节点i若在设定时间内收到转让簇头消息,则在发送了转让簇头消息的所有一跳邻居节点中选择节点度最大的作为正式簇头,并向自己的邻居节点广播簇头已转让消息,传感器节点i以及收到该簇头已转让消息的各邻居节点皆加入到该正式簇头。
6.根据权利要求5所述的变电站基础建筑物沉降智能监测系统,其特征是,所述相关信息包括网络中传感器节点的初始能量之和VΔ(0)、网络中传感器节点的最大节点度Smax、最小节点度Smin、节点度总和ΔS,按照下列公式计算概率Hi:
式中,Vi0为传感器节点i的初始能量,Vi为传感器节点i的当前剩余能量,Si为传感器节点i的节点度,S为网络中的传感器节点个数;w1、w2为设定的权重系数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810855454.5A CN109029345B (zh) | 2018-07-31 | 2018-07-31 | 变电站基础建筑物沉降智能监测系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810855454.5A CN109029345B (zh) | 2018-07-31 | 2018-07-31 | 变电站基础建筑物沉降智能监测系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109029345A true CN109029345A (zh) | 2018-12-18 |
CN109029345B CN109029345B (zh) | 2020-11-24 |
Family
ID=64646968
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810855454.5A Active CN109029345B (zh) | 2018-07-31 | 2018-07-31 | 变电站基础建筑物沉降智能监测系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109029345B (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101902798A (zh) * | 2010-08-31 | 2010-12-01 | 上海交通大学 | 无线传感器网络的快速组网方法 |
CN103281769A (zh) * | 2013-06-27 | 2013-09-04 | 重庆大学 | 一种异构无线传感器网络非均匀分簇的能耗均衡方法 |
KR20140115569A (ko) * | 2013-03-21 | 2014-10-01 | 이영순 | 건축물의 부등침하 계측장치 |
CN104093188A (zh) * | 2014-07-18 | 2014-10-08 | 东北电力大学 | 一种无线传感器网络簇头选举新方法 |
CN107869981A (zh) * | 2016-09-28 | 2018-04-03 | 枣庄力源电力设计有限公司 | 一种基于激光传感器的变电站建筑物沉降监测系统 |
CN108171954A (zh) * | 2018-02-10 | 2018-06-15 | 深圳森阳环保材料科技有限公司 | 空气污染智能实时监测系统 |
-
2018
- 2018-07-31 CN CN201810855454.5A patent/CN109029345B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101902798A (zh) * | 2010-08-31 | 2010-12-01 | 上海交通大学 | 无线传感器网络的快速组网方法 |
KR20140115569A (ko) * | 2013-03-21 | 2014-10-01 | 이영순 | 건축물의 부등침하 계측장치 |
CN103281769A (zh) * | 2013-06-27 | 2013-09-04 | 重庆大学 | 一种异构无线传感器网络非均匀分簇的能耗均衡方法 |
CN104093188A (zh) * | 2014-07-18 | 2014-10-08 | 东北电力大学 | 一种无线传感器网络簇头选举新方法 |
CN107869981A (zh) * | 2016-09-28 | 2018-04-03 | 枣庄力源电力设计有限公司 | 一种基于激光传感器的变电站建筑物沉降监测系统 |
CN108171954A (zh) * | 2018-02-10 | 2018-06-15 | 深圳森阳环保材料科技有限公司 | 空气污染智能实时监测系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
傅菊平等: "基于剩余能量和节点度的无线传感器网络分簇算法", 《计算机应用研究》 * |
李辉等: "基于节点度和距离的WSN分簇路由算法", 《计算机工程》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109029345B (zh) | 2020-11-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104361765B (zh) | 一种基于磁阻传感器和ZigBee的车位检测系统 | |
CN104035396B (zh) | 基于无线传感器网络的分布式行为识别方法 | |
CN105682224B (zh) | 一种免离线训练的分布式无线指纹定位方法 | |
CN106714102A (zh) | 一种利用智能手机辅助室内定位的方法 | |
CN102984265A (zh) | 一种基于物联网的水环境监测方法 | |
CN104507134B (zh) | 一种基于物联网的无线数据信息采集系统 | |
CN107316450A (zh) | 一种基于无线传感器网络的输电线路监控系统 | |
CN108055648A (zh) | 一种桥梁智能监测系统 | |
CN103175575A (zh) | 一种基于zigbee网络的桥梁结构健康监测系统 | |
CN101252543B (zh) | 一种应用于无线传感器网络的快速数据融合算法 | |
CN203053480U (zh) | 基于无线传感网络的桥梁安全监测及预警系统 | |
CN108520344A (zh) | 一种针对客户集中区域的智能快递柜系统的构建方法 | |
CN106793085A (zh) | 基于正态假设检验的指纹定位方法 | |
CN106290772B (zh) | 一种污水监测系统 | |
CN114339651A (zh) | 一种改进蚁群算法的智慧农业传感器布局优化方法 | |
CN108981807A (zh) | 一种土木工程建筑智能监测系统 | |
CN107222925A (zh) | 一种基于聚类优化的节点定位方法 | |
CN112929880B (zh) | 无线传感器网络的分布式融合估计方法 | |
CN108966169A (zh) | 针对农田土壤的重金属污染分析预警系统 | |
CN101868047B (zh) | 无线体域网的信息传输方法 | |
CN109029345A (zh) | 变电站基础建筑物沉降智能监测系统 | |
CN107195170A (zh) | 一种智能电表无线抄表系统 | |
CN107862834A (zh) | 一种基于云架构的山洪灾害监测预警系统 | |
CN106412073B (zh) | 一种建筑消防设施检测网络系统 | |
CN108896011A (zh) | 变电站基础建筑物沉降智慧监测装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20201106 Address after: 518000 No.1, 3rd floor, Xiangli building, Lianhua Road, Futian District, Shenzhen City, Guangdong Province Applicant after: Shenzhen shenpengda Power Grid Technology Co.,Ltd. Address before: 518000 room 713, block A, 1 building, Hongfa Shang Yuan Garden, Guangming New District, Shenzhen, Guangdong. Applicant before: SHENZHEN KAIDATONG OPTOELECTRONICS TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
TA01 | Transfer of patent application right | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |