CN109974780A - 一种基于物联网的电气设备状态监测系统 - Google Patents

一种基于物联网的电气设备状态监测系统 Download PDF

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蔡锦凡
马亚红
范小娇
邢卓
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    • G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
    • G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08C—TRANSMISSION SYSTEMS FOR MEASURED VALUES, CONTROL OR SIMILAR SIGNALS
    • G08C17/00—Arrangements for transmitting signals characterised by the use of a wireless electrical link
    • G08C17/02—Arrangements for transmitting signals characterised by the use of a wireless electrical link using a radio link
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
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Abstract

一种基于物联网的电气设备状态监测系统，包括接收现场数据的感知层、进行数据传输的网络层及提供决策的应用层；通过感知层的电气配置的监控子系统，收集现场数据包括运行参数，环境参数和设备参数等，省去了人工排查的过程；网络层通过无线传输模块及3G/4G公网将感知层数据传输到应用层的感知控制中心，能够保证数据的实时性和准确性；应用层利用相关算法进行信息识别与识别处理，进而得到反映电气设备运行状态的特征量，对其运行状态进行综合诊断，并把结果实时反馈到个人或者企业APP，本发明具有监测准确、监测简单和反馈及时的优点。

Description

一种基于物联网的电气设备状态监测系统
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，特别涉及一种基于物联网的电气设备状态监测系统。
背景技术
随着电网的快速发展及用户对供电可靠性要求的逐步提高，传统的基于周期设备检修模式已经不能适应电网发展的要求。一般大型电气设备具有分布广泛，数量大，驻扎点分散的特点，且设施周边环境复杂多样，经常面临极端天气和紧急情况的考验。传统的巡检工作除了少部分电气设备具备自动化信息采集传回数据的功能，其他主要还是依靠巡检人员定期、定时进行人工巡检，不仅工作量巨大，而且受气候、环境、人员专业技术及责任心等多方面因素的制约和影响。因此，传统的巡检方式可能因设备运行状态得不到及时反馈，延误检修造成设备故障等重大事故。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于物联网的电气设备状态监测系统，具有使用简单，节约时间和资源的特点。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于物联网的电气设备状态监测系统，包括接收现场数据的感知层、进行数据传输的网络层及提供决策的应用层，通过感知层的电气配置的监控子系统，收集现场数据包括运行参数，环境参数和设备参数；网络层通过无线传输模块及3G/4G公网将感知层数据传输到应用层的感知控制中心；应用层利用相关算法进行信息识别与识别处理，进而得到反映电气设备运行状态的特征量，对其运行状态进行综合诊断，并把结果实时反馈到个人或者企业APP。
所述的接收现场数据的感知层包括监测具备放电传感器、气体含量传感器、微水量传感器、绝缘性能传感器、气体压力传感器、气体成分传感器或电磁特性传感器等监测子系统，监测包括运行参数，环境参数和设备参数在内的现场数据。
所述的进行数据传输的网络层包括WIFI无线传输模块、网关和云服务平台，用来传输现场数据。
所述的提供决策的应用层包括数据可视化展示平台和大数据分析与决策平台，是智能电网的监控、管理和决策中心；数据可视化展示平台能够多视图整合、交互联动，在不同维度下展示电气设备状态历史数据，呈现数据背后规律，大数据分析与决策平台可根据需要接入不同种类的数据，支持多种大数据算法，如神经网络、支持向量机、机器学习等，同样支持用户自定义算法，从而对电气设备状态监测数据进行科学的分析，辅助决策人员进行科学决策提供支撑。
本发明的目的是实现电气设备运行状态数据的实时监测与评估。通过电气配置的监控子系统，将现场数据包括运行参数，环境参数和设备参数等，通过网络传输到监控中心，进行统一监控和管理。该系统模型在结构上分为感知层1，网络层2和应用层3。其中，感知层1由每个功能的监视子系统组成，主要完成设备状态监测、环境及安防监控以及现场试验或巡检监控。网络层2是通过无线传输模块及3G/4G公网将感知层数据传输到应用层的感知控制中心。应用层3是智能电网的监控、管理和决策中心，主要由数据可视化展示平台和大数据分析与决策平台组成。
本发明通过感知层1的电气配置的监控子系统，收集现场数据包括运行参数，环境参数和设备参数等，省去了人工排查的过程；网络层2通过无线传输模块及3G/4G公网将感知层1数据传输到应用层3的感知控制中心，能够保证数据的实时性和准确性；应用层3利用相关算法进行信息识别与识别处理，进而得到反映电气设备运行状态的特征量，对其运行状态进行综合诊断，并把结果实时反馈到个人或者企业APP，具有监测准确、监测简单和反馈及时的优点。
附图说明
图1为本发明的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作详细描述。
如图1所示，一种基于物联网的电气设备状态监测系统，包括接收现场数据的感知层、进行数据传输的网络层及提供决策的应用层；通过感知层的电气配置的监控子系统，收集现场数据，包括运行参数，环境参数和设备参数；网络层通过无线传输模块及3G/4G公网将感知层数据传输到应用层的感知控制中心；应用层利用相关算法进行信息识别与识别处理，进而得到反映电气设备运行状态的特征量，对其运行状态进行综合诊断，并把结果实时反馈到个人或者企业APP。
所述的接收现场数据的感知层1包括由传感器，微处理器和通信单元组成的无线传感器网络，实现电站内各类电气设备的安全实时监控，包括变压器、断路器在线监测，变压器油气在线监测，避雷器绝缘监测，微型水动力特性在线监测，监测现场数据包括运行参数，环境参数和设备参数。
所述的进行数据传输的网络层2包括接入网和核心网，其中核心网主要是电力骨干光纤网络，接入网主要是电力光纤接入网，电力线载波和无线数字通信系统。电力通信网络为电力物联网的应用提供了高带宽的双向通信网络平台。模块化表现为WIFI无线传输模块、网关和云服务平台，用来传输现场数据。
所述的提供决策的应用层3包括数据可视化展示平台和大数据分析与决策平台，通过将感知层采集的数据传输到后台专家系统存储并根据数据类型或结构，采用不同的智能计算、模式识别等方法进行分析预测，可以准确反映各种电气设备的当前状态并预测未来一段时间的状态，将分析结果实时反馈到个人或者企业APP4，为相关工作人员进行电气设备安全评估或维护提供决策依据。
本发明的工作原理为：
当电气设备运行时，感知层1中，通过无线传感器网络收集电气设备的运行状态如具备放电、气体含量、微水量、绝缘性能、气体压力、气体成分和电磁特性等，将现场数据打包通过网络层的无线传输模块及3G/4G公网将感知层1数据传输到应用层3的感知控制中心，并把数据存储在云平台，再分析实时数据并和历史数据进行比对，最后应用层3利用相关算法进行信息识别与识别处理，进而得到反映电气设备运行状态的特征量，对其运行状态进行综合诊断，如电气设备运行状态分析、电气设备寿命评估模型、电气设备故障诊断预警和专家决策系统模型等，并把结果实时反馈到个人或者企业APP，最后对现场的电气设备进行安防。

Claims (4)

1.一种基于物联网的电气设备状态监测系统，包括接收现场数据的感知层、进行数据传输的网络层及提供决策的应用层，其特征在于，通过感知层的电气配置的监控子系统，收集现场数据包括运行参数，环境参数和设备参数；网络层通过无线传输模块及3G/4G公网将感知层数据传输到应用层的感知控制中心；应用层利用相关算法进行信息识别与识别处理，进而得到反映电气设备运行状态的特征量，对其运行状态进行综合诊断，并把结果实时反馈到个人或者企业APP。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的电气设备状态监测系统，其特征在于，所述的接收现场数据的感知层包括监测具备放电传感器、气体含量传感器、微水量传感器、绝缘性能传感器、气体压力传感器、气体成分传感器或电磁特性传感器等监测子系统，监测包括运行参数，环境参数和设备参数在内的现场数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的电气设备状态监测系统，其特征在于，所述的进行数据传输的网络层包括WIFI无线传输模块、网关和云服务平台，用来传输现场数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的电气设备状态监测系统，其特征在于，所述的提供决策的应用层包括多视图整合、交互联动，在不同维度下展示电气设备状态历史数据的数据可视化展示平台，以及可根据需要接入不同种类的的数据，支持多种大数据算法大数据分析与决策平台；所述的提供决策的应用层是智能电网的监控、管理和决策中心；数据可视化展示平台能够多视图整合、交互联动，在不同维度下展示电气设备状态历史数据，呈现数据背后规律，大数据分析与决策平台可根据需要接入不同种类的数据，支持多种大数据算法，如神经网络、支持向量机、机器学习等，同样支持用户自定义算法，从而对电气设备状态监测数据进行科学的分析，辅助决策人员进行科学决策提供支撑。
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