CN111817442A - 一种基于蚁群算法的应急电源管理系统及智能巡查方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于蚁群算法的应急电源管理系统及智能巡查方法，包括监控主机和多个灯具单元，每一个灯具单元包括一个电源节点；每一个电源节点包括一个灯具控制器和一个对应的电源信息采集模块；监控主机基于蚁群算法采用主动巡查方式结合周期性定时巡查方式确定电源节点的巡查路径，并根据电源节点上传的电源数据信息分析电源节点的荷电状态。本发明的基于蚁群算法的应急电源管理系统及智能巡查方法考虑节点异常率和节点空间位置，动态规划巡查路径，确保异常节点以最快的速度被发现，提高了系统的响应速度和管理水平，系统在智能化程度上更进一步。

Description

一种基于蚁群算法的应急电源管理系统及智能巡查方法
技术领域
本发明属于应急照明系统电源管理技术领域，涉及一种基于蚁群算法的应急电源管理系统及智能巡查方法。
背景技术
随着我国城市化程度的不断提高，城市建筑趋向于大规模、高层化、现代化方向发展，建筑对于消防要求越来越高，尤其是一些重要的公共建筑，由于使用性质特殊，建筑结构更加复杂、人口密度更大，一旦发生火灾，将造成人员疏散困难，导致人员伤亡和重大财产损失。在《消防应急照明和疏散指系统技术标准》(GB51309-2018)和《建筑设计防火规范》对应急照明系统及备用电源做出规定：消防应急照明系统需要采用蓄电池电源作为灯具的后备保障性电源，选择不含重金属等对环境有害物质的蓄电池，备用消防电源要满足火灾延续时间内应急照明设备的用电要求，确保人员疏散和消防救援的顺利进行，与此同时，应急照明蓄电池管理系统研究受到广泛关注。
应急照明灯具按照备用电源设置方式分为集中电源型和自带电源型，《消防应急照明和疏散指系统技术标准》中规定：住宅建筑中，当灯具采用自带蓄电池供电方式时，消防应急照明可以兼用日常照明。可以预见未来住宅建筑中，采用自带电源型应急照明灯具的比例将会大大增加，与集中电源作蓄电池相比，应急照明系统灯具采用自带蓄电池作为灯具备用电源能使灯具间的相互干扰降低到最低，可供选择的蓄电池种类更加多样，同时这种供电方式的缺陷也是显而易见的：蓄电池数量众多，给日常检修带来极大负担；在蓄电池的巡查管理方面有更高的要求。
早期的应急照明系统规模较小，蓄电池的巡查管理通过人工完成或是半人工的巡查管理状态，随着建筑物体量的增大，应急照明系统规模不断扩大，传统的电源巡查方式已经不能满足管理需求。人工巡查方式由于工作量巨大，无法做到全天候巡检，容易造成漏查、漏检情况，导致管理盲区的存在。随着科学技术的发展，电源管理系统从早期的电压电流检测的单一功能发展到电池容量、健康状态等复杂状态管理，但是由于工程中大多使用单一的电量估计算法，电量估算精度低的问题一直存在；此外，在巡查管理上依然沿用传统电源管理系统的巡查管理方式，即由下位机采集电源信息，上位机负责信息显示的被动巡查管理方式，系统对蓄电池的状态进行无差别监测，这种巡查管理方式在结构上缺乏合理性和科学性，无法发挥系统巡查管理的宏观优势，直接表现在系统发现异常电源节点时的滞后性，导致系统稳定性和快速性降低。
发明内容
为了达到上述目的，本发明提供一种基于蚁群算法的应急电源管理系统及智能巡查方法，解决了现有技术中存在的问题。
本发明所采用的技术方案是，一种基于蚁群算法的应急电源管理系统，包括监控主机和多个灯具单元，每一个灯具单元包括一个电源节点；每一个所述电源节点包括一个灯具控制器和一个对应的电源信息采集模块；灯具控制器，用于接收监控主机发送的控制信息，控制电源信息采集模块；电源信息采集模块，用于采集电源数据信息，然后将采集到的电源数据信息通过CAN总线上传至监控主机；监控主机，用于对电源节点采用基于蚁群算法的智能巡查并分析电源节点的荷电状态，并在用户界面上进行显示。
其中，电源数据信息采集模块具有集成度高、扩展性好的优点，占用空间小，可在控制芯片管脚数量满足要求的前提下增加信息采集模块，对系统功能进行扩展；由于电源信息采集模块与灯具单元共用控制器，应急电源管理系统可以方便地与其他消防系统进行信息共享。
其中，灯具控制器采用单片机、DSP芯片、FPGA芯片中的任一种。
其中，CAN总线通信协议结构简单，易开发和维护，开发周期较短；根据CAN总线技术的通讯优势和电源管理系统的通讯要求，选用CAN总线作为本发明系统的通信方式。
进一步地，电源信息采集模块通过灯具控制器、CAN总线控制器、CAN总线驱动器接入CAN总线，并通过串口与监控主机连接。
进一步地，电源信息采集模块包括电压传感器、电流传感器、温度传感器；所述电压传感器、电流传感器、温度传感器分别与信号转换器连接，用于将电源数据信息转换为电信号，并传输到所述灯具控制器。其中，电压传感器采用ZMPT01B传感器，电流传感器采用ACS712传感器，温度传感器采用DS18b20传感器。
其中，本发明电源信息采集模块采集蓄电池的电压、电流、温度数据信息，本发明的蓄电池采用锂电池。其中，锂电池具有标称电压高、能量储存密度高、体积小、环保的优点，具有高功率承受能力、快速充放电能力和高低温适应能力。因此，本发明选用锂电池作为蓄电池。
本发明的另一发明目的，在于提供一种上述基于蚁群算法的应急电源管理系统的智能巡查方法，监控主机基于蚁群算法，采用主动巡查方式结合周期性定时巡查方式确定电源节点的巡查路径，并根据电源节点上传的电源数据信息分析电源节点的荷电状态，并在用户界面上进行显示；其中，周期性定时巡查方式，包括以下步骤：
S1，应急电源管理系统的初始化巡查操作：
S11，上述应急电源管理系统初次使用时，监控主机唤醒全部电源节点的灯具控制器，监控主机首先对所有电源节点进行编码、设置电源节点集合C＝{c1,c2,......,cn}，初始状态电源节点的异常次数m为0，监控主机通过CAN总线向电源节点f发出巡查指令；
S12，电源节点f的灯具控制器接收监控主机发出的巡查指令，并控制相应的电源信息采集模块进行电源数据信息采集，并回传给监控主机；
S13，监控主机的电量估计系统根据接收的电源节点f的电源数据信息，对电源节点f的荷电状态SOC进行判定：SOC≤20％，判定为电源节点f异常，SOC>20％，判定为电源节点f正常；若电源节点f异常，则其出现故障的次数mf为1，电源节点f发生故障的频率为
Figure BDA0002597278960000031
k为巡查次数，记为1；若电源节点f正常，则其出现故障的次数mf为0；电源节点f进入休眠状态；
S14，监控主机按编码顺序，对所有的电源节点重复执行S12和S13，完成应急电源管理系统的初始化操作，所有电源节点的灯具控制器进入休眠状态，等待下一次巡查时监控主机的唤醒；
S2，若S1中有异常电源节点，则开始执行S3；若S1中电源节点全部正常，没有异常，则下次巡查继续执行S12和S13，直至某次巡查中有异常电源节点，开始执行S3；
S3，巡查次数为k时的操作：
S31，当巡查次数为k时，监控主机唤醒全部电源节点的灯具控制器，监控主机对k-1次巡查中发生故障的频率τ值最大的电源节点i发出巡查指令，若k-1次巡查中存在发生故障的频率相同的电源节点，按照电源节点编码顺序巡查；
S32，电源节点i的灯具控制器接收监控主机发出的指令，控制相应的电源信息采集模块进行电源数据信息采集，并回传给监控主机；
S33，监控主机的电量估计系统根据接收的电源数据信息对电源节点i的荷电状态SOC进行判定，若电源节点i异常，则其出现故障的次数mi增加1次，电源节点i发生故障的频率为
Figure BDA0002597278960000032
若电源节点i正常，则其出现故障的次数mi不变，由于巡查次数的增加，电源节点发生故障的频率τi下降；
S34，计算电源节点i与剩余电源节点集合allowed中的电源节点的状态转移概率Pij，Pij最大的电源节点确定为下一巡查对象，若存在多个Pij值最大的电源节点，按编码顺序巡查，并将已巡查过的电源节点从剩余电源节点集合allowed中剔除；
S35，继续计算S34确定的巡查对象与剩余电源节点集合allowed中的电源节点的状态转移概率P，状态转移概率P最大的电源节点作为下一次巡查对象，直至所有电源节点全部巡查完毕；
S36，巡查结束，监控主机保存巡查次数为k次巡查中发生故障的频率τ值最大的电源节点，所有灯具控制器进入休眠状态，完成巡查次数为k电源节点巡查。
进一步地，S13或S33中，荷电状态SOC进行判定，具体为：将Thevenin等效电路模型和安时积分法结合，建立OCV-SOC曲线，得到OCV和SOC的拟合非线性关系式为：UOCV＝3.194+2.655SOC-9.18SOC2+19.2SOC3-18SOC4+6.3SOC5，UOCV是电池的开路电压值，SOC是荷电状态。
进一步地，S34中，状态转移概率Pij根据电源节点i发生故障的频率τi、与其它电源节点j的距离lij计算，集合C中任意两个电源节点间距离的集合
Figure BDA0002597278960000043
Figure BDA0002597278960000041
其中，Pij表示从电源节点i到电源节点j的状态转移概率；allowed为某轮巡查中还未巡查的电源节点的集合；τj表示第k次巡查时电源节点j的故障频率；α为信息启发因子，表示τ的相对重要性；ηij和ηis为启发函数，表示距离在节点状态转移过程中的影响；β为距离启发因子，表示距离的相对重要性；τs表示第k次巡查时allowed集合中某一电源节点s的故障频率。
更进一步地，
Figure BDA0002597278960000042
其中，lij是电源节点i与电源节点j之间的距离；lis是电源节点i与电源节点s之间的距离；k-1为巡查次数，m为k-1次巡查中电源节点出现故障的次数。
进一步地，主动巡查方式，具体为：历次巡查中未出现过异常节点，主动唤醒监控主机，采用S12和S13的巡查方式进行巡查；历次巡查中出现过异常节点，主动唤醒监控主机，采用S3的巡查方式进行巡查。
本发明的有益效果是：
(1)本发明应急电源管理系统属于一套单独的管理系统，数据采集模块与灯具共用灯具控制器，在降低其他系统干扰的同时节约了系统开发成本。
(2)本发明应急电源管理系统具有结构简单、控制逻辑清晰的特点；系统在结构上分为三层，由监控主机、灯具控制器和数据采集模块构成整个系统，监控主机负责命令发布、接收数据和电量估计，并在用户界面上进行显示；灯具控制器负责指令接收和数据上传；数据采集模块执行系统的数据采集指令，是系统的数据来源，简洁的系统结构保证系统高效、稳定地运行。
(3)应急电源管理系统的电量估计功能基于Thevenin电路模型和安时积分法实现，提高了电量估计的精度。电路模型准确地描述工况下锂电池的外特性，在此基础上使用安时积分法解决了安时积分法难以确定SOC初值的问题，提高系统电量估计的精度。
(4)本发明针对传统电源管理方案的被动巡查方式，提出一种基于蚁群算法的节点巡查方案，考虑节点异常率和节点空间位置，动态规划巡查路径，确保异常节点以最快的速度被发现，提高了系统的响应速度和管理水平，系统在智能化程度上更进一步。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明应急电源管理系统的系统结构图。
图2是本发明应急电源管理系统估算电量时的Thevenin等效电路模型图。
图3是本发明应急电源管理系统锂电池充放电状态下的开路电压OCV与SOC的关系曲线图。
图4是本发明应急电源管理系统OCV-SOC的多项式拟合曲线。
图5是本发明应急电源管理系统的系统巡查流程图。
图6是本发明应急电源管理系统的蚁群算法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为保证应急电源的安全使用，本发明提供一种应急电源管理系统，主要用于应急照明系统的自带蓄电池的管理，系统具有数据采集、电池状态监测、电量估计、故障报警、实时显示的功能，数据采集系统收集接入系统的应急照明灯具的蓄电池电压、电流、温度等基本参数，经过电量估计系统的建模和计算，估算电池的剩余电量指标--荷电状态(SOC)，采用基于蚁群算法的电源管理巡查方案，变被动检测为主动，使系统实现智能、高效的全天候电源巡查管理任务，可以实时监控电池的状态，防止电池出现过充电和过放电，延长电池的使用寿命，数据显示系统基于LabVIEW软件开发图形化监控界面，实现系统数据的可视化管理。系统具有模块化特性，可以搭载在其他消防系统上使用，作为消防系统功能的扩展，实现应急电源的智能化巡查管理。
如图1所示，一种基于蚁群算法的应急电源管理系统，包括监控主机和多个灯具单元，每一个灯具单元包括一个电源节点；每一个所述电源节点包括一个灯具控制器和一个对应的电源信息采集模块；灯具控制器，用于接收监控主机发送的控制信息，控制电源信息采集模块；电源信息采集模块，用于采集电源数据信息，然后将采集到的电源数据信息通过CAN总线上传至监控主机；监控主机，用于对电源节点采用基于蚁群算法的智能巡查并分析电源节点的荷电状态，并在用户界面上进行显示；其中，电源信息采集模块通过灯具控制器、CAN总线控制器、CAN总线驱动器接入CAN总线，并通过串口与监控主机连接；其中，电源信息采集模块包括电压传感器、电流传感器、温度传感器；所述电压传感器、电流传感器、温度传感器分别与信号转换器连接，用于将电源数据信息转换为电信号，并传输到灯具控制器。
上述基于蚁群算法的应急电源管理系统的智能巡查方法，监控主机基于蚁群算法，采用主动巡查方式结合周期性定时巡查方式确定电源节点的巡查路径，并根据电源节点上传的电源数据信息分析电源节点的荷电状态，并在用户界面上进行显示；其中，周期性定时巡查方式，包括以下步骤：
S1，应急电源管理系统的初始化巡查操作：
S11，上述应急电源管理系统初次使用时，监控主机唤醒全部电源节点的灯具控制器，监控主机首先对所有电源节点进行编码、设置电源节点集合C＝{c1,c2,......,cn}，初始状态电源节点的异常次数m为0，监控主机通过CAN总线向电源节点f发出巡查指令；
S12，电源节点f的灯具控制器接收监控主机发出的巡查指令，并控制相应的电源信息采集模块进行电源数据信息采集，并回传给监控主机；
S13，监控主机的电量估计系统根据接收的电源节点f的电源数据信息，对电源节点f的荷电状态SOC进行判定：SOC≤20％，判定为电源节点f异常，SOC>20％，判定为电源节点f正常；若电源节点f异常，则其出现故障的次数mf为1，电源节点f发生故障的频率为
Figure BDA0002597278960000071
k为巡查次数，记为1；若电源节点f正常，则其出现故障的次数mf为0；电源节点f进入休眠状态；
S14，监控主机按编码顺序，对所有的电源节点重复执行S12和S13，完成应急电源管理系统的初始化操作，所有电源节点的灯具控制器进入休眠状态，等待下一次巡查时监控主机的唤醒；
S2，若S1中有异常电源节点，则开始执行S3；若S1中电源节点全部正常，没有异常，则下次巡查继续执行S12和S13，直至某次巡查中有异常电源节点，开始执行S3；
S3，巡查次数为k时的操作：
S31，当巡查次数为k时，监控主机唤醒全部电源节点的灯具控制器，监控主机对k-1次巡查中发生故障的频率τ值最大的电源节点i发出巡查指令，若k-1次巡查中存在发生故障的频率相同的电源节点，按照电源节点编码顺序巡查；
S32，电源节点i的灯具控制器接收监控主机发出的指令，控制相应的电源信息采集模块进行电源数据信息采集，并回传给监控主机；
S33，监控主机的电量估计系统根据接收的电源数据信息对电源节点i的荷电状态SOC进行判定，若电源节点i异常，则其出现故障的次数mi增加1次，电源节点i发生故障的频率为
Figure BDA0002597278960000072
若电源节点i正常，则其出现故障的次数mi不变，由于巡查次数的增加，电源节点发生故障的频率τi下降；
S34，计算电源节点i与剩余电源节点集合allowed中的电源节点的状态转移概率Pij，Pij最大的电源节点确定为下一巡查对象，若存在多个Pij值最大的电源节点，按编码顺序巡查，并将已巡查过的电源节点从剩余电源节点集合allowed中剔除；
S35，继续计算S34确定的巡查对象与剩余电源节点集合allowed中的电源节点的状态转移概率P，状态转移概率P最大的电源节点作为下一次巡查对象，直至所有电源节点全部巡查完毕；
S36，巡查结束，监控主机保存巡查次数为k次巡查中发生故障的频率τ值最大的电源节点，所有灯具控制器进入休眠状态，完成巡查次数为k电源节点巡查。
其中，S13或S33中，荷电状态SOC进行判定，具体为：将Thevenin等效电路模型和安时积分法结合，建立OCV-SOC曲线，得到OCV和SOC的拟合非线性关系式为：UOCV＝3.194+2.655SOC-9.18SOC2+19.2SOC3-18SOC4+6.3SOC5，UOCV是电池的开路电压值，SOC是荷电状态。
其中，S34中，状态转移概率Pij根据电源节点i发生故障的频率τi、与其他电源节点j的距离lij计算，集合C中任意两个电源节点间距离的集合
Figure BDA0002597278960000083
Figure BDA0002597278960000081
其中，Pij表示从电源节点i到电源节点j的状态转移概率；allowed为某轮巡查中还未巡查的电源节点的集合；τj表示第k次巡查时电源节点j的故障频率；α为信息启发因子，表示τ的相对重要性；ηij和ηis为启发函数，表示距离在节点状态转移过程中的影响；β为距离启发因子，表示距离的相对重要性；τs表示第k次巡查时allowed集合中某一电源节点s的故障频率。
其中，
Figure BDA0002597278960000082
其中，lij是电源节点i与电源节点j之间的距离；lis是电源节点i与电源节点s之间的距离；k-1为巡查次数，m为k-1次巡查中电源节点出现故障的次数。
其中，主动巡查方式，具体为：历次巡查中未出现过异常节点，主动唤醒监控主机，采用S12和S13的巡查方式进行巡查；历次巡查中出现过异常节点，主动唤醒监控主机，采用S3的巡查方式进行巡查。
1，电量估计系统
本发明应急电源管理系统的一个重要任务是对灯具单元锂电池的电量估计，准确的电量估计是应急灯具在紧急情况下可靠运行与否的重要判断依据。荷电状态(SOC)是反映锂电池剩余电量的最为直观的一个参数，通常定义为电池的剩余容量占总容量的百分比，公式如下：
Figure BDA0002597278960000091
Qt为电池的剩余电量，Q0为锂电池的最大可用容量
SOC可以反映电池的剩余电量，但是不能直接获得，常用的SOC估计方法有开路电压法和安时积分法。开路电压法可以通过查找开路电压(OCV)曲线得到相应的SOC值，这种方法未考虑锂电池的动态工作特性，得到的结果并不精确；安时积分法是通过对一段时间内的电流进行积分计算，计算结果作为这一段时间内电池充入或者消耗掉的电量，这种方法虽然可以对电池的SOC进行实时在线估计，但是无法确定SOC的初值。本发明将安时积分法和等效电路模型结合，通过OCV-SOC曲线确定SOC的初值，再利用安时积分法计算该时刻电池的SOC，计算公式如下：
Figure BDA0002597278960000092
SOC0为SOC的初值。
1.1，等效电路模型的选择
常用的等效电路模型有内阻模型、Thevenin模型、PNGV模型、二阶RC模型等，综合考虑锂电池的可测量参数、建模难度、SOC估计精度等方面，本发明选择Thevenin模型作为等效电路模型。Thevenin模型与内阻模型相比增加了RC回路来模拟电池极化效应，能够准确地反映锂电池的动态特性。Thevenin模型如图2所示，图2中，UOC为电源电动势，UL为端电压，UC为极化电阻电压。
根据图2可得如下关系式：
UOC＝R0*i(t)+UC+UL
Figure BDA0002597278960000093
Figure BDA0002597278960000094
1.2，电池容量测试
电池的实际容量受多种因素影响通常与标定的容量存在一定误差，当锂电池容量损失大于额定容量的20％时，电池内阻增大，在使用过程中有着火的危险，电池达到报废标准。本发明对实验用锂电池进行最大容量测试，检验电池的健康状态。在室温(25℃)下以恒流恒压的方式对锂电池充电，然后用标准电流恒流放电至截止电压，连续测量多次，计算电池的实际容量。
1.3，OCV-SOC曲线
建立精准电池模型是研究电量估算的前提，其意义在于设计人员通过电池模型分析锂电池工作特性，找到SOC与其他参量之间的关系，达到电量估计的目的。锂电池充放电结束后端电压在一定时间内会持续改变，这是电池去极化的过程，此时的端电压不能直接作为开路电压使用。锂电池通常需要静置一小时来消除极化效应，静置之后的端电压值可以作为开路电压值。
在恒定温度下，锂电池每次充入或者放出百分之五的电量，测量开路电压值，分别绘制锂电池充放电状态下的开路电压(OCV)与SOC的关系曲线，如图3所示。锂电池的开路电压在充电时略高，将充电和放电时开路电压的平均值作为锂电池的开路电压值，利用Origin软件绘制OCV-SOC的关系曲线，并对曲线进行多项式系数拟合，拟合结果如图4所示。
OCV和SOC的近似线性关系如式(4)
UOCV＝3.194+2.655SOC-9.18SOC2+19.2SOC3-18SOC4+6.3SOC5 (4)
UOCV是电池的开路电压值。
1.4，参数辨识
锂电池在放电结束后，端电压会有一个急速的回升，这是因为在放电结束的瞬间电流突然消失，加载在欧姆电阻上的电压值由U0＝I*R0变为0，端电压值增加U0，故欧姆电阻R0为：
Figure BDA0002597278960000101
端电压缓慢回升的过程是电池消除极化效应的过程，在这个过程中端电压缓慢上升至电压稳定，这个过程可以看作是极化电容C通过极化电阻Rp放电，放电结束后，电池端电压不再发生变化。同理加载在极化电阻两端的电压UP在去极化后变为0，故：
Figure BDA0002597278960000111
在电池去极化过程中，极化电容C通过并联的极化电阻Rp放电，电容电压减小，电池极化过程结束后，锂电池的端电压达到稳定。依据电容充放电公式(7)计算极化电容：
Figure BDA0002597278960000112
Ut为t时刻电容的电压值，U0为电容的初始电压值，U为充电或放电结束时的电压值。
锂电池的内阻受温度影响较大，在25℃恒温条件下锂电池欧姆内阻和极化内阻的变化幅度最小，电池SOC在20％以上时，其总内阻可以看作是恒定的。但是当电池SOC低于20％时，锂电池的内阻会随着SOC的减小而增大，导致电池在使用过程中发热量增加，降低电池的使用寿命。尤其是SOC＝0时，由于极化作用的存在，对达到截止电压后恢复的端电压有较大的影响，所以在SOC＝0处的开路电压有较大的误差，参考价值不大。出于安全和电池本身的考虑，我们尽量让电池工作在20％-95％之间。
1.5，SOC估计
电量估计系统基于数据采集系统采集到的电压、电流参数在Thevenin等效电路模型的基础上准确估计工况下锂电池的开路电压值，根据OCV-SOC拟合公式可计算得锂电池的初始荷电状态，基于安时积分法可以计算出一段时间后的电池荷电状态，作为系统对该电池的SOC检测结果。
2，智能巡查管理
本发明提出一种基于蚁群算法的电源智能巡查管理方案，采用全新的定时周期式电源巡查方式，充分发挥蚁群算法动态寻优能力，为系统寻找最佳巡查路径，最短时间内发现异常节点，提高系统巡查效率，电源数据信息采集模块和灯具控制器采用监控主机唤醒机制，大大减少系统能耗，解决了传统电源管理系统巡查方式缺乏灵活性、智能化程度低的问题。
2.1，动态巡检机制
应急电源管理系统对系统内全部电源节点进行巡查管理，监控主机周期性发送巡查指令，无巡查指令时数据采集模块处于休眠状态，有效减少系统CPU运算量、存储负荷和电能消耗，同时避免了因为时间间隔过长忽略电源故障的隐患，巡查后的灯具控制器和电源信息采集模块转入休眠状态，等待下一轮巡查到来。监控主机根据蚁群算法确定电源节点巡查顺序，向控制区域内的灯具控制器发出巡查指令，唤醒休眠状态下的电源数据信息采集系统，并接收对应灯具控制器发送的巡查结果，始终保持从电源异常可能性最高的节点至可能性最低的顺序巡查。本发明应急电源管理系统的巡查流程如图5所示。
2.2，参数模型
应急电源管理系统中，电源节点彼此独立，各应急电源节点按一定规则分布在防护区域内，针对节点本身而言，节点的电源数据信息采集模块向灯具控制器传递节点电源数据信息，与其他节点无直接通讯，对于整个系统来说，电源节点即为蚁群算法中的“蚂蚁”，探测到电源异常的事件即为“找到食物”，“蚂蚁”释放信息素—灯具控制器记录异常信息并向监控主机报告，电源节点上“信息素”的积累是基于巡查结果的叠加，这种基于时间的积累方式使系统虚警率大大降低，“信息素”用来衡量节点出现异常状况的可能性，指导下一轮的巡查。
蚁群算法无需提供全局模型，数据处理过程简单，对系统CPU、内存要求不高。在本发明应急电源管理系统的一个防护区域内，设C＝{c1,c2,...,cn}是n个电源节点的集合，
Figure BDA0002597278960000121
是集合C中任意两个节点间距离的集合，τi(k)为第k次巡查时i节点发生故障的频率，代表蚂蚁在k-1次巡查中积累的信息素浓度，“蚂蚁”根据节点上信息素浓度和与其他节点间的距离综合计算状态转移概率，计算公式如下：
Figure BDA0002597278960000122
Pij表示从节点i到节点j的状态转移概率；allowed为“蚂蚁”下一步可能到达节点集合，表示“蚂蚁”在该轮巡查中还未到过的节点；α为信息启发因子，表示τ的相对重要性；ηij为启发函数，表示距离在节点状态转移过程中的影响；β为距离启发因子，表示距离的相对重要性。其中
Figure BDA0002597278960000123
Figure BDA0002597278960000131
lij是电源节点i与电源节点j之间的距离；k-1为巡查次数，m为k-1次巡查中电源节点出现故障的次数。
算法流程图如图6所示：
蚁群算法在电源管理系统寻优过程中分为两个阶段：一是适应阶段，这个阶段开始并没有信息指导系统工作，系统采用传统顺序查询方式采集数据，完善系统参数配置，历时较短；二是协调阶段，系统经过适应阶段积累了一定量的运行数据，可以自主完成巡查任务，随后整个生命周期内不断更新数据，动态调整巡查方式。在电源管理系统中使用蚁群算法寻找一条最优巡查路径，根据电源节点发生异常的频率和电源节点间的距离计算节点状态转移概率，状态转移概率反映了未巡查节点在时间和空间上的危险性，巡查顺序根据节点危险性由高到低，即危险性越高的节点越先检查，τi值的动态更新对系统新一轮的巡查起到强调作用，避免一条巡查路径始终处于警报状态而忽略新的危机。
3，数据显示系统
数据显示系统是系统信息的交互窗口，负责对外展示系统检测结果。本发明应急电源管理系统的设计目的是为了实现系统参数实时监测的功能，需要对系统内全部灯具的蓄电池进行监视，显示全部电源的状态信息，系统检测到电池电压、电流、温度、容量异常时能够及时响应，启动故障报警功能，并对日常运行数据进行存档处理，便于日后故障分析和制定系统运行方案。数据显示系统的图形监控界面基于LabVIEW软件开发，开发过程具有原理清晰、过程简单的特点，图形化界面具有可视化程度好、数据显示方式多样的特点。
结论：本发明在传统应急照明电源管理系统的基础上对应急电源管理系统进行智能化设计，采用Thevenin等效电路模型与安时积分法结合的方法实现应急电源的荷电状态估计，提出基于蚁群算法的动态电源巡查管理方案，采用系统定时周期性巡查电源节点的方式动态规划系统巡查路径，从故障积累和空间位置两方面确定节点的巡查顺序，以最快的速度发现存在的异常节点，解决了被动式巡查管理方案存在的滞后性问题，使电源巡查管理更加合理，提升整个应急照明系统的安全性和应急水平。
需要说明的是，在本发明中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于蚁群算法的应急电源管理系统，包括监控主机和多个灯具单元，其特征在于，每一个灯具单元包括一个电源节点；每一个所述电源节点包括一个灯具控制器和一个对应的电源信息采集模块；
所述灯具控制器，用于接收监控主机发送的控制信息，控制电源信息采集模块；
所述电源信息采集模块，用于采集电源数据信息，然后将采集到的电源数据信息通过CAN总线上传至监控主机；
所述监控主机，用于对电源节点采用基于蚁群算法的智能巡查并分析电源节点的荷电状态，并在用户界面上进行显示。
2.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的应急电源管理系统，其特征在于，所述电源信息采集模块通过灯具控制器、CAN总线控制器、CAN总线驱动器接入CAN总线，并通过串口与监控主机连接。
3.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的应急电源管理系统，其特征在于，所述电源信息采集模块包括电压传感器、电流传感器、温度传感器；所述电压传感器、电流传感器、温度传感器分别与信号转换器连接，用于将电源数据信息转换为电信号，并传输到所述灯具控制器。
4.一种根据权利要求1～3中任一项所述的基于蚁群算法的应急电源管理系统的智能巡查方法，其特征在于，所述监控主机基于蚁群算法，采用主动巡查方式结合周期性定时巡查方式确定电源节点的巡查路径，并根据电源节点上传的电源数据信息分析电源节点的荷电状态，并在用户界面上进行显示；其中，周期性定时巡查方式，包括以下步骤：
S1，应急电源管理系统的初始化巡查操作：
S11，上述应急电源管理系统初次使用时，监控主机唤醒全部电源节点的灯具控制器，监控主机首先对所有电源节点进行编码、设置电源节点集合C＝{c1,c2,......,cn}，初始状态电源节点的异常次数m为0，监控主机通过CAN总线向电源节点f发出巡查指令；
S12，电源节点f的灯具控制器接收监控主机发出的巡查指令，并控制相应的电源信息采集模块进行电源数据信息采集，并回传给监控主机；
S13，监控主机的电量估计系统根据接收的电源节点f的电源数据信息，对电源节点f的荷电状态SOC进行判定：SOC≤20％，判定为电源节点f异常，SOC>20％，判定为电源节点f正常；若电源节点f异常，则其出现故障的次数mf为1，电源节点f发生故障的频率为
Figure FDA0002597278950000011
k为巡查次数，记为1；若电源节点f正常，则其出现故障的次数mf为0；电源节点f进入休眠状态；
S14，监控主机按编码顺序，对所有的电源节点重复执行S12和S13，完成应急电源管理系统的初始化操作，所有电源节点的灯具控制器进入休眠状态，等待下一次巡查时监控主机的唤醒；
S2，若S1中有异常电源节点，则开始执行S3；若S1中电源节点全部正常，没有异常，则下次巡查继续执行S12和S13，直至某次巡查中有异常电源节点，开始执行S3；
S3，巡查次数为k时的操作：
S31，当巡查次数为k时，监控主机唤醒全部电源节点的灯具控制器，监控主机对k-1次巡查中发生故障的频率τ值最大的电源节点i发出巡查指令，若k-1次巡查中存在发生故障的频率相同的电源节点，按照电源节点编码顺序巡查；
S32，电源节点i的灯具控制器接收监控主机发出的指令，控制相应的电源信息采集模块进行电源数据信息采集，并回传给监控主机；
S33，监控主机的电量估计系统根据接收的电源数据信息对电源节点i的荷电状态SOC进行判定，若电源节点i异常，则其出现故障的次数mi增加1次，电源节点i发生故障的频率为
Figure FDA0002597278950000021
若电源节点i正常，则其出现故障的次数mi不变，由于巡查次数的增加，电源节点发生故障的频率τi下降；
S34，计算电源节点i与剩余电源节点集合allowed中的电源节点的状态转移概率Pij，Pij最大的电源节点确定为下一巡查对象，若存在多个Pij值最大的电源节点，按编码顺序巡查，并将已巡查过的电源节点从剩余电源节点集合allowed中剔除；
S35，继续计算S34确定的巡查对象与剩余电源节点集合allowed中的电源节点的状态转移概率P，状态转移概率P最大的电源节点作为下一次巡查对象，直至所有电源节点全部巡查完毕；
S36，巡查结束，监控主机保存巡查次数为k次巡查中发生故障的频率τ值最大的电源节点，所有灯具控制器进入休眠状态，完成巡查次数为k电源节点巡查。
5.根据权利要求4所述的一种基于蚁群算法的应急电源管理系统的智能巡查方法，其特征在于，S13或S33中，所述荷电状态SOC进行判定，具体为：将Thevenin等效电路模型和安时积分法结合，建立OCV-SOC曲线，得到OCV和SOC的拟合非线性关系式为：UOCV＝3.194+2.655SOC-9.18SOC2+19.2SOC3-18SOC4+6.3SOC5，UOCV是电池的开路电压值，SOC是荷电状态。
6.根据权利要求4所述的一种基于蚁群算法的应急电源管理系统的智能巡查方法，其特征在于，S34中，所述状态转移概率Pij根据电源节点i发生故障的频率τi、与其它电源节点j的距离lij计算，集合C中任意两个电源节点间距离的集合
Figure FDA0002597278950000031
Figure FDA0002597278950000032
其中，Pij表示从电源节点i到电源节点j的状态转移概率；allowed为某轮巡查中还未巡查的电源节点的集合；τj表示第k次巡查时电源节点j的故障频率；α为信息启发因子，表示τ的相对重要性；ηij和ηis为启发函数，表示距离在节点状态转移过程中的影响；β为距离启发因子，表示距离的相对重要性；τs表示第k次巡查时allowed集合中某一电源节点s的故障频率。
7.根据权利要求6所述的一种基于蚁群算法的应急电源管理系统的智能巡查方法，其特征在于，所述
Figure FDA0002597278950000033
其中，lij是电源节点i与电源节点j之间的距离；lis是电源节点i与电源节点s之间的距离；k-1为巡查次数，m为k-1次巡查中电源节点出现故障的次数。
8.根据权利要求4所述的基于蚁群算法的应急电源管理系统的智能巡查方法，其特征在于，所述主动巡查方式，具体为：历次巡查中未出现过异常节点，主动唤醒监控主机，采用S12和S13的巡查方式进行巡查；历次巡查中出现过异常节点，主动唤醒监控主机，采用S3的巡查方式进行巡查。
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