基于电力物联网的配电线路状态监测系统设计
这是一篇关于配电线路,接点温度,电力物联网,监测和预测,变权重组合预测模型的论文, 主要内容为配电网中线路数量多、分支多、分布广、接线方式复杂,配电线路作为变电站和电力用户之间连接的纽带,其运行状态直接影响着配电网安全性、稳定性。随着我国智能电网的规划与实施,输配电线路的状态监测技术得以快速发展,其中泛在电力物联网的出现为配电线路状态监测提供了新的方法和途径。在配电线路的工作过程中,线路的T接点、接续点是整条线路薄弱点,在负荷高峰时经常会发生由温度升高引起的断线等故障,轻则降低电能质量,重则影响电力系统的稳定运行,造成巨大的经济损失。接点温度随着线路中负荷的变化而变化,间接地反映了配电线路的工作状态,对接点温度进行实时监测可以在一定程度上掌握配电线路当前的工作状态,并且若能进一步根据接点温度监测数据推演出未来温度值的变化走势,可为线路巡检人员提供重要的参考依据。实现接点温度的实时监测与预测对保障配电线路稳定运行具有重要意义,对此本文开展了如下几方面的研究:(1)首先给出接点温度监测与预测的整体实现方案。根据接点在线路中的分布特点,得出在设计时需要满足高覆盖率、高可靠性、低成本、低延时以及低功耗的设计要求,根据这5点要求,确定了以电力物联网的“感知层-网络层-平台层-应用层”四层结构为基础架构的整体设计方案,同时对系统中涉及到的关键技术包括温度测量技术、通信技术、温度预测理论分别进行了分析总结,确定温度测量技术选择非接触式红外测温,通信技术选择Lo Ra与4G-LTE无线通信,温度预测算法选择差分自回归移动平均模型、一阶灰色模型与反馈神经网络的组合预测。(2)针对感知层、网络层中的设备软硬件设计、平台层的搭建以及应用层的系统可视化平台整体结构与子功能进行了设计。终端节点作为感知层内的核心设备,通过非接触式红外测温的方式采集接点的温度值,汇聚节点作为网络层内的核心设备,负责与终端节点之间组建星型内部Lo Ra网络用以传输温度采集指令以及汇总终端节点上传而来的温度值,并且可以通过4G-LTE网络与平台层中的云平台进行互联。平台层依托于阿里云物联网平台,汇聚节点汇总的温度数据被发送至云平台后,物模型数据解析脚本对数据进行初步的解析并触发配置完成的规则引擎将温度数据流转至云数据库中实现温度数据的远程存储。应用层中基于B/S架构的配电线路状态监测系统可视化平台内可实现接点温度的可视化展示、越限报警以及历史数据回溯等功能。(3)根据接点温度的变化特点,建立了一种接点温度变权重组合预测模型来实现接点温度的单步短期预测。首先介绍了以滑动窗口为机制的三种单项预测模型动态建模流程,即差分自回归移动平均模型、反馈神经网络模型以及一阶灰色模型,其中为解决反馈神经网络易陷入局部最优的缺点,利用麻雀搜索算法对其进行优化。为了能够实现三种单项模型的有机结合,同时保障在每一个预测时点处权重系数分配的合理性,本文以三种单项预测模型之间的性能差异作为出发点,提出一种基于改进层次分析的自适应权重算法,通过引入灰色关联度对层次分析法中的1-9标度值进行改进重构,避免构建判别矩阵时人为主观因素的影响,可自适应计算三种单项模型的权重系数来对三种模型进行变权重组合。最后,利用MATLAB对算法以及模型进行了仿真分析,验证基于改进层析分析的自适应权重算法正确性以及接点温度变权重组合模型的预测性能。
基于电力物联网的变电站环境监测自动化系统研发
这是一篇关于电力物联网,变电站,环境监测,自动化系统的论文, 主要内容为变电站设备运行环境温湿度、水位、辅助系统运行状态、设备漏油异响等异常现象目前处于运行监视盲区,运行人员只能通过人工巡视获取这些信息,且缺乏自动化的控制与预警机制,管理效率低下。为此,本文研发了基于电力物联网的变电站环境自动化监测系统,解决了变电站环境及设备异常的监测困难,提升了巡检效率,进一步降低电力系统运行风险。本文首先归纳、提炼了满足变电站日常运行管理的环境监测与控制需求,限定本文所提出方案的应用对象和场景。根据该功能需求和应用目标,本文设计了变电站图像集成处理方案;分别针对开关柜温湿度参量、空调设备运行状态参量、消防水池/事故油池液面参量、电缆层给水井状态参量等多源信息给出了监测手段,并提出相应异常预警机制和联动控制策略,首次将电力物联网技术应用到变电站环境自动化监测系统中,形成基于电力物联网的变电站环境一体化综合监测。根据所提出的监控策略和预警机制,进一步设计了环境监测自动化系统的硬件架构和软件架构。在硬件系统设计上,重点进行了变电站的声音采集前置机设计、图像采集前置机设计、环境温湿度采集前置机设计、水位采集前置机设计、风量采集前置机设计,并经电力物联网实现变电站环境信息的高效汇集。在软件系统设计上,重点设计了Web前端、web后端以及移动端的各个业务流程、工作流程和交互界面。所研发的基于电力物联网的变电站环境自动化监测系统已经应用于220k V重基站现场,两年多的运行效果,表明该系统具有良好应用效果,替代人工动态缺陷设备巡检,提高运维效率,变电站环境异常情况得到及时处理,提高了变电站运行设备和整个电网的可靠性。
基于电力物联网的配电线路状态监测系统设计
这是一篇关于配电线路,接点温度,电力物联网,监测和预测,变权重组合预测模型的论文, 主要内容为配电网中线路数量多、分支多、分布广、接线方式复杂,配电线路作为变电站和电力用户之间连接的纽带,其运行状态直接影响着配电网安全性、稳定性。随着我国智能电网的规划与实施,输配电线路的状态监测技术得以快速发展,其中泛在电力物联网的出现为配电线路状态监测提供了新的方法和途径。在配电线路的工作过程中,线路的T接点、接续点是整条线路薄弱点,在负荷高峰时经常会发生由温度升高引起的断线等故障,轻则降低电能质量,重则影响电力系统的稳定运行,造成巨大的经济损失。接点温度随着线路中负荷的变化而变化,间接地反映了配电线路的工作状态,对接点温度进行实时监测可以在一定程度上掌握配电线路当前的工作状态,并且若能进一步根据接点温度监测数据推演出未来温度值的变化走势,可为线路巡检人员提供重要的参考依据。实现接点温度的实时监测与预测对保障配电线路稳定运行具有重要意义,对此本文开展了如下几方面的研究:(1)首先给出接点温度监测与预测的整体实现方案。根据接点在线路中的分布特点,得出在设计时需要满足高覆盖率、高可靠性、低成本、低延时以及低功耗的设计要求,根据这5点要求,确定了以电力物联网的“感知层-网络层-平台层-应用层”四层结构为基础架构的整体设计方案,同时对系统中涉及到的关键技术包括温度测量技术、通信技术、温度预测理论分别进行了分析总结,确定温度测量技术选择非接触式红外测温,通信技术选择Lo Ra与4G-LTE无线通信,温度预测算法选择差分自回归移动平均模型、一阶灰色模型与反馈神经网络的组合预测。(2)针对感知层、网络层中的设备软硬件设计、平台层的搭建以及应用层的系统可视化平台整体结构与子功能进行了设计。终端节点作为感知层内的核心设备,通过非接触式红外测温的方式采集接点的温度值,汇聚节点作为网络层内的核心设备,负责与终端节点之间组建星型内部Lo Ra网络用以传输温度采集指令以及汇总终端节点上传而来的温度值,并且可以通过4G-LTE网络与平台层中的云平台进行互联。平台层依托于阿里云物联网平台,汇聚节点汇总的温度数据被发送至云平台后,物模型数据解析脚本对数据进行初步的解析并触发配置完成的规则引擎将温度数据流转至云数据库中实现温度数据的远程存储。应用层中基于B/S架构的配电线路状态监测系统可视化平台内可实现接点温度的可视化展示、越限报警以及历史数据回溯等功能。(3)根据接点温度的变化特点,建立了一种接点温度变权重组合预测模型来实现接点温度的单步短期预测。首先介绍了以滑动窗口为机制的三种单项预测模型动态建模流程,即差分自回归移动平均模型、反馈神经网络模型以及一阶灰色模型,其中为解决反馈神经网络易陷入局部最优的缺点,利用麻雀搜索算法对其进行优化。为了能够实现三种单项模型的有机结合,同时保障在每一个预测时点处权重系数分配的合理性,本文以三种单项预测模型之间的性能差异作为出发点,提出一种基于改进层次分析的自适应权重算法,通过引入灰色关联度对层次分析法中的1-9标度值进行改进重构,避免构建判别矩阵时人为主观因素的影响,可自适应计算三种单项模型的权重系数来对三种模型进行变权重组合。最后,利用MATLAB对算法以及模型进行了仿真分析,验证基于改进层析分析的自适应权重算法正确性以及接点温度变权重组合模型的预测性能。
基于区块链和秘密共享的电力物联网数据可靠存储研究
这是一篇关于区块链,电力物联网,隐私保护,访问控制,秘密共享的论文, 主要内容为电力物联网作为“人-机-物”高度融合的信息物理系统,其数据覆盖发电、输电、变电、配电和用电各个环节,数据来源广泛且类型复杂。为了支撑电网安全稳定运行,能源服务商需要通过大数据、人工智能等技术分析和处理这些数据,这就涉及到频繁的数据存储与共享操作。目前,电力系统的数据存储与共享机制普遍基于密码学和访问控制技术实现。即,将数据加密后上传至云端存储,并设置访问权限管控用户的访问行为。同时,将密钥分发给第三方客户端或服务端存储管理。然而,集中式的云访问控制架构在认证管理跨域用户方面存在着操作复杂、非法授权和隐私泄露等问题。此外,频繁的数据存储与共享操作也加剧了客户端或服务端设备内存中的密钥泄露、丢失和篡改风险。这可能导致电力物联网中的核心数据资产被恶意窃取、篡改和删除。严重情况下,还可能造成大面积范围的停电事故。因此,本文从容忍入侵和隐私保护的角度考虑设计一个基于区块链和秘密共享的电力物联网数据可靠存储系统。具体工作如下所述:(1)针对电力物联网客户端/服务端设备内存中存在的密钥泄露、丢失和篡改等问题,本文提出了一种基于Pedersen秘密共享的密钥管理方案。该方案通过(k,n)门限加密技术将对称密钥拆分成n个密钥碎片,然后将这些碎片分发给不同的用户进行存储。同时,计算并公开每个密钥碎片的Pedersen承诺值作为重构对称密钥的验证机制,通过承诺验证的任意k个密钥碎片可重构完整对称密钥,以实现密钥多点存储,提高密钥管理的鲁棒性和安全性。(2)针对集中式的云访问控制架构存在的操作复杂、非法授权和隐私泄露等问题,本文提出了一种基于边缘区块链的属性访问控制架构。该架构采用链上/链下双层存储架构,将电力物联网密文数据和对称密钥碎片分别存储于云服务器和区块链中进行管理。同时,通过属性访问控制技术限制用户对于链上密钥的访问行为,以实现授权用户对电力物联网数据的按需访问,提高数据共享的可靠性和安全性。(3)基于上述提出的密钥管理方案和访问控制架构,本文在Hyperledger Fabric区块链平台和IPFS星际文件系统上设计并实现了基于区块链和秘密共享的电力物联网数据可靠存储系统。测试结果表明,该系统具有证书注册、证书吊销、密钥碎片读取等功能,初步验证了所提方案在工业场景落地方面具有一定的实际应用价值。
面向无人机能耗优化的边缘资源调配子系统设计与实现
这是一篇关于无人机巡检,边缘计算,任务分配,容器迁移,电力物联网的论文, 主要内容为近年来,随着物联网技术的快速发展以及电力物联网的智能化发展,越来越多的电力设备和终端设备应用到电力物联网中。然而,随着电网的快速发展,电网设备量急速增长,运维工作量大幅增加、人工巡检作业效率低、人员严重短缺等问题日益突出。具有高度灵活机动性的无人机成为了电力行业重要的智能设备,基于无人机来实现线路和电力设备的巡检业务。然而,无人机受限的续航能力导致传统无人机巡检业务难以智能化。需要找到在电力物联网场景下的无人机巡检调配机制,优化无人机能耗,提升巡检业务效率。为解决以上问题,本课题基于边缘计算技术,设计了一种面向无人机能耗优化的边缘资源调配机制,在保证任务完成时延的前提下,提升无人机续航能力,降低边缘网络负载平衡,降低边缘节点能耗,提升巡检效率。该机制包括面向无人机能耗优化的任务分配机制和基于容器迁移的边缘资源调配机制,分别实现了优化无人机能耗,降低任务时延的任务分配和基于容器迁移来调配边缘网络资源平衡边缘网络负载,进一步降低任务时延和系统能耗。基于面向无人机能耗优化的边缘资源调配机制,本课题设计了面向无人机能耗优化的边缘资源调配子系统。整个子系统主要分为云端层、边缘层和终端层,基于Vue、Node.JS、Go、Docker和Kubernetes等技术和框架来设计并实现了面向无人机能耗优化的边缘资源调配子系统。首先,本课题分析了子系统的功能需求,并基于此设计了子系统的总体架构和网络管理模块、节点监控模块、资源管理模块、调配机制管理模块和前端显示模块等五个核心模块。最后,本课题对子系统进行了详尽的功能测试。测试结果和效果展示表明,本课题设计的子系统能实现无人机能耗优化的边缘资源调配,具有研究和应用价值。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设工厂 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/52365.html
