【摘 要】
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由于电气原因导致的火灾给人民群众和国民社会造成了生命威胁和巨大的财产损失。故障发生隐蔽、难以及早发现、导致的损失特别巨大是引发火灾的电气故障的一大特点。借助新一代信息技术,在用电终端采集用电数据,并对用电数据进行分析,进而及时预测或识别电气故障给,及时向用户预警或自动切断电源,可以有效降低电气故障引发事故的风险,减小事故导致的损失。本论文主要介绍用电安全监控系统给的开发实现以及故障电弧识别和用电故
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由于电气原因导致的火灾给人民群众和国民社会造成了生命威胁和巨大的财产损失。故障发生隐蔽、难以及早发现、导致的损失特别巨大是引发火灾的电气故障的一大特点。借助新一代信息技术,在用电终端采集用电数据,并对用电数据进行分析,进而及时预测或识别电气故障给,及时向用户预警或自动切断电源,可以有效降低电气故障引发事故的风险,减小事故导致的损失。本论文主要介绍用电安全监控系统给的开发实现以及故障电弧识别和用电故障分类算法两个部分。系统开发部分依照物联网网络层级划分为感知层、网络层和应用层三个部分。感知层采用Arduino开发板设计实现数据采集终端,终端通过Modbus等标准工业通讯协议采集各类型仪表和传感器数据,借助自定义的Lo Ra无线自组网络协议自动加入无线网络,实现同网关进行稳定的双向数据传递。网络层实现了无线网络协议和智能网关开发。无线网络协议约定了终端设备和智能网关的数据传输协议、终端设备的自组组网协议以及终端设备的中继协议,实现了终端自组组网、数据上传、消息中继、网关指令下达等贴近实际需求的功能。智能网关一边通过Lo Ra无线同终端设备利用无线网络实现数据交互,另一边通过Web Socket同服务器进行实时双向数据交换。应用层通过Django框架实现基础Web服务,结合Channels、Celery等框架提供Web Socket、异步消息队列、PDF报表生成、数据可视化等服务。本文根据故障电弧发生时会出现“零休”这一物理特征,提出通过代数方法对故障电弧进行分析和预警。通过反向近邻改进KNN算法对故障进行分类。实现表明代数方法识别故障电弧性能较高但更为敏感,容易误报异常,适合将其部署在对性能要求敏感的终端设备;反向近邻改进的KNN算法在分类结果上有较为理想的准确率但性能要求较高,适宜部署在智能网关设备上。通过终端设备初步检测异常,智能网关对可疑数据进行分类可以达到平衡系统中各方对于性能、时效以及准确率的要求。通过对系统功能、通讯测试和算法进行实验,结果验证了本系统功能的稳定性,通讯网络的高效可靠,算法的准确率较为理想。
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