CN108321932A - 基于无线传感器网络的母线槽温升监测*** - Google Patents

基于无线传感器网络的母线槽温升监测*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于无线传感器网络的母线槽温升监测***，包括平行设置的若干条母线槽支线、设置于所述若干条母线槽支线上游的一条母线槽干线、总开关、数据融合中心以及后台监控管理***，其特征在于：所述后台监控管理***中包含温升线性回归模块，参数显著性检验模块，温升预测分析模块、以及残差分析模块；通过自组织的传感器网技术传输监测的温度数据，在数据融合中心建立温升的线性回归模型，预测母线槽的温度变化，及早发现故障点的位置，使维护人员能够快速修检电路，排除安全隐患。

Description

基于无线传感器网络的母线槽温升监测***
技术领域
本发明涉及一种监测***，尤其涉及一种基于无线传感器网络的母线槽温升监测***。
背景技术
随着我国经济及现代化建设的飞速发展，现代化工程设施和装备的涌现，各行各业的用电量迅增，用电载荷越来越大，尤其是众多高楼建筑和大型厂房车间的出现，作为传统的电缆很难满足需求。近年来，母线槽***作为一个高效输送电流的配电装置，适应了越来越高的建筑物和大规模工厂经济合理配线的需要。但是，母线槽结构紧凑、铜排紧压一起，对散热和绝缘要求较高，若母线槽自身温度升高到一定的极限就会加速绝缘老化，甚至破坏绝缘，以至发生安全事故。同时，供电***中母线槽的连接点一般有成百上千个，而且往往都是互相关联的，只要一处发生故障，就有可能带来重大的安全事故。搭建一个实时监测母线槽运行状况并具备预警功能的***显得尤为必要。传统的母线槽温升监测***，采用有线方式进行通讯，施工难度较大，少数的测量点容易实现，但当采集大量测量点时，就会遇到线路干扰、布线困难、安装复杂、经济成本高等问题。
发明内容
为解决现有技术中的缺陷和不足，本发明提供了一种基于无线传感网络的母线槽温升监测***，通过自组织的传感器网技术传输监测的温度数据，在数据融合中心建立温升的线性回归模型，预测母线槽的温度变化，及早发现故障点的位置，使维护人员能够快速修检电路，排除安全隐患。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于无线传感器网络的母线槽温升监测***，包括平行设置的若干条母线槽支线、设置于所述若干条母线槽支线上游的一条母线槽干线、总开关、数据融合中心以及后台监控管理***，总开关设置于母线槽干线与数据融合中心之间，其中每一条母线槽支线上设置有漏电开关、下位机以及传感器节点，其中每一个漏电开关设置于母线槽干线下游与每一个下位机之间；所述数据融合中心与后台监控管理***相连，将所采集的温度信息送入后台监控管理***中的计算机进行数据分析；其特征在于：所述后台监控管理***中包含温升线性回归模块，参数显著性检验模块，温升预测分析模块、以及残差分析模块。
进一步地，所述温升线性回归模块中采用如下模型计算母线槽温升
(1)
其中，
y i 是母线槽温升，
x i1是电流负载值，
x i2是多个温度值的平均值，
x i3是湿度值；
且满足
(2)
其中ε i （i=1,…,n）为回归常数，它们互相独立，均服从正态分布ε i ~N（0,σ 2），
β i 是回归系数；
利用矩阵表达式，令
(3)
于是温升线性回归公式为
(4)
其中矩阵X是温升影响因子矩阵，且X列满秩，
矩阵Y是母线槽温升矩阵，
β是回归系数矩阵，
ε为回归常数矩阵；
其中回归系数β利用最小二乘来估计，即选择β使误差项的平方和
(5)
达到最小，
因为S(β)在β处的Hessian矩阵
(6)
为正定矩阵，因此其最小二乘估计
(7)
即是S(β)的最小值点，其中，k和l分别是β处的横纵坐标，即点β（β k ，β l ）。
进一步地，所述传感器节点检测每一条母线槽支线的电流负载值，同时采集母线槽3个接头除N相以外的两相两侧的共6个温度值以及母线槽周围的湿度值。
进一步地，每间隔一段时间重新计算回归系数β，且在相邻2个间隔内回归系数β不变。
进一步地，所述参数显著性检验模块中，对公式(4)设置二元假设
(8)
构造F检验统计量
(9)
其中，
为误差平方和，
为回归平方和，
为平均值，
为均方回归，
为均方残差；
3代表回归自由度，
n-4代表误差自由度，
n-1代表总和自由度；
给定显著性水平α，当F 0 <α时，拒绝H 0 ，认为Y与X 1 ，X 2 ，X 3 间的线性回归关系显著；否则认为各回归变量通过线性形式对的影响不显著。
进一步地，所述温升预测分析模块按照以下方式运行，每当后台监控管理***获得了一组新的传感器感知数据，则令，同时根据线性回归方程对温升变量进行预测
(10)
其中，是的一个点估计，
当母线槽周围环境变化频繁时的区间估计为
由于，所以
(11)
于是的置信度为的置信区间为
(12)
置信区间长度越长，预测越不准确。
进一步地，所述残差分析模块对误差项进行正态性检验，设定误差的估计量为，且满足正态分布，
(13)
其中为的主对角线上的第个元素，于是残差为
(14)
后台监控管理***由残差值输出其正态QQ图，若发现正态QQ图的散点明显分布在一条直线上，则说明误差估计满足正态分布，即说明其温升的预测结果可以接受。
本发明的有益效果是；
（1）运行可靠，简单易实施，预测精度高。实验数据证明了此监测模型的预测误差可控制在1.5%-2%的范围内，具有较好的可行性和可靠性，能够在实际供电***中进行应用和推广，从而建立新型的智能化母线***，提高供电***的智能化水平；
（2）通过温升线性回归模块，参数显著性检验模块，温升预测分析模块、以及残差分析模块对温升进行监测，并比较误差，精度高，可操作性好。
附图说明
图1为本发明一种基于无线传感器网络的母线槽温升监测***的结构示意图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
如图1所示，一种基于无线传感器网络的母线槽温升监测***，包括平行设置的若干条母线槽支线、设置于若干条母线槽支线上游的一条母线槽干线、总开关、数据融合中心以及后台监控管理***，总开关设置于母线槽干线与数据融合中心之间，其中每一条母线槽支线上设置有漏电开关、下位机以及传感器节点，其中每一个漏电开关设置于母线槽干线下游与每一个下位机之间；数据融合中心与后台监控管理***相连，将所采集的温度信息送入后台监控管理***中的计算机进行数据分析；其特征在于：后台监控管理***中包含温升线性回归模块，参数显著性检验模块，温升预测分析模块、以及残差分析模块。
具体地，温升线性回归模块中采用如下模型计算母线槽温升
(1)
其中，
y i 是母线槽温升，
x i1是电流负载值，
x i2是多个温度值的平均值，
x i3是湿度值；
且满足
(2)
其中ε i （i=1,…,n）为回归常数，它们互相独立，均服从正态分布ε i ~N（0,σ 2），
β i 是回归系数；
利用矩阵表达式，令
(3)
于是温升线性回归公式为
(4)
其中矩阵X是温升影响因子矩阵，且X列满秩，
矩阵Y是母线槽温升矩阵，
β是回归系数矩阵，
ε为回归常数矩阵；
其中回归系数β利用最小二乘来估计，即选择β使误差项的平方和
(5)
达到最小，
因为S(β)在β处的Hessian矩阵
(6)
为正定矩阵，因此其最小二乘估计
(7)
即是S(β)的最小值点，其中，k和l分别是β处的横纵坐标，即点β（β k ，β l ）。
具体地，传感器节点检测每一条母线槽支线的电流负载值，同时采集母线槽3个接头除N相以外的两相两侧的共6个温度值以及母线槽周围的湿度值。
具体地，每间隔一段时间重新计算回归系数β，且在相邻2个间隔内回归系数β不变。
具体地，参数显著性检验模块中，对公式(4)设置二元假设
(8)
构造F检验统计量
(9)
其中，
为误差平方和，
为回归平方和，
为平均值，
为均方回归，
为均方残差；
3代表回归自由度，
n-4代表误差自由度，
n-1代表总和自由度；
给定显著性水平α，当F 0 <α时，拒绝H 0 ，认为Y与X 1 ，X 2 ，X 3 间的线性回归关系显著；否则认为各回归变量通过线性形式对的影响不显著。
具体地，温升预测分析模块按照以下方式运行，每当后台监控管理***获得了一组新的传感器感知数据，则令，同时根据线性回归方程对温升变量进行预测
(10)
其中，是的一个点估计，
当母线槽周围环境变化频繁时的区间估计为
由于，所以
(11)
于是的置信度为的置信区间为
(12)
置信区间长度越长，预测越不准确。
具体地，残差分析模块对误差项进行正态性检验，设定误差的估计量为，且满足正态分布，
(13)
其中为的主对角线上的第个元素，于是残差为
(14)
后台监控管理***由残差值输出其正态QQ图，若发现正态QQ图的散点明显分布在一条直线上，则说明误差估计满足正态分布，即说明其温升的预测结果可以接受。
为了验证母线槽温升监测***的应用效果，在室温为25度下，对室内的母线槽进行了实地安装和实时监测，当电流为2500A时，实际温升与温升预测值的比较如表1所示。
表1 母线槽的实际温升与温升预测值的对比表
当电流负荷为800A时，实际温升与温升预测值的比较如表2所示。
表2 母线槽的实际温升与温升预测值的对比表
由实验数据计算可得，在上述两种电流负载情况下，温升预测的平均相对误差为0.2%-0.8%，可见在本申请记载的技术方案中，温升预测值与实际温升值相差较小，预测精度较高，能满足母线槽温升监测的要求。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (7)

1.一种基于无线传感器网络的母线槽温升监测***，包括平行设置的若干条母线槽支线、设置于所述若干条母线槽支线上游的一条母线槽干线、总开关、数据融合中心以及后台监控管理***，总开关设置于母线槽干线与数据融合中心之间，其中每一条母线槽支线上设置有漏电开关、下位机以及传感器节点，其中每一个漏电开关设置于母线槽干线下游与每一个下位机之间；所述数据融合中心与后台监控管理***相连，将所采集的温度信息送入后台监控管理***中的计算机进行数据分析；其特征在于：所述后台监控管理***中包含温升线性回归模块，参数显著性检验模块，温升预测分析模块、以及残差分析模块。
2.根据权利要求1所述的***，其特征在于：所述温升线性回归模块中采用如下模型计算母线槽温升
(1)
其中，
y i 是母线槽温升，
x i1 是电流负载值，
x i2 是多个温度值的平均值，
x i3 是湿度值；
且满足
(2)
其中ε i （i=1，…，n）为回归常数，它们互相独立，均服从正态分布ε i ~N（0，σ 2），
β i 是回归系数；
利用矩阵表达式，令
(3)
于是温升线性回归公式为
(4)
其中矩阵X是温升影响因子矩阵，且X列满秩，
矩阵Y是母线槽温升矩阵，
β是回归系数矩阵，
ε为回归常数矩阵；
其中回归系数β利用最小二乘来估计，即选择β使误差项的平方和
(5)
达到最小，
因为S(β)在β处的Hessian矩阵
(6)
为正定矩阵，因此其最小二乘估计
(7)
即是S(β)的最小值点，其中，k和l分别是β处的横纵坐标，即点β（β k ，β l ）。
3.根据权利要求2所述的***，其特征在于：所述传感器节点检测每一条母线槽支线的电流负载值，同时采集母线槽3个接头除N相以外的两相两侧的共6个温度值以及母线槽周围的湿度值。
4.根据权利要求2所述的***，其特征在于：每间隔一段时间重新计算回归系数β，且在相邻2个间隔内回归系数β不变。
5.根据权利要求2所述的***，其特征在于：所述参数显著性检验模块中，对公式(4)设置二元假设
(8)
构造F检验统计量
(9)
其中，
为误差平方和，
为回归平方和，
为平均值，
为均方回归，
为均方残差；
3代表回归自由度，
n-4代表误差自由度，
n-1代表总和自由度；
给定显著性水平α，当F 0 <α时，拒绝H 0 ，认为Y与X 1 ，X 2 ，X 3 间的线性回归关系显著；否则认为各回归变量通过线性形式对的影响不显著。
6.根据权利要求2所述的***，其特征在于：所述温升预测分析模块按照以下方式运行，每当后台监控管理***获得了一组新的传感器感知数据，则令，同时根据线性回归方程对温升变量进行预测
(10)
其中，是的一个点估计，
当母线槽周围环境变化频繁时，其区间估计按照如下方式估计
由于，所以
(11)
于是的置信度为的置信区间为
(12)
置信区间长度越长，预测越不准确。
7.根据权利要求2所述的***，其特征在于：所述残差分析模块对误差项进行正态性检验，设定误差的估计量为，且满足正态分布，
(13)
其中为的主对角线上的第个元素，于是残差为
(14)
后台监控管理***由残差值输出其正态QQ图，若发现正态QQ图的散点明显分布在一条直线上，则说明误差估计满足正态分布，即说明其温升的预测结果可以接受。
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