本文關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在變電站輔助監(jiān)測中的應用

  更多相關(guān)文章： 變電站設備監(jiān)測 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) ZigBee技術(shù) 混沌時間序列 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡 溫度預測

【摘要】：變電站設備運行監(jiān)測作為智能變電站管理的重要組成部分,在國內(nèi)外電力行業(yè)受到了越來越廣泛的重視。有效的設備運行情況監(jiān)測可以及時掌握設備的劣化程度,避免突發(fā)事故和控制漸變故障。在分析物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)基礎上,討論了變電站設備運行監(jiān)測系統(tǒng)中物聯(lián)網(wǎng)的感知層、網(wǎng)絡層、應用層。對幾種無線通信技術(shù)的特點進行比較,闡明ZigBee技術(shù)在變電站設備運行數(shù)據(jù)采集方面的優(yōu)勢,并搭了相應的物聯(lián)網(wǎng)傳感層。討論了傳感器節(jié)點、協(xié)調(diào)器節(jié)點、智能接入網(wǎng)關(guān)以及SDH光端機、信息交換機等通信網(wǎng)絡傳輸設備,并建立了完整的通信網(wǎng)絡。在取得變電站設備溫度的基礎上,利用混沌時間序列理論對觀測記錄進行整理,證明了設備溫度時間序列數(shù)據(jù)具有混沌性,并利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡對設備溫度作預測和分析。采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對變電站設備溫度進行監(jiān)測,不僅提高了電網(wǎng)實際運行效益、還提高了調(diào)控人員的工作效率,并且起到了保證電網(wǎng)安全運行的實際作用。
【關(guān)鍵詞】：變電站設備監(jiān)測 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) ZigBee技術(shù) 混沌時間序列 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡 溫度預測
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM63
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 引言8
• 1.2 課題研究背景8-11
• 1.2.1 發(fā)展物聯(lián)網(wǎng)在能源互聯(lián)網(wǎng)建設中的意義及部署9-10
• 1.2.2 物聯(lián)網(wǎng)與智能電網(wǎng)的應用現(xiàn)狀10-11
• 1.3 存在的問題及解決方向11-12
• 1.4 論文主要研究內(nèi)容12-14
• 第二章 物聯(lián)網(wǎng)和典型無線通信技術(shù)14-25
• 2.1 物聯(lián)網(wǎng)概述14-19
• 2.1.1 物聯(lián)網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)系14
• 2.1.2 物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)構(gòu)14-15
• 2.1.3 物聯(lián)網(wǎng)中的無線通信技術(shù)15-19
• 2.2 ZigBee技術(shù)19-25
• 2.2.1 ZigBee技術(shù)的特點19-20
• 2.2.2 ZigBee網(wǎng)絡設備20-22
• 2.2.3 ZigBee網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)22-23
• 2.2.4 ZigBee協(xié)議框架23-25
• 第三章 基于物聯(lián)網(wǎng)的站內(nèi)輔助監(jiān)測系統(tǒng)設計25-35
• 3.1 無線傳感器在站內(nèi)輔助監(jiān)測中的應用25-26
• 3.2 站內(nèi)輔助監(jiān)測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)26
• 3.3 系統(tǒng)總體設計要求26-31
• 3.3.1 傳感器節(jié)點設計27-30
• 3.3.2 協(xié)調(diào)器節(jié)點設計30
• 3.3.3 智能接入網(wǎng)關(guān)設計30
• 3.3.4 服務器與遠程終端設計30
• 3.3.5 系統(tǒng)測試30-31
• 3.4 工作流程31-35
• 3.4.1 傳感器節(jié)點工作流程31-32
• 3.4.2 協(xié)調(diào)器工作流程32
• 3.4.3 智能網(wǎng)關(guān)工作流程32-34
• 3.4.4 數(shù)據(jù)庫服務器的工作流程34-35
• 第四章 混沌時間序列理論在電力設備溫度預測的應用35-46
• 4.1 電力設備熱點溫度35
• 4.2 設備溫度數(shù)據(jù)混沌分析35-41
• 4.2.1 延遲時間38-39
• 4.2.2 嵌入維數(shù)39-40
• 4.2.3 最大Lyapunov指數(shù)40-41
• 4.3 電力設備溫度數(shù)據(jù)混沌預測41-46
• 4.3.1 基于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡的混沌時間序列預測41-43
• 4.3.2 分析預測結(jié)果43-46
• 第五章 總結(jié)與展望46-48
• 參考文獻48-50
• 致謝50-51

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