【摘要】：近年來,隨著我國社會工業(yè)生產(chǎn)水平的提高,用戶的用電需求也日益增長,這種變化對電力生產(chǎn)的安全性和可靠性提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)�，F(xiàn)如今電力企業(yè)主要按照《電力安全工作規(guī)程》的組織措施和技術(shù)措施來預(yù)防人為操作事故,但隨著電力系統(tǒng)日益復(fù)雜,需監(jiān)督的電力施工現(xiàn)場和檢修設(shè)備不斷增多,技術(shù)人員的規(guī)范性操作顯得愈發(fā)重要,電力企業(yè)急需完善信息化建設(shè),以此釋放現(xiàn)場端的監(jiān)督壓力。然而傳統(tǒng)的監(jiān)督管理模式跟本無法進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)督,操作人員的動作也無法比對反饋進(jìn)而提醒更正,不能實現(xiàn)電力安全生產(chǎn)的統(tǒng)一監(jiān)督管理與決策分析,致使各類電力安全生產(chǎn)事故頻發(fā)。為解決此問題,本文將云平臺、OpenPose與TensorFlow等先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用到電力安全生產(chǎn)監(jiān)督云平臺,借助這些技術(shù)對設(shè)備生產(chǎn)過程和技術(shù)人員操作過程進(jìn)行監(jiān)督管理。本文首先闡述了電力安全生產(chǎn)監(jiān)督管理(以下簡稱電力安監(jiān))系統(tǒng)的發(fā)展概況,總結(jié)了現(xiàn)有電力安監(jiān)系統(tǒng)中存在的問題,明晰研究思路并界定研究內(nèi)容。然后結(jié)合某市級供電公司實際工程情況利用云平臺與深度學(xué)習(xí),對電力安監(jiān)系統(tǒng)的總體架構(gòu)、數(shù)據(jù)流程和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥M(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計。本研究旨在構(gòu)建一個基于云平臺的電力安監(jiān)系統(tǒng),該系統(tǒng)借助深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合云技術(shù),把電力生產(chǎn)設(shè)備、工作人員和生產(chǎn)過程有機的結(jié)合在一起抽象為參量,最終在云端生成模型統(tǒng)一對整個電力安監(jiān)過程進(jìn)行管理。該系統(tǒng)借助阿里云GPU云服務(wù)器的強大計算能力對海量影音數(shù)據(jù)進(jìn)行實時處理分析,在保證高速運算的同時節(jié)約了成本,利用TensorFlow訓(xùn)練測試了語音模型的良好收斂性,還利用了OpenPose預(yù)處理圖像數(shù)據(jù)提高了系統(tǒng)工程現(xiàn)場的實測識別率。本研究表明,將云計算與深度學(xué)習(xí)等技術(shù)應(yīng)用到電力安全生產(chǎn)監(jiān)督管理云平臺中,能顯著提高系統(tǒng)的兼容性、實時性和監(jiān)管能力,在增加人體姿態(tài)的識別率同時降低運算成本和存儲成本。
【圖文】：

研究背景和意義當(dāng)前，中國能源的戰(zhàn)略目標(biāo)逐步從擴張體量向提升質(zhì)量轉(zhuǎn)變，而電能在構(gòu)建低碳清潔的能源體系中扮演著重要角色。如圖1-1所示，我國電力需求增速放緩，節(jié)約優(yōu)先為核心的能源消費革命將被推進(jìn)，而傳統(tǒng)粗放的電力安全生產(chǎn)監(jiān)督管理（以下簡稱 “安監(jiān)”）方式將不再能滿足當(dāng)前電力企業(yè)安全監(jiān)督的需求。為此，企業(yè)必須建立合理規(guī)范的電力安全生產(chǎn)監(jiān)督管理系統(tǒng)并且降低系統(tǒng)開發(fā)維護成本，才能進(jìn)一步加強電能的精細(xì)化管理和電網(wǎng)運行的穩(wěn)定性。圖1-1 我國中長期電力需求預(yù)測輸變電生產(chǎn)監(jiān)督管理是電力安監(jiān)的主體內(nèi)容，包括變電站設(shè)備和線路的運維與檢修。其特點是設(shè)備出現(xiàn)故障的概率大，，需要運維人員經(jīng)常維護；工作繁瑣乏味，容易造成工作人員思想上放松警惕；人員較為分散難于集中管理[1]。值班人員的主要任務(wù)是操作和維護電力設(shè)備，大量的設(shè)備造成工作任務(wù)繁重，影響安全生產(chǎn)的隱患潛伏于各個運維與檢修環(huán)節(jié)中�，F(xiàn)如今

華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文10本系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)如圖2-1所示，現(xiàn)場的設(shè)備或終端通過各類通訊協(xié)議連接到阿里云平臺上。系統(tǒng)使用云平臺將數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)（變電站與輸電線路）、市級供電公司辦公室、安監(jiān)調(diào)控中心、移動安監(jiān)部與移動安監(jiān)辦公平臺有機的結(jié)合在一起，通過專有網(wǎng)絡(luò)和各類通訊協(xié)議完成數(shù)據(jù)的流通，所有機構(gòu)可以通過互聯(lián)網(wǎng)輕松訪問云端監(jiān)控現(xiàn)場生產(chǎn)狀況。圖2-1 電力安全生產(chǎn)監(jiān)控云平臺的總體結(jié)構(gòu)圖如圖2-2是系統(tǒng)總體的功能展示，主要分為現(xiàn)場設(shè)備層、云控制臺和客戶應(yīng)用層。現(xiàn)場設(shè)備采集數(shù)據(jù)通過各類驅(qū)動協(xié)議上傳至物聯(lián)網(wǎng)云平臺IoT Hub[28]；之后將儀器設(shè)備上獲取的數(shù)據(jù)通過規(guī)則引擎寫入時序時空數(shù)據(jù)庫TSDB，TSDB中的數(shù)據(jù)既可以傳給Grafana來在云平臺實時顯示，也可以傳給客戶端監(jiān)控分析，而監(jiān)控器中的影音數(shù)據(jù)則通過Java SDK傳入GPU云服務(wù)器ECS；ECS中的異構(gòu)計算架構(gòu)使用OpenPose對圖像進(jìn)行預(yù)處理再經(jīng)過TensorFlow調(diào)用識別模型，來判斷現(xiàn)場的安全生產(chǎn)狀況；如果系統(tǒng)判定需要進(jìn)行及時響應(yīng)的事件
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F426.61;TM08

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2601760