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时间:2019-02-02
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1、1引言1.1智慧电厂环境监测平台的研究背景物联网通过感知技术对物质世界进行数字化的描述,并利用网络进行信息的传输与处理,其概念自1999年提出后在全球范围内展开了广泛的研究和应用,现已在环境监测、轨道交通、医疗护理、工业生产等众多领域有突破性的应用实例【1]。利用物联网技术的信息管理系统具有感知、互联、智能三重特性,实现高效的管理、应用和服务。智慧电厂的物联网环境监测平台是物联网技术在电厂环境下的应用平台。目前国内利用火力发电的电厂依然占有较大的比例,由于采用以煤炭为主的非清洁型能源作为燃料,火电厂及
2、其周边环境易受到空气污染。为了防治污染,《火电厂大气污染排放标准》中严格限定了包括二氧化硫、氮氧化物和粉尘在内的多项污染性气体的排放量【2]。因此,需要对电厂及其周边进行实时地环境监测,以估算污染程度和分析潜在影响。电厂环境监测任务有以下特点:目标区域面积大,部分区域不能供给电能,并且需要实时地和长期地进行监测。无线传感器网络具备低成本、低功耗、易部署、易维护的优势,是完成该环境监测任务的优选方案之一。相比传统网络,无线传感器网络为任务型网络,并以数据为中心,组网的最终目的是获得用户需求的感知信息[3
3、],所以针对不同的应用条件,在网络规模、网络生存时间、数据通信模式和数据处理流程等方面需要进行差异化的设计。传感器节点在部署至目标区域之后,组建分布式的自组织网络,不断地对监测环境进行采样并生成感知数据,形成数据流。从整体上看,网络产生的数据流是庞大的,为了从海量数据中获得关键信息或数据的变化趋势,需要对数据流进行信息筛选或数据挖掘[4]。用户通常关注的有用信息例如:某项数值是否超标,均值或最值,数值在未来时刻的变化趋势等。在电厂的环境监测任务下观测者需要重点关注二氧化硫、氮氧化物和粉尘等浓度都较高的
4、区域,这种信息筛选问题称为多目标决策问题【5J。相比传统的系数分配求和的线性方法,由Borzsony等人在2001年提出数据库领域的Skyline查询将直接在数据的原始空间进行求解,是一种精确和严谨的多目标决策问题的分析办法【6J。通过该查询方法获得的解集,包含了在各方面数值均较高的数据,观测者应首先对产生这些数据的区域予以关注。Skyline目前已应用于数据仓库、个性化推介、投资分析、数据库可视化、城市导航系统等,是近期数据库技术领域的研究热点之一【7】。传感器节点目前依然以电池为主要供能方式,有限
5、的能量决定了平台在达到监测目标的同时也需要减少网络能量消耗。能耗的优化工作可以从路由策略、过滤机制、数据融合等方面开展【8J。本平台在Skyline查询处理和无线传感器网络的相关研究基础上,以实现监测任务为组网目的,综合考虑传感节点能量消耗、网络响应时延等方面问题,通过利用节点的分布式处理和本地存储能力与网关端协同地进行数据处理,相比数据收集与分析相独立的传统处理方式将进一步减少网内冗余数据的通信,最终给出一套完整的智慧电厂的物联网环境监测平台的设计方案。1.2智慧电厂环境监测平台的研究内容本文的研究
6、工作分为两个部分:一是针对数据流环境下Skyline查询处理的理论研究,二是在本文理论研究的基础上对平台进行设计并编程实现。研究过程中的重点问题归纳如下:1)关于无线传感器网络的Skyline查询处理现有的Skyline查询处理相关研究成果主要针对传统数据库模型或web模型,而无线传感器网络中数据是以数据流形式存在,具有易变性、未知性、动态性和分布式等特点,有别于传统数据库或web模型。常见的数据流窗口模型有:快照窗口模型、界标窗口模型、滑动窗口模型【9],各模型在时间轴上的起始时刻或终止时刻不同,导
7、致最终进行求解的原始数据集合也不相同。本文将在当前Skyline的相关研究成果上进行分析和归纳,研究其在无线传感器网络环境下的扩展,并给出各个数据流模型在该条件下的反馈式处理方法。2)查询处理过程的优化能量消耗和查询时延是评价传感网应用平台的重要性能指标[8】。在网络规模增大时,需要评估网内数据处理方式的实际效果,避免因为数据的频繁反馈导致通信能耗不减反增的情况。同时,环境感测数据还具有时空相关性[10],相邻近地理位置或者相邻近采样时刻均会使数据之间表现出一定的关联情况,通过挖掘感测数据之间的潜在相
8、关性将有助于减少网内冗余数据参与通信,达到节省能耗的效果。此外,对于数据处理过程进行算法复杂度优化将有助于减少网络时延。3)平台的软、硬件设计从层次结构上平台的设计分为:底层通过硬件平台实现传感器节点对环境数据采样以及数据通信的功能,中间层通过TinyOS嵌入式系统实现节点的数据处理和任务调度,应用层设计用户交互界面。21.3论文的结构安排本文的结构安排如下:第一章引言。简述了智慧电厂环境监测平台的研究背景和研究内容,并归纳了本文结构安排。第二章关键技术
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