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1、开关柜智能温度监测系统设计刘南艳,等开关柜智能温度监测系统设计DesignoftheIntelligentTemperatureMonitoringSystemforSwitcherCabinet121刘南艳付秋实刘菁12(西安科技大学计算机科学与技术学院,陕西西安710054;西安科技大学电气与控制工程学院,陕西西安710054)摘要:针对目前开关柜在线温度监测系统不能对未来温度进行准确预测的问题,在传统开关柜温度监测系统的基础上,引入BP神经网络算法,设计出一种智能开关柜温度监测系统。系统采用高精度数字温度传感器进行数据采集,并
2、将这些数据存储到SQLite数据库中;利用神经网络算法对温度值进行预测和报警;分别基于Qt和HTML编写人机交互界面,使监测人员可以方便地获取温度数据。实验表明,该系统可准确地对开关柜温度进行监测和短期预测,能够满足实际需要。关键词:开关柜温度预警监测系统神经网络智能电网温度传感器人机交互界面DS18B20ARM中图分类号:TH8;TP277文献标志码:ADOI:10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201605020Abstract:Aimingattheproblemofexistingonlinetemp
3、eraturemonitoringsystemforswitchercabinets,i.e.,itisunabletoaccuratelypredictfuturetemperature,anewtypeoftemperaturemonitoringsystemwithBPNeuralnetworkalgorithmisdesignedbasedontraditionalswitchcabinettemperaturemonitoringsystem.Inthesystem,high-accuracydigitaltemperat
4、uresensorsareadoptedfordataacquisition,andthedataarestoredinSQLitedatabase;thentheneuralnetworkalgorithmisusedtopredictthetemperaturevalueandissuealarminformation.TheQt-basedhuman-computerinteractioninterfaceHTML-basedenablethetechnicianobtaintemperaturedataconvenientl
5、y.Theexperimentalresultsshowthatthesystemcanmonitorandshort-termforecastthetemperatureinswitchercabinet,andmeettheactualrequirements.Keywords:SwitchercabinetTemperaturewarningMonitoringsystemNeuralnetworkSmartgridTemperaturesensorHumanmachineinterfaceDS18B20ARM[6]出的一种按
6、误差反向传播训练的前馈网络,输入与0引言输出之间存在着某种映射关系,而事先并不知道描述近年来,全球环境资源面临越来越大的挑战,社会这种关系的函数。通过对历史数据的训练,得到其中对可持续发展的要求日益提高,更加安全、环保的智能蕴含的影响温度变化的因子,再对最新的数据进行泛[1]电网逐渐发展起来。电力设备在线监测是智能电网化并准确地预测,从而能够有效预防电气设备故障的研究的重要领域,开关柜运行温度监测就属于这一范发生。[2]畴。开关柜是电网系统中一个重要电气设备,中高1系统总体设计压开关柜内部发热量较大,对其内部刀闸触头、电缆接头进行实
7、时温度监测是保证系统安全运行的重要条系统总体由底层到上层可分为3个部分。系统总[3-4]件。传统的在线温度监测系统并不具备对未来温体框架结构如图1所示。度变化进行预测的功能,在温度上升斜率较大的情况下,这种监测方式往往具有滞后性,从而错过了最佳排查故障的时间,导致安全隐患。因此,在温度监测系统中加入温度预测功能很有必要。传统的温度预测方法[5]主要是对环境进行温度场分析,然而开关柜是一种[2]复杂的非线性系统,建立精确的数学模型非常困难,效果也不甚理想。BP神经网络是由Rumelhart等人给图1系统总体框架图Fig.1Overal
8、lstructureofthesystem陕西省教育厅科学研究计划基金资助项目(编号:2013JK1188)。修改稿收到日期:2015-09-01。①底层硬件:包括微处理器、温度传感器等硬件,第一作者刘南艳(1966-),女,1989
