基于RFID技术的变电站设备运行状态实时监测系统.pdf
《基于RFID技术的变电站设备运行状态实时监测系统.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于RFID技术的变电站设备运行状态实时监测系统.pdf(4页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、2023.7 今日制造与升级 7理论与研究 Theory and Research0引言信息技术的飞速发展,带动了传统工业手段的革新,智能化建设成为电力运维行业的技术标杆。虽然新型手段带来了新的数据处理操作,但是信息技术背后存在的安全问题却不容忽视。对于电力数据的运维保存安全的重视,是当前工业发展的重点问题1。1系统硬件设计1.1电压状态传感器变电站电压状态传感器分为不同的类型。已知自动控制传感器的额定电压和电流应大于等于电路正常运行时的电压和电流,所以自动控制传感器的设定电流应该和被控制电机的额定电流或者负载的额定电流一致。故本次研究选用 AE-S 微型高频动态控制传感器,其可以实时监测电路
2、中的电压和电流变化,并根据设定条件做出相应的响应。同时,它能够进行短路保护,即在电路出现短路情况时及时断开电路。AE-S 微型高频动态控制传感器具有较高的频率响应能力,可以适应高频动态控制应用的要求。能够精确地捕捉和响应电路中的快速变化,可有效减少设备损耗。在信号传输过程中,AE-S 微型高频动态控制传感器不仅可以减少误差,还能有效满足国家规定的电气接口的实际需求,并且成功实现了对接标准。1.2设备控制执行器在构建的硬件架构中,选用 TMS320C6474型设备控制执行器,该控制执行器包含诸多通用串口通信处理模块,在具体的应用中表现出了强大的特性,在多个领域都具有较强的适用性,并且存储容量较大
3、。这一形式的控制执行器因为具有的多种强大特性,能够满足文章设计的监测系统功能实现的需求。设备执行器选用有源零磁通穿心式执行器,该类型执行器的优点是测量精度较高,为了保障安全,对二次回路进行了全面的阻隔。通过调整装置参数,可有效防止开路现象的发生。2系统软件设计2.1运用RFID技术采集运行数据无 线 射 频 识 别(RadioFrequencyIdentification,RFID)技术是一种用于识别和跟踪物体的自动识别技术,在很多领域被广泛应用。在 RFID 技术中,通信双方要遵守相互约定的通信协议标准。文章通过 RFID 技术进行了变电站运行数据的采集。首先引入固定的参考标签来辅助位置校准
4、,削弱环境因素对目标标签的影响,其次通过阅读器接收 RFID 标签的信号强度值。信号强度值是指从标签发送到阅读器的射频信号的功率,通过计算与阅读器收到的目标标签信号强度值之间的差值,优选出最近邻参考标签,最后对“最近邻距离”加权估计出目标标签的位置2。在 RFID 技术中,阅读器和标签的布局如图1所示。现在假设结构中有 H 个阅读器、M 个参考标签及 U个目标标签。H 个阅读器分别读取 M 个参考标签和 U 个目标标签的接收信号强度,在 RFID 技术中,场强值一般以向量的形式呈现,则目标标签的场强向量可记作:=(S1,S2,Sj,SU),其中,Sj为第 j 个阅读器读取到的目标标签的场强值。
5、参考标签的场强向量一般记为:(1)式中,Rj(i)为第j个阅读器读取到的第i个参考标签的场摘要针对现有监测系统无法正确监测设备运转,容易出现误差、漏查等问题,提出并设计了一种基于 RFID 的变电站设备运行状态在线监测系统。该方法首先基于 AE-S 微型高频动态控制传感器和 TMS320C6474设备控制执行器完成设备硬件环境的搭建,其次以此为基础,运用 RFID 技术完成数据的实时采集,再次引入多层 GRU 预测模型来提高对特征信息的提取,采用三层网络 GRU 网络模型提高预测精度,最后基于小波分解完成对变电站运行状态的实时监测。实验结果表明,应用该方法异常监测准确率均高于95.8%,优于对
6、比方法。由此可证明,采用该方法可对变电站设备进行准确监测,具有较好的监测效果。关键词RFID 技术;变电站设备;变电站监测;实时监测系统中图分类号G642 文献标志码A基于RFID技术的变电站设备运行状态实时监测系统张波,葛东阳(国网北京市电力公司检修分公司,北京100069)8 今日制造与升级 2023.7理论与研究 Theory and Research强值。这样,通过式(1)可以获得目标标签的坐标(x,y),完成变电站运行数据坐标的采集。2.2建立设备运行状态监测模型多层 GRU(门控循环单元)预测模型是基于多个GRU 层构建的神经网络模型,用于处理序列数据的预测任务。在多层 GRU 预
7、测模型中,多个 GRU 层被堆叠在一起。每个 GRU 层接收上一层的输出作为输入,通过内部的门控机制来控制信息的流动和遗忘。每层的 GRU 都可以学习并捕捉不同抽象级别的序列模式和依赖关系。这种多层的组织结构使得模型能够更好地建模复杂的序列关系,从而提高预测的准确性和泛化能力。通过在不同层之间进行信息传递和学习,模型可以逐渐提取和抽象序列中的重要特征。对此,文章在模型建立过程中,引入多层GRU 预测模型来提高对特征信息的提取,在“2.1”中主要运用RFID技术采集运行数据作为特征信息的样本数据,而对于数据中特征信息的提取,则主要借助 GRU 层来实现,而系统的预测回归则由连接层来实现。目前在变
8、电站设备运行监测过程中,并未对特征量之间的冗余关系进行分析。但是在算法中引入冗余特征将使得系统的计算维度增加,使得预测模型在训练上难度提升,甚至会降低系统的预测精度。为此,一般在特征子集建立过程中,必须选择相关性高、冗余度低的特征子集,进而提高预测的精度,降低预测的难度。GRU 在结构上设置了更新门与重置门。这2个门控向量决定了最终 GRU 的输出,长序列中记忆的信息随时间能够被保存下来。由于 GRU 只有2个控制门,因此在训练过程中可以降低计算的复杂度,提升训练的效率。在 GRU 内部包括更新门 zt(t 为时间步)、重置门 rt、候选向量ht、新状态向量ht。xt为第t个时间步的输入向量。
9、采用矩阵拼接运算与激活函数形成门限。zt决定了过去记忆的状态信息在当前状态中的保留程度,表达式为:(2)式中,W、U为权值向量,为Sigmoid激活函数。rt决定了以前记忆的状态信息和新输入信息如何相结合,表达式为:(3)新的记忆内容将通过重置门输出的信息来储存过去相关的信息,表达式为:(4)式中,e为Hadamard乘积运算,tanh为双曲正切激活函数。ht将保留当前单元的信息并传递到下一个单元中,表达式为:(5)GRU 的训练为前向传播和反向误差传播2个过程。前向传播过程计算 GRU 的输出值,反向误差传播过程计算输出值与实际值的误差,依照梯度下降法,顺着误差梯度减小的方向依次求导更新各层
10、神经元的连接权值,前向传播和反向误差传播2个过程不断交替,直至达到误差最小或最大迭代次数时,迭代过程结束。在门控循环神经网络中,将多层的 GRU 神经网络层数和神经元点数组合来进行实验,选择出效果最好的数据结果作为预测参数。在完成变电站设备运行在线监测与异常故障数据预测后,需要采用误差评价指标对故障诊断精度进行评价,而在文章的研究中选择平均绝对百分比误差,作为变电站设备运行故障诊断预测结果的误差评价指标,平均绝对百分比误差评价指标的函数表达式为:(6)式中,MAPE为平均绝对百分比误差,fi和fi分别为变电站设备运行故障的真实值和预测值。分析不同网络结构及节点下GRU性能可知,当采用1层神经网
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 RFID 技术 变电站 设备 运行 状态 实时 监测 系统
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。