基于物联网的变电站直流系统全生命周期的在线监测方法
专利汇可以提供基于物联网的变电站直流系统全生命周期的在线监测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了基于 物联网 的变电站直流系统全生命周期的在线监测方法，包括以下步骤：收集历史数据和监测数据，把收集的历史数据和监测数据分别通入 训练数据 输入 接口 、监测数据输入接口，把各种数据通入数据预处理模 块 进行预处理，分析设备状态模型，运行状态库，回归预测，预警模块，预警信息，还包括分层式的系统构架，所述系统构架包括应用层、网络层、实体层和传感层，应用层包括变电站直流系统和全生命周期的在线监测诊断系统。本发明能通过历史数据分析对系统状态进行综合判断，更加精准，对变电站直流系统进行全周期管理，全面掌握设备运行工况及处理方法，建立了变电站直流系统全生命周期的在线监测诊断的平台，提高工作效率。，下面是基于物联网的变电站直流系统全生命周期的在线监测方法专利的具体信息内容。
1.基于物联网的变电站直流系统全生命周期的在线监测方法，包括以下步骤：
S1：收集历史数据和监测数据，通过历史数据分析对系统状态进行综合判断，对直流系统运行参数和实际设备工况进行监测；
S2：把收集的历史数据和监测数据分别通入训练数据输入接口、监测数据输入接口；
S3：把各种数据通入数据预处理模块进行预处理，利用物联网实现系统互联；
S4：分析设备状态模型，通过对输入的数据进行处理的结果来自动处理直流系统部分异常情况，依据现场的运行参数判断直流系统运行状况，并进行相应的调节控制；
S5：运行状态库，对现有的状态进行运行调试；
S6：回归预测，对变电站直流系统进行全周期管理，全面掌握设备运行工况；
S7：预警模块，在运行状态出现异常情况时，及时的进行预警，提醒工作人员进行检修；
S8：预警信息，通过变电站直流系统全生命周期的在线监测诊断的平台发布预警信息。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的变电站直流系统全生命周期的在线监测方法，其特征在于，还包括分层式的系统构架，所述系统构架包括应用层、网络层、实体层和传感层，应用层包括变电站直流系统和全生命周期的在线监测诊断系统。
3.根据权利要求2所述的基于物联网的变电站直流系统全生命周期的在线监测方法，其特征在于，所述网络层包括CAN总线、485总线、蓝牙、WiFi、zigbee、RFID、GPRS和Web服务器，而且管理管理平台PC端采用先进的B/S架构，手机端采用基于Android/ios开发的应用程序，这些远程管理终端和传感器、嵌入式设备组成的系统分布于各个站所与管理负责单位中，组成一套适用于传统站或者智能站的物联网体系，只要有网络的情况下，便可登陆管理平台，为运维人员提供远程监控、事故预警、故障诊断等专业的信息，从而为变电站直流系统建立一套高效的设备运行及维护管理体系，在信号传输通信过程中保持畅通，根据现场环境来制定选择最理想的网络传输方式，确保网络设备的稳定性以及网络编程的高效性，在预警模块包括报警灯，在检测到故障时通过控制器控制报警灯发出报警信号。
4.根据权利要求2所述的基于物联网的变电站直流系统全生命周期的在线监测方法，其特征在于，所述实体层包括Linux操作系统、ARM微处理器和工控屏。
5.根据权利要求2所述的基于物联网的变电站直流系统全生命周期的在线监测方法，其特征在于，所述传感层包括电池检测、充电设备检测、母线检测、绝缘检测和负荷检测。
6.根据权利要求5所述的基于物联网的变电站直流系统全生命周期的在线监测方法，其特征在于，所述传感层中的多传感器信息融合技术需与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，这样才能耦合多种复杂的数据对作业人员作业状态进行正确高效的判断，在母线检测时先对母线的外壁进行清理检查，防止出现裂缝等对母线的检测造成干扰。
7.根据权利要求1所述的基于物联网的变电站直流系统全生命周期的在线监测方法，其特征在于，所述S3中在数据算法计算时结合现场环境，避免因现场环境的不同导致的“误诊”，建立专门的系统，保证算法自身的成长性。
8.根据权利要求1所述的基于物联网的变电站直流系统全生命周期的在线监测方法，其特征在于，所述S5中需要降低CPU及内存占用率，来保证软件的正常运行。
基于物联网的变电站直流系统全生命周期的在线监测方法
技术领域
背景技术
发明内容
S1：收集历史数据和监测数据，通过历史数据分析对系统状态进行综合判断，对直流系统运行参数和实际设备工况进行监测；
S2：把收集的历史数据和监测数据分别通入训练数据输入接口、监测数据输入接口；
S3：把各种数据通入数据预处理模块进行预处理，利用物联网实现系统互联；
S4：分析设备状态模型，通过对输入的数据进行处理的结果来自动处理直流系统部分异常情况，依据现场的运行参数判断直流系统运行状况，并进行相应的调节控制；
S5：运行状态库，对现有的状态进行运行调试；
S6：回归预测，对变电站直流系统进行全周期管理，全面掌握设备运行工况；
S7：预警模块，在运行状态出现异常情况时，及时的进行预警，提醒工作人员进行检修；
S8：预警信息，通过变电站直流系统全生命周期的在线监测诊断的平台发布预警信息。
具体实施方式
S1：收集历史数据和监测数据，通过历史数据分析对系统状态进行综合判断，对直流系统运行参数和实际设备工况进行监测；
S2：把收集的历史数据和监测数据分别通入训练数据输入接口、监测数据输入接口；
S3：把各种数据通入数据预处理模块进行预处理，利用物联网实现系统互联；
S4：分析设备状态模型，通过对输入的数据进行处理的结果来自动处理直流系统部分异常情况，依据现场的运行参数判断直流系统运行状况，并进行相应的调节控制；
S5：运行状态库，对现有的状态进行运行调试；
S6：回归预测，对变电站直流系统进行全周期管理，全面掌握设备运行工况；
S7：预警模块，在运行状态出现异常情况时，及时的进行预警，提醒工作人员进行检修；
S8：预警信息，通过变电站直流系统全生命周期的在线监测诊断的平台发布预警信息。
S1：收集历史数据和监测数据，通过历史数据分析对系统状态进行综合判断，对直流系统运行参数和实际设备工况进行监测；
S2：把收集的历史数据和监测数据分别通入训练数据输入接口、监测数据输入接口；
S3：把各种数据通入数据预处理模块进行预处理，利用物联网实现系统互联；
S4：分析设备状态模型，通过对输入的数据进行处理的结果来自动处理直流系统部分异常情况，依据现场的运行参数判断直流系统运行状况，并进行相应的调节控制；
S5：运行状态库，对现有的状态进行运行调试；
S6：回归预测，对变电站直流系统进行全周期管理，全面掌握设备运行工况；
S7：预警模块，在运行状态出现异常情况时，及时的进行预警，提醒工作人员进行检修；
S8：预警信息，通过变电站直流系统全生命周期的在线监测诊断的平台发布预警信息。
S1：收集历史数据和监测数据，通过历史数据分析对系统状态进行综合判断，对直流系统运行参数和实际设备工况进行监测，实现“对症下药”。
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