基于物联网的远程抄表系统的设计与实现

发布时间：2017-09-25 02:35

  本文关键词：基于物联网的远程抄表系统的设计与实现

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【摘要】：随着物联网的蓬勃发展,多种新方法和新技术在远程抄表中得到了应用。对于电力系统而言,各类电能量、电能质量等基本数据是管理部门做出决策的基础。为保证电力系统的正常运行,还需要对电力系统关键设备的实时数据进行有效的监测,因此有必要进行远程抄表系统和物联网相结合的应用研究。本文在物联网应用的基础上,采用物联网技术和远程抄表系统相融合的方式以综合传感器、嵌入式系统、现代通讯网络(包括无线自组网/载波自组网)为媒介,对用电量、发电量以及关键设备的参数信息进行实时监测、感知和采集。另外,通过嵌入式系统对含分布式光伏供能的计量、监控数据进行处理,利用随机自组织无线通信网络以多跳中继方式将所感知信息汇集到数据处理中心。本文依据国家电网公司远程抄表的市场需求和技术规范,以Wince嵌入式操作系统为平台,对含分布式光伏供能的远程抄表系统进行总体设计和实现。平台基于物联网技术,以智能电能表作为传感器,采用电力部DL/T645-1997规约、DL/T645-2007规约进行计量与采集运行状态数据。以载波、微功率无线等自组网络作为数据传输通道,采用国家电网的电力用户用电信息采集通信协议Q/GDW376.2规约将各类电能量、电能质量等相关电力数据进行信息传输,以实现信息分离及数据处理功能,并通过TCP/IP网络传输至主站。最后,对远程抄表系统采集的用电量,采用基于马尔可夫修正的负荷预测模型对用电量进行了预测,并进行了验证。远程抄表系统和物联网技术相融合,对工业、企业的供电系统、光伏供能计量、电力变电站、大型建筑、城市公用事业等行业中的电力设备实现了高度智能化集中管理,从而达到高效、节能,安全和实用的要求。
【关键词】：远程抄表 物联网 无线传感网络 马尔可夫链 负荷预测
【学位授予单位】：东北林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM933.4;TP391.44;TN929.5
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 1 绪论7-11
• 1.1 引言7-8
• 1.1.1 远程抄表系统简介7
• 1.1.2 物联网技术简介7-8
• 1.1.3 物联网技术与远程抄表系统的融合8
• 1.1.4 采用物联网技术的嵌入式远程抄表系统8
• 1.2 国内外研究现状8-10
• 1.2.1 国内研究现状8-9
• 1.2.2 国外研究现状9-10
• 1.3 本文主要研究内容10-11
• 2 基于载波、无线自组网络的协议框架设计11-18
• 2.1 前言11
• 2.2 远程抄表系统的无线自组网络特点11
• 2.3 无线自组网络基本流程和拓扑结构11-12
• 2.4 远程抄表系统的载波自组网络特点12-13
• 2.5 载波自组网络基本流程和拓扑结构13-14
• 2.6 协议架构概述14-17
• 2.6.1 帧结构定义14-15
• 2.6.2 用户数据区格式15-17
• 2.7 路由主导抄表模式实现17
• 2.7.1 路由主导抄表模式基本思想17
• 2.7.2 路由主导抄表模式流程17
• 2.7.3 广播命令17
• 2.8 本章小结17-18
• 3 含分布式光伏供能的远程抄表系统需求分析18-25
• 3.1 分布式光伏供能简介18
• 3.2 含分布式光伏供能的远程抄表系统总体设计18-24
• 3.2.1 远程抄表系统硬件组成20-22
• 3.2.2 WinCE6.0系统22-23
• 3.2.3 VB.NET开发环境23
• 3.2.4 SQLCE数据库23
• 3.2.5 功能分析23-24
• 3.3 本章小结24-25
• 4 含分布式光伏供能的远程抄表系统的实现25-51
• 4.1 模块划分25-27
• 4.2 数据连接层的实现27-36
• 4.2.1 上行通道27-30
• 4.2.2 下行通道30-36
• 4.3 协议转换层的实现36-41
• 4.4 数据整理层的实现41-45
• 4.5 功能执行层的实现45-46
• 4.6 远程抄表系统抄收结果分析46-49
• 4.7 远程抄表系统总体分析49-50
• 4.8 本章小结50-51
• 5 基于远程抄表系统的中短期用电量负荷预测51-62
• 5.1 电力系统负荷预测简介51-52
• 5.1.1 基于嵌入式系统的中短期用电量电力负荷预测51-52
• 5.2 电力负荷预测方法分析比较及数据预处理方法52-53
• 5.2.1 电力负荷预测方法分类及各自特点52-53
• 5.2.2 电力负荷预测方法概述53
• 5.3 采用一次指数平滑法对历史负荷数据进行预处理53
• 5.4 马尔可夫链描述53-60
• 5.4.1 马尔可夫链描述53-54
• 5.4.2 一步转移概率54
• 5.4.3 k步转移概率54-55
• 5.4.4 状态转移矩阵55-56
• 5.4.5 马尔可夫链负荷预测模型56-57
• 5.4.6 模型应用57-59
• 5.4.7 基于马尔可夫修正的负荷预测模型在电力能效监测终端中的应用59-60
• 5.5 马尔可夫预测的软件实现60-61
• 5.6 本章小结61-62
• 结论62-63
• 参考文献63-66
• 附录66-67
• 攻读学位期间发表的学术论文67-68
• 致谢68-69
• 个人简历69-70

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

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本文编号：914891