基于RFID物联网技术的智能电网设备管理系统研究

发布时间：2017-10-13 05:33

  本文关键词：基于RFID物联网技术的智能电网设备管理系统研究

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【摘要】：传统电网设备管理存在管理模式僵化、数据不能共享、安全性低等问题,无法满足智能电网的发展要求。物联网技术可将所有物体登上互联网,利用信号对接和通讯技术,完成设备的智能识别、跟踪、定位、操控和监视。因此,进行以物联网为核心的智能电网设备管理系统的研究对降低成本、实现数据共享,提高电网设备管理水平具有现实意义和工程应用价值。本文针对目前电网设备管理中存在的问题,在分析智能电网及物联网特点的基础上,研究了基于射频识别(RFID)技术的物联网和云计算平台的智能电网设备管理系统,具体工作及研究成果为:(1)分析了基于RFID技术的物联网工作原理及物联网系统的组成。该系统包括信息采集系统、信息服务器、产品命名服务器和应用管理系统。(2)构建了面向智能电网应用的物联网基本架构。该架构由感知层、网络层和应用层组成,分别用以实现信息的采集识别、传递及在电力物联网生产管理环节中的应用。(3)分析了电力设备管理系统的功能需求、应考虑的因素、主要特点及主要功能,给出了电力设备管理系统设计的主要思路,设计了基于RFID物联网技术的面向智能电网设备管理的系统。该系统由射频标签、自动识别装置、管理中心服务器和监控计算机组成。以射频标签为设备识别手段,用物联网来获取设备的详细信息并自动生成流转信息进入数据库。(4)以电力安全工器具管理技术为例,采用本文提出的基于RFID物联网技术的设备管理系统的框架和原理,设计了电力安全工器具管理系统结构,规划功能模块,研制了基于物联网技术的电力安全工器具管理系统。研究结果表明基于RFID物联网技术的智能电网设备管理系统具有可行性,可以解决现今电力系统设备管理中存在的一些问题,对以后电网设备管理系统的智能化设计具有参考意义。
【关键词】：射频识别 物联网 智能电网 设备管理
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM76;TN929.5;TP391.44
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-19
• 1.1 课题研究的背景和意义10-11
• 1.2 智能电网及物联网发展现状11-16
• 1.2.1 智能电网国内外研究现状11-15
• 1.2.2 物联网国内外研究现状15-16
• 1.3 电力设备管理系统发展现状16-17
• 1.4 电力安全工器具管理中存在的问题17-18
• 1.5 本文研究内容18
• 1.6 本章小结18-19
• 第2章 基于FRID电力物联网系统的构建19-28
• 2.1 智能电网技术19-22
• 2.1.1 智能电网主要技术19-21
• 2.1.2 智能电网目标和任务21-22
• 2.2 物联网系统及工作原理22-23
• 2.3 射频识别技术23-25
• 2.3.1 RFID性能特点24
• 2.3.2 RFID工作原理24-25
• 2.4 物联网架构功能研究分析25-26
• 2.5 物联网技术在智能电网中的应用26-27
• 2.6 本章小结27-28
• 第3章 基于物联网技术的智能电网设备管理系统的框架28-37
• 3.1 电气设备管理28-31
• 3.1.1 电气设备的独特性28-29
• 3.1.2 电气设备管理的主要要求29-30
• 3.1.3 智能电网设备管理目标30-31
• 3.2 电力设备管理系统设计思路31-34
• 3.2.1 电力设备管理系统的功能需求分析31-32
• 3.2.2 构建电力设备管理系统应考虑的主要因素32
• 3.2.3 电力设备管理系统应具备的主要特点32-33
• 3.2.4 电力设备管理系统可实现的主要功能33-34
• 3.3 基于RFID物联网技术的智能电网设备管理系统设计34-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第4章 基于物联网技术的电力安全工器具管理系统的研制37-51
• 4.1 电力安全工器具管理系统的原理及功能37-39
• 4.1.1 系统的原理37-38
• 4.1.2 系统的功能38-39
• 4.2 电力安全工器具管理系统的结构及组成39-41
• 4.2.1 电子标签39-40
• 4.2.2 自动识别装置40-41
• 4.2.3 管控中心与监控系统41
• 4.3 电力系统云计算平台41-43
• 4.3.1 云计算平台的优势41-42
• 4.3.2 云计算平台的架构42-43
• 4.4 系统软件设计43-46
• 4.5 系统软件展示46-50
• 4.5.1 验收入库46-47
• 4.5.2 领用归还47-48
• 4.5.3 预警监控48-49
• 4.5.4 质量管控49
• 4.5.5 信息维护49-50
• 4.5.6 统计分析50
• 4.6 章节小结50-51
• 第5章 结论与展望51-52
• 参考文献52-56
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果56-57
• 致谢57-58
• 作者简介58

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