一种轨道交通供电设备用安全管理系统的制作方法

1.本发明涉及供电管理系统技术领域，具体涉及一种轨道交通供电设备用安全管理系统。


背景技术：

2.轨道交通是当前城市经济发展的重要基础设施之一，因其在解决大城市交通拥堵、提高环境质量、调整城市区域结构和产业布局以及拉动城市社会经济持续发展和合理布局的突出作用，在新时期得到了巨大的发展，而轨道交通作为一个设备资产密集型行业，其巨大的规模对应的是海量的设备，如何更科学高效确保这些设备正常可靠的运行，对轨道交通安全、高效运营具有重大意义。
3.轨道交通的安全运行离不开安全、规范、可靠的供电系统，供电系统是轨道交通运输的血液，是核心系统，供电系统一旦产生故障或中断，不仅会造成城市轨道交通运输的瘫痪，而且还会危及乘客生命安全，并对地线公共交通运输带来巨大压力，对社会稳定和城市形象造成不良影响。
4.现有技术存在以下不足：现有的管理系统监测轨道交通供电设备时，通常为监测供电设备的内围运行状况，确认故障后，需要巡检人员寻找故障区域，并由巡检人员检测过程中判断故障等级，不仅增加人工负担，而且人工巡检需要一定时间，从而增加供电设备使用的风险。


技术实现要素：

5.本发明的目的是提供一种轨道交通供电设备用安全管理系统，以解决背景技术中不足。
6.为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种轨道交通供电设备用安全管理系统，包括处理模块、警报模块以及管理模块，还包括摄录模块：用于监测供电设备的外围状况；监测模块：用于监测供电设备的内围状况；判断模块：根据监测模块/摄录模块的双重监测数据判断故障是否为误报，确定故障后发送数据至处理模块处理，处理模块控制警报模块发出警报提示，控制管理模块下发操作指令。
7.优选的，所述监测模块包括数据采集单元、设备监测单元以及云计算平台：数据采集单元采集数据或开启监听模式收集设备主动上传的数据；设备监测单元获取协议数据，通过https协议与云端数据传输；云计算平台：通过https协议传输数据集和更新数据。
8.优选的，所述数据采集单元采用edgexfoundry框架做数据采集转发；所述设备监测单元采用springboot和layui开发框架从activemq中通过mqtt协议获取数据；所述云计算平台采用私有云框架搭建lstm故障预测模型。
9.优选的，所述数据采集单元向设备端发送请求指令实现数据采集，对采集到的数据进行解析，最后将数据导出到activemq中，供设备监测单元进行数据调用。
10.优选的，所述判断模块接收监测模块以及摄录模块数据，对异常数据进行删除或插值处理，并对数据做归一化处理，最后将数据集划分为训练集以及测试集。
11.优选的，所述lstm故障预测模型将特征参量的样本数据采用归一化处理，映射到[0，1]之间，转化公式为：其中：为样本数据最小值，为样本数据最大值，为转化前的样本数据，为转换后生成的样本数据。
[0012]
优选的，所述lstm故障预测模型的模型预测偏差公式为：其中，为测试集的数量，为真实的气体浓度值，为模型预测到的气体浓度值，为测试集中值的编号，为n个测试集数据计算得到的均方根误差。
[0013]
优选的，所述管理系统还包括定位模块，监测模块或摄录模块监测供电设备故障，定位模块定位至相应的摄录模块或监测模块二次监测。
[0014]
优选的，所述管理模块包括设备管理、综合管理以及两票管理，其中，设备管理包括设备新增、设备删除、设备查询以及设备运营数据查看；综合管理包括根据监测信息发出指令，使相应的巡检设备以及巡检人员根据指令对设备作出相应管理；两票管理包括工作票以及操作票。
[0015]
优选的，所述设备新增包含电气设备新增和传感设备新增；所述设备运营数据查看包括查看在线电气设备、离线电气设备的数据。
[0016]
优选的，所述监测模块还包括智能传感单元，地下金属结构的极化电位、钢轨与道床主体结构之间的电压和特定长度的钢轨上的压降通过信号调理电路进行信号处理后，其信号范围保持在a/d转换器输入允许值以内，a/d 转换器将模拟信号转换为数字信号后传送给单片机系统作进一步的处理，当智能传感单元向传感器发送通信请求时，传感器则将测量的数据发送给智能传感单元，时钟的设置是为了保持个监测参数的同步性，并实现在城市轨道交通列车停运时对自然本体电位的自动检测；优选的，智能传感单元包括信号调理电路以及a/d转换电路，其中，优选的，信号调理电路将输入的模拟信号进行调理变换，将信号调理至与a/d转换器的输入相匹配的范围，采用clc1200精密放大器芯片，具有较高的增益，同时其功耗、失调电压、漂移和噪声等都可以保持在较低的水平，可满足系统要求，钢轨电位的输入信号范围较大，需要对其分压后在进行调理；优选的，智能传感器a/d转换电路采用的芯片是16 位a/d芯片ad7705，该芯片具有
增益可编程放大器，较高的分辨率，可以自校准，动态范围广，非常适合于本传感器的应用需求，a/d转换芯片可以与stc89s52型单片机芯片直接相连，单片机通过数据线控制数据或指令输入din引脚、数据输出dout引脚和串行时钟输入sclk引脚，数据转换完成后，数据输出寄存器准备就绪，drdy状态信号指示单片机读取数字量。
[0017]
优选的，智能传感单元通过接入各类监测传感器对各类供电设备进行监测，通过接钢轨、参比电极以及测防端子监测杂散电流，当监测到杂散电流时，通过排流柜排流，排流柜的两端分别与排流网和变电所负极母排通过接线端子实现电气连接，排流柜采用极性漂流的方式将排流网在地下收集到的杂散电流引回至变电所整流器负极。
[0018]
在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：1、本发明通过监测模块监测供电设备的内围运行状况，摄录模块监测供电设备的外围运行状况，根据监测模块与摄录模块的配合监测，再通过判断模块对数据信息进行综合判断，在确认故障无误后，判断故障区域以及故障等级，并将信息发送至处理模块整合后，管理模块发出相应操作指令，该管理系统对供电设备具有双重的内外检测处理，不仅有效避免误报，而且还能根据监测信息及时判断故障区域以及故障等级，有效提高对供电设备的管理效率，从而降低供电设备运行的风险；2、本发明通过智能传感单元同时监测供电设备以及供电系统中产生的杂散电流，在发现杂散电流后，及时控制排流柜将位于钢轨、参比电极以及测防端子上的杂散电流排出，从而防止杂散电流对城市轨道交通主体结构的钢筋混凝土造成大范围的电化学腐蚀危害，实现对城市轨道交通沿线地下金属结构的保护。
附图说明
[0019]
为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]
图1为本发明管理系统的电路模块图。
[0021]
图2为本发明的工作流程图。
[0022]
图3为本发明摄录模块与监测模块的运行示意图。
[0023]
图4为本发明监测模块的物理架构图。
[0024]
图5为本发明监测预警单元的时序图。
[0025]
图6为本发明的a/d转换电路示意图。
具体实施方式
[0026]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0027]
实施例1请参阅图1所示，本实施例所述一种轨道交通供电设备用安全管理系统，包括处理模块、摄录模块、监测模块、判断模块、警报模块以及管理模块；
其中，监测模块：用于监测供电设备的内围运行状况。
[0028]
摄录模块：用于监测供电设备的外围运行状况。
[0029]
判断模块：根据监测模块/摄录模块监测到的数据信息，判断故障区域以及是否误报等；判断模块的处理逻辑为：当某一监测模块监测到供电设备内部用电器件故障时，判断模块根据内部设定阈值（初始电压大小、电流大小）与当前故障阈值（故障电压大小、电流大小）对比，若故障阈值与设定阈值不相等，则判断供电设备故障，并控制与该监测模块对应的摄录模块运行，摄录模块监测供电设备的外围状况，通过监测模块定位设备，判断模块结合监测模块监测的设备内部数据与摄录模块采集的设备外部数据判断故障的等级（例如：供电设备电压增大，外部无起火现象，判断故障等级为小，若供电设备电压增大，外部出现起火现象，判断故障等级为大）。
[0030]
判断模块通过监测模块定位设备的具体步骤为：（1）对所有供电设备进行编号x1、x2、x3，...xi，安装在相应供电设备内部的监测模块编号为y1、y2、y3，...yi；（2）监测模块编号与供电设备编号一一对应，y1与x1对应，y2与x2对应，yi与xi对应；（3）当某个监测模块监测到设备故障时，通过监测模块的编号定位设备（例如x3监测模块反馈信号，则判断模块根据x3监测模块可及时定位至y3设备）。
[0031]
根据上述内容，可将摄录模块编号为z1、z2、z3，...zi，其中，z1与x1对应，z2与x2对应，zi与xi对应，这样不仅可以通过监测模块定位设备，还可以通过监测模块定位摄录模块，或通过摄录模块定位监测模块。
[0032]
处理模块：接收判断模块确认故障区域以及故障等级后的数据信息，并将数据信息处理整合后反馈至管理模块；警报模块：根据处理模块处理信息发出警报提示；管理模块：根据数据信息发出相应操作指令对供电设备及时作出管理。
[0033]
请参阅图2和图3所示，本发明通过监测模块监测供电设备的内围运行状况，摄录模块监测供电设备的外围运行状况，根据监测模块与摄录模块的配合监测，再通过判断模块对数据信息进行综合判断，在确认故障无误后，判断故障区域以及故障等级，并将信息发送至处理模块整合后，管理模块发出相应操作指令，该管理系统对供电设备具有双重的内外检测处理，不仅有效避免误报，而且还能根据监测信息及时判断故障区域以及故障等级，有效提高对供电设备的管理效率，从而降低供电设备运行的风险。
[0034]
管理系统还包括定位模块，当监测模块监测到供电设备内部内围运行故障时，定位模块及时定位至相应的摄录模块，该区域摄录模块将供电设备的外围状况一同发送至判断模块，同理，若摄录模块监测到供电设备的外围运行故障时，定位模块定位相应的监测模块，监测模块将供电设备的内围状况一同发送至判断模块，通过设置定位模块，可在监测模块或摄录模块监测到供电设备故障时，及时定位至与监测模块或摄录模块对应的摄录模块或监测模块，便于快速定位故障区域的同时，也便于确认故障等级，例如，供电设备内部器件短路时，供电设备可能会冒烟或者起火，此时摄录模块监测后，判断模块根据摄录模块与
监测模块监测信息，判断当前故障等级为高。
[0035]
本实施例中，管理系统监测的供电设备包括变压器、气体绝缘全封闭组合电器、高压断路器以及避雷器；其中，变压器的内围监测包括油色谱在线监测、局部放电在线监测、温度在线监测、铁芯接地在线监测以及套管介损在线监测；变压器的外围监测包括外观以及周边环境。
[0036]
气体绝缘全封闭组合电器内围监测包括触头接触不良以及局部放电；气体绝缘全封闭组合电器外围监测包括外观以及周边环境。
[0037]
高压断路器内围监测包括开关次数以及电流波形；高压断路器外围监测包括机械特性、外观以及周边环境。
[0038]
避雷器内围监测包括内部阻性电流；避雷器外围监测包括外观以及周边环境。
[0039]
所述管理模块包括设备管理、综合管理以及两票管理，其中，设备管理包括设备新增、设备删除、设备查询以及设备运营数据查看；设备新增：设备新增包含电气设备新增和传感设备新增，监测员工在进入电气设备列表页面或传感设备列表页面，点击设备新增按钮，将弹出表单填写完整，返回“添加设备成功”信息弹框，说明添加设备成功；设备删除：在设备列表的操作列中，选择对应设备，点击删除按钮，设备彻底删除；设备查询：选择设备id、设备名称或者设备型号，可搜索到对应的一个或几个设备，在传感设备列表，可输入电气设备id，列表中返回属于该电气设备的传感器；设备运营数据查看：在设备管理的数据统计分析页面，可以查看到目前的在线电气设备、离线电气设备的数据，可以查看每月新增电气设备、传感设备折线图，可以查看备品备件的数量等。
[0040]
为了便于对供电设备的信息查询，制作供电设备信息数据表，具体如下表所示：字段名 类型 主键 描述 id objectid 是 电气设备编号 name string 否 电气设备名称 model string 否 电气设备型号 company string 否 电气设备厂区 suppler string 否 电气设备供应商 data__of_production date 否 出厂日期 first_use_data date 否 第一次使用日期 life_span string 否 理论寿命 describe string 否 描述 state string 否 电气设备状态 供电设备信息数据表用来存储与电气设备相关的数据信息，id字段是该表的主键。
[0041]
综合管理包括根据监测信息发出指令，使相应的巡检设备以及巡检人员根据指令
对设备作出相应管理。
[0042]
两票管理包括工作票以及操作票，工作票严格统一工作模式，操作票符合国家安全标准。
[0043]
实施例2本实施例中，所述监测模块包括监测预警单元、故障预测单元和维修保障单元，其中，监测预警单元包含设备在线监测、预警记录管理、故障诊断、消息路由管理、规则引擎管理和场景服务管理。
[0044]
请参阅图5所示，监测预警单元：检测人员进入规则引擎子单元时，首先调用getrulelist()方法向rulecontroller发出获取列表信息请求，rulecontroller继续向ruleserviceimpl实现类发送请求，在实现类中会调用getrulelist()方法向数据库发送请求，获取规则引擎列表信息并返回给用户，当用户进行设备新增操作时，点击设备新增，调用addrule()方法发出新增的请求，请求到达ruleserviceimpl类之后，ruleserviceimpl类会调用ruledao验证表单信息，验证通过后向数据库添加规则引擎信息，完成规则引擎新增。
[0045]
故障预测单元：检测人员进入故障预测单元，首先调用getpredictionlist()方法向failurepredictioncontroller 发出获取列表信息请求，failurepredictioncontroller继续向failurepredictionserviceimpl 实现类发送请求，在实现类中会调用getpredictionlistlist(方法向数据库发送请求，获取预测故障记录列表信息并返回给用户，当用户进行状态更改操作时，点击修改记录状态，调用updatestatus()方法发出更新的请求，请求到达failurepredictionserviceimpl 类之后，failurepredictionserviceimpl类会调用failurepredictiondao 完成数据更新。
[0046]
维修保障单元：检测人员进入维修保障单元，首先调用getmaintenancelist(方法向maintenancecontroller 发出获取列表信息请求，maintenancecontroller继续向maintenanceserviceimpl实现类发送请求，在实现类中会调用getmaintenancelist()方法向数据库发送请求，获取维修任务列表信息并返回给用户，当用户进行维修任务新增操作时，点击维修任务新增，调用addtask(方法发出新增的请求，请求到达maintenanceservicelmpl类之后，maintenanceservicelmpl类会调用maintenancedao验证表单信息，验证通过后向数据库添加维修任务信息，完成维修任务新增。
[0047]
请参阅图4所示，所述监测模块的技术构架包括数据采集单元、设备监测单元以及云计算平台，其中，(1)数据采集单元：采用edgexfoundry框架做数据采集转发，采集数据或开启监听模式收集设备主动上传的数据，收到的数据通过解析生成规定格式的数据，也就是使用go语言开发对应设备的设备服务，之后设置导出模块，数据上传到activemq中，等待设备监测单元消费数据；数据采集单元首先向设备端发送请求指令实现数据采集，然后对采集到的数据进行解析，最后将数据导出到activemq中，供设备监测单元进行数据调用；数据采集单元发送完指令，每次读取1448个字节，删除前8个字节，剩余1440个字节即为传感数据，每次取两个字节高低位互换并转换为双字节整型数据，再转换为单精度浮点数。
[0048]
数据采集单元的数据解析逻辑为：设收到的字节数组为data[]，第1个数据，data[8]data[9]；第2个数据，data[10]data[11]；第3个数据，data[12]data[13]；第4个数据，data[14]data[15]；第5个数据，data[16]data[17]；第6个数据，data[18]data[19]；第7个数据，data[20]data[21]；第8个数据，data[22]data[23]，之后的数据为另一组8个数据，1440个字节一共90组数据，取第一组数据解析即可；data[]先转为16进制的string类型，再转为16进制的数值型，第一个数据将数据高低位互换，data[9]变为高位，data[8]在变为低位，根据公式：temp=int32(data[9]*256)+int32(data[9])再将16进制的temp根据需求转为10进制的整型或浮点数，其他7个数据使用相同的方法，至此完成数据解析。
[0049]
(2)设备监测单元：采用springboot和layui开发框架，从activemq中通过mqtt协议获取数据，发送的控制指令通过https进行请求和响应，与云端的数据传输使用https协议；(3)云计算平台：采用私有云框架搭建，同时搭建lstm故障预测模型，从设备监测单元通过https协议传输数据集和每日更新数据，预测到的内容通过https协议发送到监测平台。
[0050]
实施例3lstm故障预测模型将数据做归一化处理，以便于找出数据之间的关系，最后将数据集划分为训练集以及测试集；(1)异常数据处理历史变压器油色谱在线数据由于检测环境的差异或者数据丢失，存在异常数据，影响模型的预测精度，使用插值方法来处理样本数据中的异常数据，确保预测模型的精度；(2)数据归一化处理将特征参量的样本数据采用归一化处理，映射到[0，1]之间，转化公式如下：其中：为样本数据最小值，为样本数据最大值，为转化前的样本数据，为转换后生成的样本数据。
[0051]
(3)数据集划分设数据集为某供电设备中溶解气体浓度的数据集，数据集包含8列，第一列为时间，第二至第八列分别为h2、ch4、c2h6、c2h4、c2h2、co、co2的浓度值，数据集一共有900行数据，数据集的前80%作为训练集，后20%作为测试集；
根据数据集中采集七种气体进行浓度预测，七种气体作为输入特征参量一起训练搭建预测模型，并通过以下公式评估模型的预测偏差：其中，为测试集的数量，为真实的气体浓度值，为模型预测到的气体浓度值，为测试集中值的编号，为n个测试集数据计算得到的均方根误差，在计算模型的预测误差之前，首先将所得的预测结果数据和经过缩放处理过的测试数据进行反归一化处理，采用实际比例的预测值与真实值计算均方根误差，从而评估模型的预测偏差。
[0052]
实施例4由于轨道交通的供电系统中存在杂散电流，本实施中，所述监测模块还包括智能传感单元，地下金属结构的极化电位、钢轨与道床主体结构之间的电压和特定长度的钢轨上的压降通过信号调理电路进行信号处理后，其信号范围保持在a/d转换器输入允许值以内，a/d 转换器将模拟信号转换为数字信号后传送给单片机系统作进一步的处理，当智能传感单元向传感器发送通信请求时，传感器则将测量的数据发送给智能传感单元，时钟的设置是为了保持个监测参数的同步性，并实现在城市轨道交通列车停运时对自然本体电位的自动检测；智能传感单元包括信号调理电路以及a/d转换电路，其中，信号调理电路将输入的模拟信号进行调理变换，将信号调理至与a/d转换器的输入相匹配的范围，采用clc1200精密放大器芯片，具有较高的增益，同时其功耗、失调电压、漂移和噪声等都可以保持在较低的水平，可满足系统要求，钢轨电位的输入信号范围较大，需要对其分压后在进行调理；请参阅图6所示，智能传感器a/d转换电路采用的芯片是16 位a/d芯片ad7705，该芯片具有增益可编程放大器，较高的分辨率，可以自校准，动态范围广，非常适合于本传感器的应用需求，a/d转换芯片可以与stc89s52型单片机芯片直接相连，单片机通过数据线控制数据或指令输入din引脚、数据输出dout引脚和串行时钟输入sclk引脚，数据转换完成后，数据输出寄存器准备就绪，drdy状态信号指示单片机读取数字量。
[0053]
智能传感单元通过接入各类监测传感器对各类供电设备进行监测，通过接钢轨、参比电极以及测防端子监测杂散电流，当监测到杂散电流时，通过排流柜排流，排流柜的两端分别与排流网和变电所负极母排通过接线端子实现电气连接，排流柜采用极性漂流的方式将排流网在地下收集到的杂散电流引回至变电所整流器负极，以防止杂散电流对城市轨道交通主体结构的钢筋混凝土造成大范围的电化学腐蚀危害，实现对城市轨道交通沿线地下金属结构的保护。
[0054]
通过智能传感单元同时监测供电设备以及供电系统中产生的杂散电流，在发现杂散电流后，及时控制排流柜将位于钢轨、参比电极以及测防端子上的杂散电流排出，从而防止杂散电流对城市轨道交通主体结构的钢筋混凝土造成大范围的电化学腐蚀危害，实现对城市轨道交通沿线地下金属结构的保护。
[0055]
需要说明的是，在本文中，如若存在第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一
个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0056]
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。