一种配电柜电气火灾及时预警与灭焰综合保护系统的制作方法

1.本发明涉及电气火灾预警领域，具体涉及一种配电柜电气火灾及时预警与灭焰综合保护系统。


背景技术：

2.当前我国的电力事业发展迅速，但是电能在造福人类的同时，也带来了火灾、触电等诸多隐患。在现实生活中，线路设计铺设不合理、短路、漏电等现象都有可能导致电气火灾的发生。因此，对电气火灾进行预警并及时灭火能够最大限度的避免火灾所带来的损害。
3.目前市面上电气火灾监控设备繁多，但是大多数都是传统地对温度、湿度、co浓度进行监测，设置报警阈值，有任一数值超过阈值后进行报警，这种方法往往忽略了参数间的关联性，并且极易收到外部环境的干扰导致大量的误报和漏报发生，没有发挥出大数据平台深度挖掘数据的能力，亟待解决。如今针对漏电流等电气因素进行检测的预警系统使用传感器也较为单一，精准度欠佳。配电柜内发生火灾后也无法自行处理防止隐患。从发展现状来看，我国在电气火灾预警研究相对滞后。骆晓龙等曾针对温度、烟雾、co等环境因素进行分析，并将其基于神经网络进行研究，但是要求数据多，系统反应较慢。曹义忠利用信息融合技术对电弧和火灾做了进一步研究，通过仿真故障电流波形特征，再经过信息融合技术实现电弧火灾预警应用，但是该方法只能应对出现电弧时的电气火灾，难以解决对其他形式电气火灾的预警。孙苗使用基于分布式光纤温度传感技术，定位光纤的位置，获取光纤沿线的各点的温度信息，实现了对火源位置的快速定位，但是此方法局限于光纤本身。这些系统都存在一些缺点，因为其运行原理都是对火灾发生后的数据进行探测并进行报警，时间较滞后，不具备提前预测电气火灾的优势。
4.近年来，随着物联网技术、神经网络深度学习技术、无线传输技术等技术的发展，电气火灾预警系统在火灾探测技术、信号传输方式等硬件方面的性能已经有了巨大的进步。本发明系统地将更准确的监测、预警、灭焰结合起来，提出一种新的技术手段。


技术实现要素：

5.针对现有技术的不足，本发明涉及了一种配电柜电气火灾及时预警与灭焰综合保护系统。目的是能够对配电柜进行准确的监控并预测火灾概率，对用户端进行及时预警并对配电柜内潜在的起火点进行快速灭焰。
6.为解决上述技术问题，本发明创造技术方案为：一种配电柜电气火灾及时预警与灭焰综合保护系统，包括三个系统模块：配电柜电气火灾监控系统、配电柜电气火灾预警系统、配电柜自动灭火系统。
7.所述配电柜电气火灾监控系统中，包括采集模块，无线传输模块与报警模块。将各个模块初始化并设置初始参数。所述采集模块中包括温度传感器，电流互感器，电压互感器与漏电流互感器。将各项传感器放置于被测线路上，所采集的温度，电流，电压，剩余电流等数据通过lora无线传输模块传送至控制器中进行归一化处理。配电柜电气火灾预警系统中
训练后的控制器bp神经网络预测后得出无火、阴燃与明火的概率，使用模糊逻辑系统对预测结果进行可视化处理并传向用户后台。配电柜灭火系统得到配电柜内发生的火灾预警数据同时采集传感器的环境温度数据。等报警或者环境温度达到某一阈值时，将及时触发放置在配电柜中的自动灭焰装置，对配电柜内进行快速扑救。
8.所述采集模块中，温度传感器型号采用pt100，电流互感器型号采用dl-ct10c，电压传感器型号采用lv100-1000/sp16，漏电流互感器型号采用ldhj70。信号采集模块与无线传输模块相连接，通过无线传输模块将所采集的信号传输至控制器，控制器周期性的接收电气信号并将其使用至电气火灾预警。
9.所述无线传输模块，采用建立于sx1268芯片上的e22-400t22s模块，该模块运行耗能低，可将信号稳定快速的传至控制器端。
10.所述报警模块中，报警声光器械采用led灯和蜂鸣器，报警时与预警时灯光闪烁与蜂鸣器鸣叫采用不同模式。
11.进一步的，所述控制器包括stm32微处理器与pc智能端等。微处理器型号采用 stm32f103。
12.控制器端的pc智能端应包括存储器、微处理器和存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如下述实施例所述的电气火灾预警方法。
13.将数据采集模块所采集的各项数据进行预处理。归一化算法常在数据运算之前使用，讲不同种的数据变成同一种数据。将数据范围扩大或缩小到便于计算与分析的数量级范围，方便后面的计算步骤。其中所述归一化算法如下所示，
[0014][0015]
其中x
i*
表示归一化后的线路各项数据；i＝1，2，3，4；i＝1时表示温度参数；i＝2时表示的是电流参数；i＝3时表示的是电压参数；i＝4时表示的是漏电流参数；xi为各组实时采集的数据；x
imax
是第i项所采集数据的最大值；x
imin
是第i项所采集数据的最小值。此算法可以将数据都转化为0-1之间的小数，其数值在0-1之间，必有0与1。
[0016]
对配电柜电气火灾预警系统中所述bp神经网络进行构建并训练。bp神经网络是一种多层前馈神经网络，特点是：信号向前传播，误差反向传播。bp神经网络通过层与层向前传播，得到最终实际输出后，与期望输出做对比，通过“梯度下降”策略，逐层调节权重和阈值，最终得到与期望输出在误差允许范围内的神经网络模型。
[0017]
bp神经网络正向传播信息、信号数据，从输入端输入后，沿着网络的指向，乘以对应的权重后再加和，再将结果作为输入在激活函数中计算，将计算的结果作为输入传递给下一个节点。依次计算，直到得到最终结果。通过每一层的感知器，层层计算，得到输出，每个节点的输出作为下一个节点的输入。反向传播为将输出的结果与期望的输出结果进行比较，将比较产生的误差利用网络进行反向传播，本质是一个“负反馈”的过程。通过多次迭代，不断地对网络上的各个节点间的权重进行更新调整，权重的更新调整采用梯度下降法。在正向传播的过程中，有一个与期望的结果比较是否满意的环节，在这个环节中实际的输出结果与期望的输出结果之间就会产生一个误差，为了减小这个误差，这也就转换为了一个优化过程，对于任何优化问题，总是会有一个目标函数，这个目标函数就是损失函数：
[0018][0019]
为了让实际的输出结果与期望的输出结果之间的误差最小，就要寻找这个函数的最小值。迭代的方法寻找函数最小值就是通过梯度下降+迭代的方式寻找数值解。迭代的方法一般都要经过多次，因为函数最小值的寻找可能要经过多次迭代，而在每一次的迭代中，各层节点之间的权重也将不断地迭代更新。
[0020][0021]
这样每一次迭代就会产生一次权重更新，之后将更新的权重与训练样本进行正向传播，如果得到的结果不满意，则进行反向传播，继续迭代。如此往复，直到得到满意的结果为止。
[0022]
首先将数据导入至神经网络中，设置节点数包括输入层节点数、隐层节点数和输出层节点数。输入层节点为4，分别为电气线路漏电流信号、电气线路温度信号、电压信号、电流信号；隐含层为节点为8；输出层节点为3，分别为无火概率、阴燃概率和明火概率。
[0023]
使用模糊逻辑系统，模糊逻辑系统的输入为无火概率，阴燃概率和明火概率，模糊逻辑系统的输出层为火灾概率。
[0024]
使用模糊规则进行逻辑编辑，模糊规则隶属函数设置为正态分布函数，输入模糊等级为l、m、s，输出模糊等级为l、s。
[0025]
再使用反模糊化的重心法进行，计算得到准确的火灾概率为：
[0026][0027]
其中p为火灾概率；i＝1，2，3。分别为无火概率，阴燃概率和明火概率。p值越大，说明火灾概率越大。
[0028]
在配电柜自动灭火系统中，当线路温度传感器所测得温度超过一定阈值或控制器识别火灾概率达到报警级别时，配电柜内自动灭火装置触发，采用全氟己酮灭火剂，对配电柜内进行快速扑救。
[0029]
发明创造的有益效果为：
[0030]
本发明采用了多个传感器，从温度、电流、电压、漏电流四个方面对配电柜内部线路环境进行监测，有效地弥补了传统电气火灾监控系统监测过于单一的缺点，使得获取电气及非电气参量更加全面。构建电气火灾预警模型并使用仿真软件对电气火灾预警模型进行仿真实验，并利用神经网络对参数进行自主学习，提高预测准确性，有效地减少了预警系统误报的可能性。同时使用了自动灭火装置，大大提高了安全性，保障电力系统稳定运行。
附图说明
[0031]
图1为本发明系统结构图。
[0032]
图2为本发明电气火灾神经网络预测模型。
[0033]
图3为bp神经网络算法流程图。
具体实施方式
[0034]
下面将结合本发明创造实施例中的附图，对本发明创造实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明创造一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明创造中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明创造保护的范围。
[0035]
实施例1：
[0036]
如图1所示，发明是一种配电柜电气火灾及时预警与灭焰综合保护系统。该系统包括：配电柜电气火灾监控系统、配电柜电气火灾预警系统、配电柜自动灭火系统。
[0037]
所述的配电柜电气火灾监控系统：通过温度传感器、电流电压互感器、漏电流互感器对配电柜线路中温度、电流、电压及剩余电流的信号变化进行采集和监控。将采集到的数据通过无线传输模块实时发送至控制器并实时更新，同时对得到的数据进行归一化处理。
[0038]
所述的配电柜电气火灾预警系统：构建bp神经网络，获取历史电气火灾数据，将其归一化后送入神经网络中进行训练，后将归一化后的数据送入训练好的神经网络中对火灾无火、阴燃、明火情况进行预测，使用模糊逻辑系统对预测结果进行可视化处理，并传向用户后台。
[0039]
所述的配电柜自动灭火系统：该系统得到配电柜内发生火灾预警数据，同时采用传感器的数据输出监测环境温度，当环境温度达到某一限值或报警时，将及时触发预置在配电柜中的自动灭焰设备，对配电柜内进行快速扑救。
[0040]
在本实施例中，具体包括以下步骤：
[0041]
步骤s1，选择配电柜内被测线路，通过设置于被测线路上的温度传感器、电流互感器、电压互感器和漏电流互感器对线路各种参量进行采集和监测，并通过无线传输模块输送给控制器。
[0042]
步骤s2，将传感器数据经过控制器归一化处理后，送入控制器bp神经网络中进行预测后得出无火、阴燃与明火的概率，使用模糊逻辑系统对预测结果进行可视化处理并传向用户后台。
[0043]
步骤s3，控制器识别并判断火灾概率后，根据不同概率等级进行报警或预警，产生不同等级的声光信号。
[0044]
步骤s4，当报警或者环境温度达到某一阈值时，将及时触发放置在配电柜中的自动灭焰装置，对配电柜内进行快速扑救。
[0045]
本实施例中，步骤s1中，温度传感器型号采用pt100，电流互感器型号采用dl
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ct10c，电压传感器型号采用lv100-1000/sp16，漏电流互感器型号采用ldhj70。无线传输模块采用lora无线传输，型号采用e22-400t22s。该模块拥有运行功耗低、信号传输稳定、传输距离远的优点。
[0046]
温度传感器设置多只，将pt温度传感器安装于配电柜温度待测点，如断路器触头，可以为静触头或动触臂、电缆接头、所需测温的线路等，采用设备螺栓固定或自带固定件固定。电流互感器设置1只，电压互感器设置1只，均安装于所需测量处。漏电流互感器设置1只，以低压配电系统末端测量为原则，宜安装于配电柜出线端或进线端。采集模块的实现主要由主程序与无线传输子程序所实现。传感器上电后进行端口初始化，再将传感器所探测到的温度、电流、电压、漏电流数据从stm32微处理器的存储器中读出，通过无线传输子程序
将其传输至pc端，数据格式为x
t
＝[x1,x2,x3,x4]，其中x1为温度，x2为电流，x3为电压，x4为剩余电流。将该数据储存至excel表格中。
[0047]
步骤s2中，所述控制器包括stm32微处理器与pc智能端等。微处理器型号采用stm32f103。
[0048]
将数据采集模块所采集的各项数据进行预处理，读取存入excel表中的数据组进行归一化处理，其中所述归一化算法如下所示，
[0049][0050]
其中x
i*
表示归一化后的线路各项数据；i＝1，2，3，4；i＝1时表示温度参数；i＝2时表示的是电流参数；i＝3时表示的是电压参数；i＝4时表示的是漏电流参数；xi为各组实时采集的数据；x
imax
是第i项所采集数据的最大值；x
imin
是第i项所采集数据的最小值。
[0051]
对配电柜电气火灾预警系统中所述bp神经网络进行构建并训练。如图2所示，首先将数据导入至神经网络中，设置节点数包括输入层节点数、隐层节点数和输出层节点数。输入层节点为4，分别为电气线路漏电流信号、电气线路温度信号、电压信号、电流信号；隐含层为节点为8；输出层节点为3，分别为无火概率、阴燃概率和明火概率。对神经网络进行初始化，设置其迭代次数、显示频率、附加动量因子、训练目标最小误差、学习速率与最小梯度性能进行训练。对其进行仿真，预测出无火、阴燃与明火概率。所预测的部分火灾概率如表所示。
[0052]
表1：预测部分火灾概率表
[0053][0054]
由上表可以看出bp神经网络电气火灾预警模型输出的火灾概率与实际概率值基本吻合，预测结果较准确.
[0055]
使用模糊逻辑系统，模糊逻辑系统的输入为无火概率，阴燃概率和明火概率，模糊逻辑系统的输出层为火灾概率.
[0056]
使用模糊规则进行逻辑编辑，模糊规则隶属函数设置为正态分布函数，输入模糊
等级为 l、m、s，输出模糊等级为l、s。
[0057]
再使用反模糊化的重心法进行，计算得到准确的火灾概率为：
[0058][0059]
其中p为火灾概率；i＝1，2，3。分别为无火概率，阴燃概率和明火概率.p值越大，说明火灾概率越大.将得到的火灾概率传输至用户后台显示，用户后台选为用户手机app，显示内容为：第一部分：温度、电流、电压、剩余电流实时原始数据；第二部分：电气火灾概率；第三部分：对报警预警模块的反向操作部分.
[0060]
步骤s3中，报警声光器械采用led灯和蜂鸣器，报警时与预警时灯光闪烁与蜂鸣器鸣叫采用不同模式.
[0061]
步骤s4中，自动灭焰装置采用全氟己酮自动灭火装置.该装置结构简单，安装方便，占用面积小，全氟己酮灭火剂电绝缘性佳，安全环保，低毒性，可以在燃烧物体表面形成隔离膜，实现快速控制火灾.
[0062]
本发明采用了多个传感器，从温度、电流、电压、漏电流四个方面对配电柜内部线路环境进行监测，有效地弥补了传统电气火灾监控系统监测过于单一的缺点，使得获取电气及非电气参量更加全面.构建电气火灾预警模型并使用仿真软件对电气火灾预警模型进行仿真实验，并利用神经网络对参数进行自主学习，提高预测准确性，有效地减少了预警系统误报的可能性.同时使用了自动灭火装置，大大提高了安全性，保障电力系统稳定运行.
[0063]
本领域普通技术人员可以理解，以上所述仅为发明的优选实例而已，并不用于限制发明，尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实例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.凡在发明的精神和原则之内，所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。