复杂应用环境下远程水电测量关键技术研究

【摘要】：在我国能源行业,对指标数据的测量和管理当前基本上都是人工来完成,即由测量人员到现场抄读计量设备的读数。这种抄表和测量方式效率低下,耗费人力物力较大,数据抄录时间跨度长。随着通信和计算机技术的发展,对于民用和工业控制领域的能源指标进行传统的本地人工测量,已经不能满足实际的需求。 近十年以来,能源行业的计量设备在技术上有了较大的提升,本文应用背景在计量设备的内核配上通信模块,可以实时读取用户的能源消耗数据。通信模块的使用和普及,使得计量方法逐步从人工方式转向了远程方式。这样不但提升了测量效率,节约了人力开支,还能实时监控各个用户的消耗情况,有利于管理部门及时发现问题并采取相应的措施进行处理。由于适应于市场需求,远程测量方法已经成为了行业内事实上的标准技术措施。就目前而言,远程测量只是在部分地区进行了实验性的应用。究其原因,一方面是测量信号传输的方式不同,没有统一标准且各有缺点;更主要的原因在于没有稳定的技术框架从理论和实践上都对实际系统作出指导。因此,本文所研究设计的高性能低成本的远程测量方式和标准,可以成为更好的推广运用远程测量。 远程测量当中,对水电指标的远程测量是最为核心的内容。远程水电测量面临网络结构复杂、开发平台各异以及目标节点繁多等复杂环境,如何对之进行有效测量是一个极具应用价值的研究课题。在现有远程测量技术的基础上,本文基于数理统计方法提出一种数据分析模型,将数据分析模型与低压电力线载波技术、中间件技术、实时嵌入式LINUX操作系统等技术相结合,设计了一种具有一定通用性的远程数据测量技术框架。在技术框架的基础之上,提出一个可以用于自动化远程测量能源指标数据的商用化系统,该系统是一种多用户系统,网络上多个用户可对该系统进行操作处理,且不受时间和地域的限制,提高了现场设备的利用率和测量的效率。 本文首先对将要提出的技术框架进行解析说明,然后对构成该框架的各项高端技术一一进行了详细的论证分析,例如低压电力线载波技术、中间件技术、采用了嵌入式Linux的集中式设备技术等,接着,研究了数据分析模型是怎样把计量设备的原始数据进行一系列复杂的转换、从而得到系统所需要的指标数据的。同时基于理论的研究,结合某大型国有能源公司应用案例,本文利用所提出的框架和技术,设计出了一个远程测量实用商业系统,实现水、电、燃气等计量数据的远程精准测量,并对该系统在某能源企业现场使用前后的测量效果进行了比较,对该系统的安装和运行情况也进行了解析。 【关键词】：远程测量 低压电力线载波 中间件 数据分析模型 远程测量技术框架
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TP274;TP368.1
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 水电能源测量的发展过程10-12
• 1.1.1 人工现场测量10
• 1.1.2 IC 卡预付费方式10-11
• 1.1.3 本地和远程自动测量方式11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.2.1 国外远程测量技术的现状12-13
• 1.2.2 国内远程测量技术的研究现状13-14
• 1.3 已有研究的局限性及本文的研究内容14-16
• 1.3.1 已有研究的局限性14
• 1.3.2 本文的研究内容14-16
• 第2章 系统框架和低压电力线载波技术16-27
• 2.1 系统框架16-17
• 2.2 低压电力线载波技术17-27
• 2.2.1 低压电力线载波技术简介17-18
• 2.2.2 低压电力线载波的通信18-27
• 第3章 嵌入式Linux 和集中式设备27-37
• 3.1 嵌入式Linux 技术27-29
• 3.1.1 嵌入式Linux 概述27
• 3.1.2 嵌入式系统的硬件和软件27-28
• 3.1.3 嵌入式系统的应用领域28
• 3.1.4 嵌入式技术的发展方向28-29
• 3.2 集中式设备29-37
• 3.2.1 集中式设备的原理29-30
• 3.2.2 集中式设备的功能30-31
• 3.2.3 集中式设备的硬件构成和设计31-32
• 3.2.4 集中式设备的主程序设计32-33
• 3.2.5 集中式设备及相关设备的协议33-35
• 3.2.6 集中式设备的网络通信35-37
• 第4章 中间件技术37-44
• 4.1 中间件概述37
• 4.2 中间件的设计原则和种类37-38
• 4.2.1 中间件的设计原则37-38
• 4.2.2 中间件的种类38
• 4.3 ICE 中间件38-44
• 4.3.1 ICE 概述38-40
• 4.3.3 ICE 的服务40-42
• 4.3.4 ICE 的协议42-43
• 4.3.5 ICE 中间件在系统中的作用43-44
• 第5章 数据分析44-50
• 5.1 数据分析概述44-45
• 5.2 计量值出现异常的原因45
• 5.3 异常数据挖掘和分析原理45-50
• 5.3.1 异常数据的挖掘45-48
• 5.3.2 数据修正和转换48
• 5.3.3 数据筛选48-49
• 5.3.4 数据分析模型49-50
• 第6章 应用实例分析50-58
• 6.1 实验环境50
• 6.2 系统结构50-52
• 6.2.1 体系结构50-51
• 6.2.2 后台程序功能51-52
• 6.3 系统的同步52
• 6.4 系统功能要求52-53
• 6.5 系统性能要求53-54
• 6.6 系统界面54-55
• 6.7 实验步骤55-56
• 6.8 实验结果分析56-58
• 结论58-60
• 参考文献60-63
• 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录63-64
• 致谢64

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