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基于高精度定位的电厂主动安全系统关键技术探讨[电力论文]
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  • 论文编号:el2021090113372324286
  • 日期:2021-09-27
  • 来源:上海论文网
电力安全生产论文哪里有?本文就是利用现有的成熟技术整合开发出一套智能系统,采用了新型的基于大数据的分布式融合架构体系和精度最优达到了 10 厘米级 UWB 定位系统。传统巡检模式巡检方式为定时巡检,在设备突发紧急事件时,由于巡检人员不在现场将不能及时发现异常;但巡检人员在现场时突发紧急事件反而极有可能给巡检人员带来人身伤害,造成人身安全事件。

第1章  绪论

1.3  国内外研究现状
随着大数据、物联网、移动技术、三维仿真技术、定位技术等新技术的广泛应用,为发电集团的建设方向提出了新的可能和挑战。经济增速放缓、产业结构调整,各大发电企业纷纷迈开转型步伐,寻求利润最大化,市场竞争要求电厂启动智能化建设,安全生产形势依然严峻,人身伤亡、设备损毁事故高发。数字电站建设及推广,电力现有业务模式将面临重大挑战,需要提前谋划变革转型[9]。
长期以来,在计划经济的模式下,我国的发电厂将机组的安全运行作为生产管理的重点。近年来,许多电厂陆续建设了管理信息系统,为电厂的现代化管理与节能增效提供了良好的基础。此类管理系统主要服务于事务管理,服务的对象是办公室自动化领域。此系统的目的是组织、交换和共享管理系统和数据。数据通讯负荷一般具有大小不可预计和突发性的特点,且其安全可靠性要求并不高。
当前,针对火电厂的全程监控平台还没有成熟产品,有的都是在某个方面的成熟产品,比如:ZigBee 技术、A-GPS 定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术、红外线技术、射频识别技术、超宽带技术、无线局域网络、光跟踪定位技术,以及图像分析、信标定位、计算机视觉定位技术等等。
传统巡检模式巡检方式为定时巡检,在设备突发紧急事件时,由于巡检人员不在现场将不能及时发现异常;但巡检人员在现场时突发紧急事件反而极有可能给巡检人员带来人身伤害,造成人身安全事件。基于此,综合运用物联网、NB-IOT、AI 等下一代信息技术,将其进行有效的整合与集成,重点突破动态图像处理与模式识别等关键技术,实现基于图像采集、处理、计算、判断、控制的视觉融合处理,以智能机器人逐步取代巡检人员,降低发电厂综合人工成本,在提高巡检质量的同时从根本上解决由巡检带来的人身安全问题。采用新型的基于大数据的分布式融合架构体系,设计离线计算和分布式数据库以及流计算相互融合的技术架构,实现对结构化、半结构化、非结构化数据的支持并行计算和低成本存储,提供查询和分析功能,并达到低时延、高并发的目的;它实现了高性能结构化数据分析处理并支持分布式计算、智能搜索等功能。集成 MapReduce、Spark、Storm、Tez 等多种计算框架,利用 YARN 资源管理做统一管理,可在同一份数据集上运行多种计算。
电力安全生产论文
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第 3 章  系统软件与硬件技术支撑

3.1  软件
此定位技术应用在主动安全系统中,安全系统采用的是 H3C DataEngine,它是H3C 的大数据处理平台产品,对外提供大容量存储、高性能的数据计算和分析能力[26]。H3C DataEngin 采取 Hadoop+MPP(Massively Parallel Processing,大规模并行计算)数据库的混合架构,Hadoop 产品名为 H3C DataEngine HDP,MPP 产品名为H3C DataEngine MPP。H3C DataEngine 会将存储在文件、关系型数据库、实时数据流(如设备 syslog 信息)等各类数据源中的结构化数据、非结构化数据、半结构化数据采集到大数据集群中[27],它是通过一系列的 ETL 工具和工作流管理界面来进行的。其中,存储在 MPP 数据库中的是高价值的结构化数据,存储在 HDP 中的是非结构化、半结构化、低价值密度的结构化数据。然后通过批处理 MapReduce、流计算 Storm、混合计算 Spark 等计算框架[28],以及高性能、高 SQL 兼容度的 SQL引擎,辅以 BI(Business Intelligence,商业智能)展示和机器学习等工具,为上层应用程序提供标准的JDBC/ODBC/REST接口、多种语言的编程API和DaaS接口[29]。基于 H3C DataEngine 大容量存储、高性能计算和分析能力,可以开发很多可以被实际应用的应用程序,如公安、医疗等各行业的大数据[30]。
3.1.1 H3C DataEngine HDP 技术
DataEngine HDP 实现功能增强是因为基于开源组件,它有绝对的开放性和兼容性,私有架构和组件是不会被使用的[31]。它强制使用 HTTPS 对 Web 系统的访问所以在认证安全方面得到了保障;将全系统的 Web 系统用户、Hadoop 集群用户、MPP 数据库用户等进行集中的管理,支持密码策略、单点登录、Kerberos 安全协议,实现对 Hadoop 服务的安全访问[32];遵从 RBAC(Role-Based Access Control,基于角色的访问控制)模型的权限控制,支持三员分立;支持审计功能[33]。在数据加密方面支持多种加密算法,HDFS 文件存储、HBase 数据库、Hive 数据仓库和 MPP 数据库都会加密。在主机安全方面比如敏感文件的权限设置是否合规等,H3C DataEngine 系统都会提供对主机操作系统的安全检查功能。
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第5章 实验结果

5.1  实验仿真结果
在电厂一个环境中,实验场地设在长 40m 宽 30m 的房间。我们先在厂房间的设置了合适的传感器,系统由定位标签、定位传感器和定位中心处理平台三个部分构成[47]。设备的校准完成后,使定位区域传感器开始工作,首先激活待定位标签和设定标签位置,并对比定位、校准结果。实验开始以后,打开传感器和配置中心处理平台,由持有标签的同学沿计划路线行走,在行走途中,标签的 UWB 信号连续被传感器接收并传送到定位平台,由定位平台分析解算来获得定位目标的坐标,在定位场景中可以实时显示。实验采用 TDOA 的定位算法将信号解算为位置数据,之后生成位置坐标保存成文件。设定成折线图样的路线图,测试完成后,使用 MATLAB处理软件来进行数据处理,可以清晰得到如图 5-1 所示的的结果。
图 5-1  定位路线结果图
图 5-1  定位路线结果图 
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5.2  实验结果分析
根据图 5-1 和 5-2 的路径定位结果可以看出,定位达到的整体精度比较高,在直线行走的情况下平均精度可以达到 10cm 以内,在真实电厂的真实环境中做的实验可以很好的定位实验人员的行走路径图。定位系统在路线的拐角处出现了偏差较大的数据,分析是由于路径的突然转变而造成的,但没有特别大的偏差,并不影响路径的显示,平均精度也达到了 10cm 精度,所以可以忽略。根据 MATLAB 生成的图 5-1 所达成的定位试验的定位误差统计如表所示:
表 5-1  图 5-1 定位误差统计表
表 5-1  图 5-1 定位误差统计表 
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第 6 章  结论与展望

6.2  展望
本文设计并实现了电厂主动安全系统,该系统可以精确定位员工实时路线,可以查看工作人员过去的路径操作图,可以主动地收到附近的安全信息,危险区域警告,对突发事件发生的情况可以做出及时警告疏散。但还存在一些不足以及还有进步空间。
(1)由于电厂的安全信息巨大,无法完全对实际的繁杂工况进行考虑,建模的时候也偏向于历史数据,无法考虑未来的危险信息,系统中大部分是简化模型,与实际情况会有偏差。
(2)以后的巡检人员可以用人工智能代替,自动存储各类安全信息。可以建设一个与电厂各类设施完全一样的虚拟模型,可以在模型中自由浏览各处信息,并与真实摄像头连接,实时查看各种电厂实时运行及即时安全信息。
参考文献(略)