一种基于大数据和WSN技术的电力变压器环境监测系统的制作方法

本发明涉及电力变压器环境监测技术领域，具体涉及一种基于大数据和WSN技术的电力变压器环境监测系统。

背景技术：

相关技术中，电力变压器在安全可靠性方而还存在一些问题。主要是由于电力变压器所在的变电站一般运行在户外，变压器容易受到外界环境的影响。变压器室的温度若超过一定限度，则会影响出力。为了保护变压器免受外界环境的影响，需要对变压器室进行实时环境监测。现有的监测装置采用有线的方式布置监测设备，然而传输范围有限，布线繁琐，可扩展性不足，传输方式单一，实用效果不好。

无线传感器网络中常通过节点成簇的方式进行数据的收集，成簇网络通过选举能量较大的节点担任簇首，被选中的簇首节点可以完成对簇内成员节点采集数据的收集、预处理及聚合信息向基站的前传，减少了网络中冗余数据传输对节点能量的耗费，簇首节点之间信息的中继传输为网络中采集信息向基站的汇聚提供了能量有效的路由。通过对网络中簇首选举算法的各类改进，可以减少网络中由于簇首固定，能耗过快带来的簇首死亡对网络链路中断的影响。但在采集数据的传输过程中，由于传感网络多采用“多对一”的传输模式，即网络中节点的信息都会汇聚到基站，这种传输模式导致网络中簇首节点之间能耗分布的不均匀，靠近基站的簇首由于承担的来自其余簇首的数据转发负载过重而提早死亡，造成网络链路的中断，导致网络中的覆盖在基站周围产生空洞，形成“热点”。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提供一种基于大数据和WSN技术的电力变压器环境监测系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提供了一种基于大数据和WSN技术的电力变压器环境监测系统，包括多个电力变压器监测子系统和大数据处理中心，每个电力变压器监测子系统皆连接至大数据处理中心，每个电力变压器监测子系统用于采集一个电力变压器监测区域内的多个电力变压器监测节点的电力变压器环境传感数据；大数据处理中心用于对采集的电力变压器环境传感数据进行处理分析，实现对电力变压器环境的实时监测。

优选地，每个电力变压器监测子系统包括设置于各个电力变压器监测节点的传感器节点，还包括基站，传感器节点用于采集所在电力变压器监测节点的电力变压器环境传感数据，基站负责传感器节点和大数据处理中心之间的双向信息交互。

本发明的有益效果为：基于大数据处理技术和无线传感器网络技术，将众多传感器节点采集的数据进行汇总并统一分析处理，可进行数据分析利用，提高对电力变压器环境的监测能力，智能便捷，节省人力；对变压器室内的环境进行实时监测，保障了变压器的可靠运行；利用无线传感器网络进行变压器室内环境数据的采集，减轻了布线的麻烦。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明一个示例性实施例的电力变压器环境监测系统的结构示意框图；

图2是本发明一个示例性实施例的大数据处理中心的结构示意框图。

附图标记：

电力变压器监测子系统1、大数据处理中心2、数据接收单元10、数据显示单元20、数据分析单元30、数据压缩单元40、数据存储单元50。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1，本实施例提供的一种基于大数据和WSN技术的电力变压器环境监测系统，包括多个电力变压器监测子系统1和大数据处理中心2，每个电力变压器监测子系统1皆连接至大数据处理中心2，每个电力变压器监测子系统1用于采集一个电力变压器监测区域内的多个电力变压器监测节点的电力变压器环境传感数据；大数据处理中心2用于对采集的电力变压器环境传感数据进行处理分析，实现对电力变压器环境的实时监测。

在一个实施例中，每个电力变压器监测子系统1包括设置于各个电力变压器监测节点的传感器节点，还包括基站，传感器节点用于采集所在电力变压器监测节点的电力变压器环境传感数据，基站负责传感器节点和大数据处理中心之间的双向信息交互。

可选地，传感器节点包括无线芯片和环境传感器，无线芯片与环境传感器信号连接，环境传感器内设置有温湿度集成传感器和烟雾传感器；所述的无线芯片还分别信号连接有时钟电路，复位电路、声光报警电路、除湿器驱动电路以及加热器电路。

在一个实施例中，如图2所示，大数据处理中心2包括依次连接的数据接收单元10、数据显示单元20、数据分析单元30。

其中，数据接收单元10用于对接收多个电力变压器监测子系统1发送的电力变压器环境传感数据。

其中，数据显示单元20用于对数据接收单元10接收的电力变压器环境传感数据进行显示。

其中，数据分析单元30用于对接收的电力变压器环境传感数据进行分析处理。

在一个实施例中，大数据处理中心2还包括相连接的数据压缩单元40和数据存储单元50，数据压缩单元40与数据接收单元10连接，用于对数据接收单元10接收的多个电力变压器监测子系统1发送的电力变压器环境传感数据进行压缩处理，并将压缩处理后的电力变压器环境传感数据发送至数据存储单元50中存储。

在一个实施例中，所述对数据接收单元10接收的多个电力变压器监测子系统1发送的电力变压器环境传感数据进行压缩处理，具体为：将一电力变压器监测子系统1中的各传感器节点发送的属于同一采集周期内的电力变压器环境传感数据作为一段电力变压器环境传感数据，分别对各段电力变压器环境传感数据进行压缩处理。

本发明上述实施例基于大数据处理技术和无线传感器网络技术，将众多传感器节点采集的数据进行汇总并统一分析处理，可进行数据分析利用，提高对电力变压器的监测能力，智能便捷，节省人力；对变压器室内的环境进行实时监测，保障了变压器的可靠运行；利用无线传感器网络进行变压器室内环境数据的采集，减轻了布线的麻烦。

在一个实施例中，各传感器节点部署于电力变压器监测区域内，通过分簇路由协议划分成多个簇，从而构建分簇的无线传感器网络，其中每个簇包括一个主要簇首和一个次要簇首，主要簇首用于聚合簇内传感器节点采集的电力变压器环境传感数据，次要簇首用于接收主要簇首发送的聚合的电力变压器环境传感数据，并将接收的聚合的电力变压器环境传感数据通过多跳路由的方式发送至基站。

其中，所述的分簇路由协议包括：

(1)各传感器节点接收基站广播的“hello”信息，确定自身到基站的距离，并记录收到该“hello”信息的实际信号强度，所述“hello”信息包括由基站设定的各传感器节点接收“hello”信息的理论信号强度；传感器节点随机生成概率Gi，若概率Gi小于设定的概率阈值G，则该传感器节点成为工作节点并立刻加入工作节点集；若概率Gi不大于设定的概率阈值G，则该传感器节点成为睡眠节点；

(2)工作节点确定自身的当前感知半径，并向工作节点集中的其余工作节点广播节点信息，其中节点信息包括自身ID号、当前感知半径；

(3)当工作节点接收到其余工作节点的节点信息后，若工作节点α位于工作节点β的感知范围内，则工作节点α加入到工作节点β的邻居节点集中；

(4)工作节点的邻居节点集中，优选值最大的工作节点当选为主要簇首并向其余传感器节点广播当选信息，未当选主要簇首的工作节点成为成员节点并加入到最近的主要簇首；

(5)睡眠节点接收到所述的广播当选信息后被激活，并加入到最近的主要簇首，分簇完成后，主要簇首在其簇中选择一个传感器节点作为次要簇首。

本实施例提出了一种新的分簇路由协议，该协议中通过选取主要簇首和次要簇首来承担电力变压器环境传感数据的聚合和转发任务，实现能耗分散，从而能够降低完成簇内电力变压器环境传感数据聚合的主要簇首的能耗以及主要簇首轮换的频率，进而能够延长网络的生存时间。相对于现有技术直接选择当前剩余能量最大的作为簇首，本实施例创造性地选取优选值最大的传感器节点作为主要簇首。

其中，优选值的计算公式为：

式中，Ej表示工作节点j的优选值，Pj为工作节点j的当前剩余能量，Pj0为工作节点j的初始能量，Lj为工作节点j的当前感知半径，d(j,O)为工作节点j到基站的距离；Zj为工作节点j收到基站“hello”信息的实际信号强度，为由基站设定的工作节点j接收“hello”信息的理论信号强度，为设定的取值函数，当时，当时，λ1、λ2为设定的权重系数，且λ1+λ2＝1。

本实施例创造性地设计了优选值的计算公式，根据传感器节点接收基站信息的实际信号强度与理论信号强度的差别设计了用于距离的加权系数，使得计算出的优选值更精确地衡量传感器节点的位置优势，本实施例根据能量和位置优势两个因素来选择主要簇首，能够使得主要簇首在有足够的能量完成电力变压器环境传感数据聚合的任务的前提下降低电力变压器环境传感数据转发的能耗，从而降低主要簇首失效的速率。

在一个实施例中，主要簇首在其簇中选择一个传感器节点作为次要簇首，包括：

(1)主要簇首计算其簇中每个传感器节点的选择概率，设Uv表示传感器节点v的选择概率，Uv的计算公式为：

式中，Pv为传感器节点v的当前剩余能量，Pmin为设定的最低能量值，PX为传感器节点v所属簇的主要簇首X的当前剩余能量，d(v,X)为传感器节点v到其主要簇首X的距离，d(X,O)为主要簇首X到基站的距离，d(v,O)为传感器节点v到基站的距离，y[d(X,O),d(v,O)]为判断取值函数，当d(X,O)≥d(v,O)时，y[d(X,O),d(v,O)]＝1，当d(X,O)<d(v,O)时，y[d(X,O),d(v,O)]＝q，q为设定的能耗权重因子；

(2)主要簇首将其簇中选择概率最大的传感器节点作为次要簇首。

作为一种可选的方式，当次要簇首的当前剩余能量低于设定的最低能量值Pmin时，次要簇首在其簇中重新确定一个传感器节点作为次要簇首。

本实施例根据传感器节点的能量以及位置因素创造性地设计了选择概率的计算公式，选择概率越大表示传感器节点具有更优的位置以及足够的能量负责电力变压器环境传感数据转发的任务。次要簇首是用来承担主要簇首的簇间中继能耗，本实施例根据上述选择概率的计算公式计算簇中每个传感器节点的选择概率，并从中将选择概率最大的传感器节点作为次要簇首，有利于保障电力变压器环境传感数据转发的可靠性，降低主要簇首向次要簇首发送电力变压器环境传感数据的能耗，节省电力变压器环境监测系统的通信成本。

在一个实施例中，传感器节点还记录接收到基站广播的“hello”信息的时间，所述的“hello”信息还包括由基站设定的各传感器节点接收“hello”信息的理论时间；所述当前感知半径的计算公式为：

式中，Lj为工作节点j的当前感知半径，d(j,O)为工作节点j到基站的距离，dmax为所有传感器节点到基站的距离中的最大值，dmin为所有传感器节点到基站的距离中的最小值，r为定义的半径控制因子，取值在[0.4,0.8]之间，Lj0为所有传感器节点初始化时的感知半径；7j为工作节点j收到基站“hello”信息的时间，为由基站设定的工作节点j收到基站“hello”信息的理论时间，为判断取值函数，当时，当时，

本实施例设定了当前感知半径的计算公式，通过控制当前感知半径，控制每个工作节点的邻居节点个数，从而进一步影响工作节点的竞争范围。

本实施例还创造性地根据传感器节点接收到基站广播的“hello”信息的时间与理论时间的差别设计了用于距离的加权系数，提高了工作节点的竞争范围根据自身到基站的距离而变化的精度。

本实施例通过当前感知半径的控制，使得工作节点的竞争范围能够根据自身到基站的距离而变化，距离基站越近的工作节点的竞争范围相对越小，有利于距离基站越近的区域产生较多的主要簇首，且簇规模相对较小，从而均衡距离基站较近区域的能耗，防止距离基站较近区域中的次要簇首因过多的电力变压器环境传感数据转发任务而较快失效，提高了获取电力变压器环境传感数据的可靠性，相对提高了电力变压器环境监测系统的监测精度。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。