一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置及预测方法

摘要

一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置及预测方法属于配电网技术领域，特别涉及一种户外电费交费设备故障风险指数预测装置及预测方法。本发明提供一种提取简单，精确度高的种户外电费交费设备故障风险指数预测装置及预测方法。本发明户外电费交费设备故障风险指数预测装置包括信号采集单元、A/D转换单元、中央处理单元、4G通信传输单元和人机交互信息显示单元，其结构要点信号采集单元的输出端口与A/D转换单元的输入端口相连，A/D转换单元的输出端口与中央处理单元的数据输入端口相连，中央处理单元的数据输出端口分别与人机交互信息显示单元输入端口、4G通信传输模块的输入端口相连。

说明书

技术领域

本发明属于配电网技术领域，特别涉及一种户外电费交费设备故障风险指 数预测装置及预测方法。

背景技术

户外电费交费设备，能够为电力用户提供高效便捷的交费、查询方式，户 外电费交费设备长期在户外以较大负荷电流工作，经受恶劣气象条件侵蚀，一 旦发生故障，会造成交费和查询用户无法使用，甚至威胁用户人身安全，使用 频率越高，其故障和停电对用户和电网造成的损失就越大，因此，对户外电费 交费设备状态进行实时监测，并对其健康指数做出在线评估，根据预测的健康 指数检查发现用户事故隐患，则能够有效避免故障和停电，可显著提高电费交 费设备安全性、可靠性和经济性。

发明内容

本发明就是针对上述问题，提供一种提取简单，精确度高的种户外电费交 费设备故障风险指数预测装置及预测方法。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案，本发明户外电费交费设备故 障风险指数预测装置包括信号采集单元、A/D转换单元、中央处理单元、4G通 信传输单元和人机交互信息显示单元，其结构要点信号采集单元的输出端口与 A/D转换单元的输入端口相连，A/D转换单元的输出端口与中央处理单元的数据 输入端口相连，中央处理单元的数据输出端口分别与人机交互信息显示单元输 入端口、4G通信传输模块的输入端口相连；

所述信号采集单元包括时间计时器、交费次数计数器、温度传感器、降雨 量传感器、风速传感器，时间计时器输出端口、交费次数计数器输出端口、温 度传感器输出端口、降雨量传感器输出端口、风速传感器输出端口分别与A/D 转换单元的输入端口相连。

作为另一种优选方案，本发明所述降雨量传感器采用BL-YW900型号雷达液 位计，风速传感器采用YJ-FS100型号，温度传感器采用HE-200型号红外温度 传感器，时间计时器采用DS12C887型号时钟芯片，计数器采用FX2N-1HC型号。

作为另一种优选方案，本发明所述A/D转换单元采用TLC2543串行A/D转 换器，4G通信传输单元采用ME3760型号的LTE模块，人机交互信息显示单元采 用HG1286402C型号的液晶显示模块；中央处理单元选用型号为STC89C51的单 片机；

时间计时器、交费次数计数器、温度传感器、降雨量传感器、风速传感器 的输出端分别经过信号转换电路后连接到A/D转换器TLC2543的输入端 AIN0-AIN5，A/D转换器TLC2543的输出端EOC、I/O、IN、OUT、CS分别连接到 51单片机STC89C51芯片的P0.0-P0.4引脚，单片机STC89C51芯片的P1.0-P1.7 与液晶显示模块的D0-D7连接，单片机STC89C51芯片的P2.0-P2.4与液晶显示 模块的RS、RW、CS1、CS2、EN相连接，STC89C51芯片的RXD、TXD引脚与4G 通信模块ME3760的DATA、DATA1端相连，4G通信模块的ATN1端通过1.0pF电 容与天线连接。

另外，本发明所述信号转换电路采用TLC4501芯片。(设置信号转换电路， 保证信号采集的频带宽度、转换速率和电压增益,同时降低输入失调电压和电 流以及温度漂移)。

其次，本发明TLC4501芯片5脚分别与电阻R3一端、电阻R4一端、电容 C₂一端相连，电阻R4另一端接1.5V电源，电阻R3另一端与所述信号采集单元 的输出端口相连，TLC4501芯片7脚通过电阻R8与A/D转换器输入端口相连。

时间、交费次数、温度、降雨量、风速信息经过各传感器，进行同步采样、 保持、A/D转换，变为数字信号后，送入单片机的数据输入口，再由单片机对时 间、交费次数、温度、降雨量、风速信息数据进行计算后，计算结果通过液晶 显示模块进行显示并将数据送到4G传输模块，为与远方调度通讯做好准备。

户外电费交费设备故障风险指数预测装方法，包括如下步骤：

步骤1：对运行时间、交费次数、温度、降雨量、风速5个数据进行测量， 其中运行时间单位为小时、交费次数单位为次，温度单位为摄氏度、降雨量单 位为毫米、风速单位为米/秒，得到5组离散有序时间序列：式(9)

步骤2：对式(9)的时间序列进行标准化处理：

${\mathrm{ys}}_i=\frac{s_i-s_{\min }}{s_{\max }-s_{\min }},i=\mathrm{1,2},...,k---\left(2\right)$

步骤3：建立可靠性模型

串联可靠度模型为：

$R_s\left(x\right)=1-\underset{i=1}{\overset{n}{\Pi }}[1-e^{{-\lambda }_{i}x}]---\left(5\right)$

并联可靠度模型为：

$R_s\left(x\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Pi }}{e}^{{-\lambda }_{i}x}=e^{-\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\lambda }_{i}x}---\left(3\right)$

并串联可靠度模型为：

$R_s\left(x\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Pi }}[1-\underset{j=1}{\overset{m}{\Pi }}(1-R_{\mathrm{ij}}\left(x\right))]---\left(6\right)$

串并联可靠度模型为：

$R_s\left(x\right)=1-\underset{i=1}{\overset{n}{\Pi }}[1-\underset{j=1}{\overset{m}{\Pi }}{R}_{\mathrm{ij}}\left(x\right)]---\left(7\right)$

故障率λ_i为常数0.12.

步骤4：计算可靠度的上下限值

n＝5,m＝5，可靠度上限为：

$R_u\left(x\right)=\underset{i=1}{\overset{5}{\Pi }}{R}_i\left(x\right)[1-\underset{i=1}{\overset{5}{\Pi }}(1-q_i(x\left)\right)]---\left(12\right)$

其下限模型为：

$R_l\left(x\right)=\underset{j=1}{\overset{5}{\Pi }}{R}_j\left(x\right)\{1+\underset{j=1}{\overset{5}{\Sigma }}\left(\frac{q_i\left(x\right)}{R_j\left(x\right)}\right)\}---\left(13\right)$

步骤5：计算判断停止条件为：

$R\left(x\right)-\frac{R_u\left(x\right)-R_l\left(x\right)}{\sqrt{(1-R_u\left(x\right))(1-R_l\left(x\right))}}<ϵ---\left(14\right)$

式中，ε等于0.05。

步骤6：计算户外电费交费设备故障风险指数值：He＝R(x)

步骤7：将户外电费交费设备故障风险指数值：He＝R(x)的预测结果通过液 晶模块显示并通过4G传输模块发送至远方调度终端，以便维修人员及时进行检 修。

作为一种优选方案，本发明所述对运行时间、交费次数、温度、降雨量、 风速5个数据进行10次测量。

本发明有益效果。

本发明利用直接测量户外电费交费设备的电运行时间、交费次数、温度、 降雨量、风速作为输入量，并最终利用A/D转换单元、中央处理单元、人机交 互信息显示单元和4G传输模块实现户外电费交费设备故障风险指数预测。这种 方法避免传统方法建立模型和选取参数时造成的误差，并且具有输入量提取简 单，精确度高，准确度好，预测效率高的特点。

对户外电费交费设备故障风险指数做出预测，能够预防电网重大事故，改 善电力品质，提高用电可靠性，同时预测过程满足实时性要求，提高数据采集 及处理的效率，提高户外电费交费设备故障风险指数预测的速度和精度，实现 了以较高精度和较短响应时间的优势对配电网户外电费交费设备故障风险指数 进行预测。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。本发明保护范围不 仅局限于以下内容的表述。

图1是本发明电路原理框图。

图2是本发明电路原理图。

具体实施方式

如图所示，本发明户外电费交费设备故障风险指数预测装置包括信号采集 单元、A/D转换单元、中央处理单元、4G通信传输单元和人机交互信息显示单 元。

所述A/D转换单元用于将信号采集单元采集的模拟信号转换成数字信号；

所述中央处理单元对A/D转换单元输出的数字信号进行；

所述人机交互信息显示单元用于就地显示户外电费交费设备故障风险指数 预测结果

所述4G通信传输模块用于将户外电费交费设备故障风险指数预测结果传输 至远方调度终端；

所述信号采集模块采集的运行时间、交费次数、温度、降雨量、风速5个 信号输出至A/D转换单元的输入端，所述A/D转换单元的输出端与CPU中央处 理单元的输入端连接，所述CPU中央处理单元的输出及串口与人机交互信息显 示单元和4G通信传输模块的输入输连接。

信号采集模块包括时间计时器、交费次数计数器、温度传感器、降雨量传 感器、风速传感器，降雨量传感器采用BL-YW900型号雷达液位计、风速传感器 采用YJ-FS100型号、温度传感器采用HE-200型号红外温度传感器、时间计时 器采用DS12C887型号时钟芯片、计数器采用FX2N-1HC型号，A/D转换器选用 TLC2543串行A/D转换器，该器件使用开关电容逐次逼近技术完成A/D转换过程， CPU中央处理单元选用型号为STC89C51的单片机，4G通信传输单元为ME3760 型号的LTE模块，人机交互信息显示模块为HG1286402C型号的液晶显示模块。

时间计时器、交费次数计数器、温度传感器、降雨量传感器、风速传感器 的输出端分别经过信号转换电路后连接到A/D转换器TLC2543的输入端 AIN0-AIN5，如图2所示，A/D转换器TLC2543的输出端EOC、I/O、IN、OUT、 CS分别连接到51单片机STC89C51芯片的P0.0-P0.4引脚，单片机STC89C51 芯片的P1.0-P1.7与液晶显示模块的D0-D7连接，单片机STC89C51芯片的 P2.0-P2.4与液晶显示模块的RS、RW、CS1、CS2、EN相连接，STC89C51芯片的 RXD、TXD引脚与4G通信模块ME3760的DATA、DATA1端相连，4G通信模块的 ATN1端通过天线将数据传送到远方调度。

时间、交费次数、温度、降雨量、风速信息经过各传感器，进行同步采样、 保持、A/D转换，变为数字信号后，送入51单片机的数据输入口，再由单片机 对时间、交费次数、温度、降雨量、风速信息数据进行计算后，计算结果通过 液晶显示模块进行显示并将数据送到4G传输模块，为与远方调度通讯做好准备。

本发明户外电费交费设备故障风险指数预测方法，包括如下步骤：

步骤1：对运行时间、交费次数、温度、降雨量、风速5个数据进行10次 测量，其中运行时间单位为小时、交费次数单位为次，温度单位为摄氏度、降 雨量单位为毫米、风速单位为米/秒，得到5组离散有序时间序列：

$\left(\begin{array}{c}\mathrm{8.00,9.00,10.00,11.00,12.00,13.00,14.00,15.00,16.00,17.00}\\ \mathrm{11.00,19.00,23.00,21.00,6.00,8.00,33.00,42.00,23.00,4.00}\\ \mathrm{15.53,17.34,17.98,15.87,16.87,16.09,17.07,19.19,19.46,17.08}\\ \mathrm{61.23,63.12,66.54,60.09,63.05,61.90,60.39,63.08,65.12,62.17}\\ \mathrm{3.32,4.09,4.37,3.56,3.45,4.77,3.51,3.12,4.56,4.17}\\ \end{array}\right)---\left(9\right)$

步骤2：对式(9)的时间序列进行标准化处理：

${\mathrm{ys}}_i=\frac{s_i-s_{\min }}{s_{\max }-s_{\min }},i=\mathrm{1,2},...,k---\left(2\right)$

步骤3：建立可靠性模型

串联可靠度模型为：

$R_s\left(x\right)=1-\underset{i=1}{\overset{n}{\Pi }}[1-e^{{-\lambda }_{i}x}]---\left(5\right)$

并联可靠度模型为：

$R_s\left(x\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Pi }}{e}^{{-\lambda }_{i}x}=e^{-\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\lambda }_{i}x}---\left(3\right)$

并串联可靠度模型为：

$R_s\left(x\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Pi }}[1-\underset{j=1}{\overset{m}{\Pi }}(1-R_{\mathrm{ij}}\left(x\right))]---\left(6\right)$

串并联可靠度模型为：

$R_s\left(x\right)=1-\underset{i=1}{\overset{n}{\Pi }}[1-\underset{j=1}{\overset{m}{\Pi }}{R}_{\mathrm{ij}}\left(x\right)]---\left(7\right)$

故障率λ_i为常数0.12.

步骤4：计算可靠度的上下限值

n＝5,m＝5，可靠度上限为：

$R_u\left(x\right)=\underset{i=1}{\overset{5}{\Pi }}{R}_i\left(x\right)[1-\underset{i=1}{\overset{5}{\Pi }}(1-q_i(x\left)\right)]---\left(12\right)$

其下限模型为：

$R_l\left(x\right)=\underset{j=1}{\overset{5}{\Pi }}{R}_j\left(x\right)\{1+\underset{j=1}{\overset{5}{\Sigma }}\left(\frac{q_i\left(x\right)}{R_j\left(x\right)}\right)\}---\left(13\right)$

步骤5：计算判断停止条件为：

$R\left(x\right)-\frac{R_u\left(x\right)-R_l\left(x\right)}{\sqrt{(1-R_u\left(x\right))(1-R_l\left(x\right))}}<ϵ---\left(14\right)$

式中，ε等于0.05。

步骤6：计算户外电费交费设备故障风险指数值：He＝R(x)

步骤7：将户外电费交费设备故障风险指数值：He＝R(x)的预测结果通过液 晶模块显示并通过4G传输模块发送至远方调度终端，以便维修人员及时进行检 修。

可以理解的是，以上关于本发明的具体描述，仅用于说明本发明而并非受 限于本发明实施例所描述的技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，仍然 可以对本发明进行修改或等同替换，以达到相同的技术效果；只要满足使用需 要，都在本发明的保护范围之内。