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2023,16(2)上海电气技术15智慧安全用电管理系统的开发崔喜贺魏艳东河北石油职业技术大学河北承德071000摘要：介绍了传统电气安全管理措施存在的问题，从安全、可靠、高效、节能等方面出发，开发了一种智慧安全用电管理系统。这一系统结合传感器、信号处理分析、互联网、大数据、智慧云等技术，通过大屏幕、移动电话、网络客户端实现电力运行状态实时监测、故障预警，以及用电效率监测评估。介绍了这一系统的框架和结构，给出了故障数据处理方法，并分析了这一系统的功能。关键词：用电；安全性；管理；开发中图分类号：TM08Abstract:The problems existing in the traditional electrical safety management measure were introduced,and a smart and safe power management system was developed from the aspects of safety,reliability,efficiency,energy conservation,etc.This system combines technologies such as sensor,signal processing andanalysis,internet,big data,and smart cloud to achieve real-time monitoring of power operation status,faultwarning,and power efficiency monitoring and evaluation through large screen,mobile phone,and networkclient.The framework and structure of this system was introduced,fault data processing method wasprovided,and the functions of this system were analyzed.Keywords:Electricity Consumption;Safety;Administration;Development文献标志码：A文章编号：16 7 4-540 X(2023)02-015-05能减排的具体措施。1开发背景2传统电气安全管理措施存在的问题电力应用的飞速发展在物质文明和精神文明建设的今天创造了丰富价值，同时不可避免产生电力安全问题。据应急管理救援部门统计，2 0 0 6 年至2015年我国30%的火灾产生主要是由于电气故障引发。2 0 2 0 年，全国违反电气安装规范引发的火灾为8.5万起。由于电气施工不规范、用电设备故障、私拉电线、电路线路老化，以及特殊工作环境影响导致漏电、短路、电弧打火、负载过大电流骤升、电线温度过高现象，会产生用电安全问题，并且数量呈不断上升的趋势。因此，开发一种智慧安全用电管理系统，采用现代信息技术对获取电气数据进行数据处理、分析、存储、模型识别实现系统用电状态监测和预警，同时实现科学用电管理功能，充分有效提高电能利用效率具有重要意义，也是响应并落实国家节*承德市科学技术研究与发展计划项目（编号：2 0 2 10 3B002）收稿日期：2 0 2 2-0 9第一作者简介：崔喜贺（198 5一），男，硕士，讲师，主要研究方向为机械和电气设备检测2.1故障信息诊断单一，缺乏信息互通共享在传统电气故障诊断过程中，主要利用技术人员的经验对用电系统中各部分电气参数异常情况进行诊断，未能全方位深入考虑引起参数异常的因素及各因素之间的影响关系，并且用电各部位之间的信息缺乏数据共享，信息不互通，诊断缺乏依据，诊断效率和准确程度不高。2.2事后处理，缺乏故障预测和用电评估传统的电气故障处理方式缺乏主动防范意识，主要以事后由相应的技术人员根据用电量异常情况、故障发生部位环境异常和事故产生的用电操作情况，结合仪器的检测情况进行诊断。对于严重的电气事故,现场毁坏程度严重，不能或者不能准确判16断事故原因的事故部位，从而无法更新现有的诊断经验，提供新的故障诊断依据。采用事后诊断，还无法弥补已造成的巨大损失。2.3注重经验诊断，浪费人力传统电气安全管理以人工为主，采用包片管理的模式，需要大量的电气技术人员，人员浪费且经济开支大。随着科技的飞速发展，电气技术更新换代，要求具有专精性综合性技能人才。电气设备更新升级速度之快，功能不断丰富的同时，复杂程度骤升，新问题不断发生，面对动态的安全管理形式，经验诊断滞后性凸显，传统的诊断方法在电气安全管理过程中已勉为其难。3智慧安全用电管理系统框架智慧安全用电管理系统充分采用传感器、信号分析处理、微处理器、物联网、大数据、云服务平台、智能断路器执行设备等来构成系统的监测和诊断功能，实时监测模块实现用电状态的监测、告警、数据互通共享和自动控制，离线诊断模块通过对数据的分析处理，经大数据的聚类算法建立故障诊断的识别和预测模式，提供监测和预警数据支持，同时提高诊断的精度和准确性。智慧安全用电管理系统原理如图 1 所示。剩余电流采集参数载体信息窄带物联网技术云服务平台实时监测N报警上位机处理器故障数据存储信号分析处理大数据算法建立故障识别和预测模型传输至云服务平台进行模型园配Y网页、手机小程序、邮箱、可视化平台多形式告警图1智慧安全用电管理系统原理上海电气技术4智慧安全用电管理系统结构4.1电气故障载体剩余电流即漏电流，由互感器检测漏电流产生情况，根据基尔霍夫定律，流人节点的电流矢量和为零。正常情况下，无剩余电流产生，互感器的二次绕组无感应电流输出。当发生故障时，根据漏电程度不同，二次绕组感应相应大小的信号输出，作为漏电故障的判断依据。剩余电流由于电路中线路年久老化，绝缘层破损，电气安装不规范，导线质量不符合技术要求，电气设计不当，私拉电线或人为破坏等情况导致。漏电流流人大地点，会产生高热，一旦大地有易燃物，便会引起电气火灾。线路温度的产生主要是由于线缆自身的电阻在电流的作用下产生功率发热。采用正温度系数热敏电阻采集线缆温度信号。导体电阻不符合规定，连接头质量不合格，线缆型号选择不当，电缆线安装过程中过度密集散热不好，线缆防护套损坏，介电常数变化，会导致电阻电流变化，致使线路温度过高。高到导致易燃材料燃烧点，会产生电气安全事故。非线性电气设备或器件，如晶闸管、变频装置、电弧炉等的应用，线缆自然老化导致线缆绝缘功能变差，电弧产生导致线路用电参数波动，同时感性和容性负载广泛应用，使线路中产生不同频次的谐波线路温度谐波电流2023,16(2)电流。对于谐波电流，将非正弦周期的电流信号经傅里叶级数展开，分解为不同基频和倍频周期电流函数总和。由于谐波电流的趋肤效应，频率较高的谐波电流流过导体时，导体的电阻有效截面积变小，线缆电阻过大，产生更大的热量。同样幅度的谐波电流比基波电流产生的热量要大，会导致线缆过热，易产生电气火灾。4.2执行机构智能断路器作为智慧安全用电管理系统的电气执行设备，能够计量本网关下的用电总量。内接热敏电阻，防止误接38 0 V市电引发电气安全事故。具有程序烧录接口，可以根据需要进行设备调试升级。自带防静电保护装置防止误判。后端电路检测功能可检测漏电和短路情况，判断后端电路电流通N断状态。支持无线传输、新型分组数据传输、串行通信和窄带物联网技术等多种信息传送和共享方式，有效进行信息互通，快速有效执行判断指令，最大程度预防电气事故发生。智慧安全用电管理系统执行机构原理如图2 所示，采用四个智能断路器搭建的2023,16(2)智能监测电路,智能断路器上端的L1、N1分别为相线和中性线的进端，下端的L、N分别为相线和中性中性线进上海电气技术线的出端，A、B为监测用电技术状态参数的信号线，负责将采集的信号传送到云服务平台。相线进17ABNi+L1ABN1L1NiITL1 ABN1TL1AB智能断路器信号传输模块智能断路器智能断路器智能断路器智能断路器十+中性线出相线出中性线出相线出中性线出相线出图2 智慧安全用电管理系统执行机构原理4.3特物联网信息传送系统的信息传输主要是用电总量信息传送，判断用电使用效率，及时有效切断无效用电线路，保障电力使用的有效性。该部分信息的传送采用窄带物联网方式通过基站入网，并将信息传送到云服务平台经可视化平台显示监测。窄带物联网作为一种新兴的物联网信息传送方式，充分利用自身的广覆盖、连接能力强、低功耗和优化的网络架构等特点，实现信息共享互通。漏电电流、线缆温度、谐波电流采集数据通过上位机的广域网接口，通过传输控制协议与网际协议的第五层网络传输层接入广域网传入云服务平台实现监测、故障诊断和异常状态预警。4.4故障识别和预警模型集数据库原理、人工智能、统计分析和神经网络技术于一身的数据挖掘技术，采用多变量参数的数据的聚类算法，通过故障数据的相似性学习建立故障识别模型。系统对获得的故障数据建立故障识别模型来实现故障识别，同时采用数据库技术进行存储且故障标签化。对获得故障识别结果的数据进行细粒度关联挖掘，并进行曲线拟合，建立故障趋势曲线或模型，通过部分数据与拟合曲线或模型的切合程度趋势来实现不同程度级别的预警，从而有效预防用电安全事故的发生。4.5云服务平台采用现代物联网技术搭建云服务平台，实现数据的收集、转换和多向互通共享，同时将数据上传至相应的数据库。通过云服务平台监测电气参数的状态，对电气设备及用电系统进行全方位的监测，动态掌控设备运行的技术状态。云服务平台存储数据并传送数据，通过手机终端小程序、网页客户端和邮件传递告警结果，使管理人员及时有效了解用电系统，监控电气设备的技术运行状态，根据实际情况采取相应措施，确保设备正常运行和线路的电气安全。5故障数据处理方法5.1古故障数据傅里叶变换分析由于非周期信号时域有限性和可积性，能量为有限值。这种信号的时频变换可采用傅里叶变换，表达式为：X(w)=(t)e-jil dt式中：X()为电信号傅里叶变化后对应的频率幅值；(t)为t时刻的电信号。非周期信号在进行傅里叶变换过程中，当信号周期趋向于无穷大时，涵盖了从零到无穷大的频率分量，此时幅值由原来无线密集的时域信号转变为不同频率的连续频谱信号，包含该信号的频率幅值信息和相位信息。5.2自功率谱密度函数分析诊断电气故障时域无限信号只能用功率谱分析，不具备傅里(1)18叶变换的可积条件。由于随机信号自身的随机性，其频率、幅值、相位信息需要用具有统计特性的自功率谱密度函数来进行分析。根据维纳-辛钦定理，自功率谱函数公式为：R,(t)=lim 1(t)(t+t)dtT-00式中：T为信号周期;(t十t)为(t十t)时刻的电信号。自功率谱密度函数具有双边频谱特性，在实际应用中，负频率及其相对应的能量谱不具有实际的应用价值，因此将正频率部分的谱值乘以二成为单边谱函数。自功率谱密度不但反映信号的频谱结构，而且能够反映相应频谱结构信号的比重及其信号的强弱程度等综合信息，可以用来分析系统的各阶模态频率，对于故障诊断来说是非常有用的信息，在很多情况下是故障判断的重要判据之一。6功能实现智慧安全用电管理系统由信号采集终端设备、物联网、云服务平台、远程显示控制终端和可视化监测平台组成。系统的通用性较强，可根据用电系统的差异性进行差异性安装配置，实现用电安全管理、诊断和监测。系统主要监测用电设备的使用情况，通过提取线缆温度、漏电电流和电流的谐波分析等方法，来实现对用电设备的异常及电使用效率监测、故障预警、故障诊断功能。6.1用电效率监测对于用电系统用电效率的监测，将智能断路器分布安装在用电系统的不同支路，智能断路器通过自身的网络配置，将各支路的用电数据传送到云服务平台，并将结果通过可视化平台显示监测。通过图表可以实时监测各支路和总的用电情况。建立系统的各支路用电模型，通过实时采集用电数据与各支路用电模型的匹配度，控制各支路的用电情况，实现设备用电智能化，充分有效应用电能。6.2技术状态实时监测主要针对漏电流和线缆温度等缓变信号进行监测，对采集的参数信息经处理与报警阈值比较，报警阈值采用随动算法，解决用电设备在用电过程中受外部干扰和瞬时响应引起的假阈值情况而产生的漏报误报情况。漏电流的监测过程采用固有剩余电流补偿技术，有效避免电气设备和线路中剩余电流过大而产生的误报警情况。通过报警阈值比较对超阈值点数采取不同等级的报警，以声音和报警灯的表上海电气技术现频次展示。当发生异常产生报警且报警超时，云服务平台通过网络技术的信息互通共享，发出相应控制指令，对线路进行诊断和执行相应处理动作，确保用电系统的工作状态正常。6.3谐波电流异常诊断(2)谐波电流数据的异常诊断建立在不断丰富的故障数据和故障识别模型标签化的基础上。采集的故障数据采用大数据聚类算法、相关分析、曲线拟合等方式，建立故障识别和故障趋势预测模型，在大量的故障数据分析下实现故障精确识别和预判。故障数据采用数据频域分析方法进行数据分析，并通过可视化平台以波形的方式直观显示监测系统的异常情况。对谐波电流信号进行傅里叶变换分析提取信号的频率和幅值等特征信息，采用用电系统谐波电流产生的高频次谐波来进行诊断，幅值表明故障程度。当故障程度不明显或者外部干扰信号偏大以至淹没特征信号，此时应用自功率谱密度函数进行分析，通过函数内部的自相关函数提取谐波电流周期信号，再经过傅里叶分析准确提取特征信号，并通过可视化平台显示监测，采用谐波电流的傅里叶变换和自功率谱密度函数分析方法能够有效判断用电系统异常情况和故障部位。6.4大数据故障识别模型诊断采用大数据挖掘聚类算法分析，采集相同参数的故障数据，应用自身的统计分析、相关分析和曲线拟合等分析方法建立故障识别模型和故障预测模型。通过管理系统采集的线路温度、漏电电流和谐波电流等参数的原始数据与识别系统的故障识别模型进行相似匹配，当识别出异常或故障后及时报警，并下达相应指令控制执行机构采取相应动作。同时保存实时发生的故障数据并对相应的故障模型进行更新并标签，使得故障模型精准化。故障数据丰富过程与建立故障识别模型的准确度呈线性关系。对新产生的故障，通过故障数据建立故障识别和预警模型，丰富故障模型数据库。6.5异常状态信息多渠道报送在参数配置情况下对采集的参数信息与报警阈值对比，对监测过程中达到或超过报警阈值，数据具有异常趋势和高度匹配故障模型等情况事件下，以声音和指示灯的形式显示，并通过灯和声音的频次表现预警和故障程度，同时提醒监控人员做出相应的处理动作。通过邮件和短信的形式发给应急处理人员，要求处理人员对收到信息做处理，未及时处理2023,16(2)2023,16(2)会将预警或告警信息发给更高级别的管理人员，超时系统会通过指令采取强制应急处理，实现及时有效的故障处理，预防重大事故发生。6.6管理系统信息及事件分析管理以参数管理节点进行异常事件的排名统计，并进行分类占比分析，建立用电系统异常事件过程关系网，理清事件元素与用电系统异常的条件关系。经过对大量事件的计算和统计分析定位，来确定用电系统的重点管理区域及发生的事件类型，给用电系统的维护检修提供数据支撑，形成动态的维修保养机制，在减少用电系统异常状态的同时，提高用电系统使用效率。用户通过小程序可查看个项目管理节点的紧急联系人员电话，及时有效与负责人员取得联系，了解具体实际情况。7结束语电力作为人们生活和生产中的重要组成部分，在广泛应用的同时会产生故障，事故问题频发，甚至引发火灾或爆炸事件，给人们的生命和财产造成严重损害。传统的电力维修依靠电力工作人员的经验进行事后处理，风险评估不全面，且时效性差。笔者开发的智慧安全用电管理系统，采用手机小程序、网页客户端、邮件多维度监管预警模式，采集获取电气数据，在云服务平台和微处理器进行数据共享，通过实时监测，建立故障识别与预测模型，故障数据频域AEtEAEAEAtEAEAEAtEAEAEAEAEAEAEAEAEAEAEAtEAEEAEAEAtE大型92 0 mm缸径船用曲轴锻件成功交付日前，我国首套9 2 0 mm缸径船用曲轴锻件交付仪式在上海电气上重铸锻有限公司万吨压机车间举行。长期以来，我国缸径7 0 0 mm及以上大型船用柴油机曲轴锻件全部依赖国外进口，国内厂家仅具备制造缸径6 0 0 mm及以下机型锻坏能力。随着远洋运输船舶超大型化发展，缸径9 0 0 mm及以上的超大型船用柴油机已成为市场主流产品，是否能实现该类超大型船用柴油机的国产化，已成为制约我国从造船大国升级为造船强国的关键因素之一。国家工业和信息化部2 0 2 2 年发布的“船用发动机能力提升创新工程专项”中，明确提出了大型船用曲轴锻件国产化制造的要求。聚焦国家战略，上海电气与中国船舶集团加强战略合作，上海电气下属上重铸锻有限公司集中优势资源，全力开展了92 0mm缸径大型曲轴锻件的研发制造工作，最终开发出大型船用柴油机曲轴锻件的高洁净冶炼、精锻弯曲成形、高强组织性能调控、大截面火焰快速切割等一系列关键技术，进而成功实现了缸径7 0 0 mm以上大型船用柴油机曲轴锻件国产化高效制造。上海船用曲轴有限公司通过实施装备升级改造，深度挖潜制造产能等多项创新举措，快速提升了大缸径曲轴制造产能，充分保障了中国船舶集团供应链的安全与稳定。此次首套9 2 0 mm缸径船用曲轴锻件的交付，是上海电气与中国船舶集团落实造船强国战略的标志性成果，是双方充分发挥行业、技术、资源优势，在船舶动力、高端装备制造领域强强联合的合作典范，为打造船舶动力安全、自主可控的产业链和供应链，提升国际竞争力，推进双方高质量发展打下坚实基础。另一方面，主题为“中国制造卓著品牌”的首届中国制造品牌发展论坛暨第九届“中国品牌经济（上海）论坛”举行。活动期间，来自上海电气的嘉宾应邀作主题演讲，从产品卓越、品牌卓著、创新领先、数字赋能等角度，共同探讨我国制造品牌转型升级的经验做法，展望我国品牌价值持续提升的美好未来。在12 1年的发展历程中，上海电气逐步成长为我国先进装备制造的国之重器。当前，上海电气专注于智慧能源、智能制造、数智集成三大业务领域，已成为全球领先的工业级绿色智能系统解决方案提供商。在世界品牌实验室发布的榜单中，2 0 2 2 年上海电气以16 17.39 亿元品牌价值，持续位列我国机械行业榜首。(本刊)上海电气技术分析监测，实现电力系统的维护、管理、诊断、评估。基于智慧安全用电管理系统的应用，能够有效减少用电系统的安全隐患，提高用电效率。参考文献【1庞宏源.智慧安全用电管理平台J.机械工程与自动化，2 0 2 0(4)：2 16-2 18.2 姜孝田.银行智慧用电监测平台的设计与研究J.工程建设与设计，2 0 2 2（9）：132-134.3王金娜.智慧用电监控系统在电气火灾中的应用.信息记录材料，2 0 2 1,2 2(11：12 5-12 7.【4周传华.浅谈智慧用电技术在智慧消防建设中的应用.江西建材，2 0 2 1（7）：2 8 4-2 8 5.5唐子涵.民爆器材生产企业智慧用电管理系统的设计与应用J.煤矿爆破，2 0 2 0，38（6）：32-36.6 王琳琳.智能用电技术在智慧城市中的应用J.技术与市场,2 0 2 1,2 8(11)：8 2-8 3.7 郭嘉岳，徐保照，张兆阳，等.智慧用电监控系统设计及其采集数据分析研究J.中国设备工程，2 0 2 1（3)：148-149.8 倪林安.智慧用电监控系统在电气火灾中的应用J.电子技术与软件工程，2 0 2 1（9）：2 17-2 18.9 何玉林，黄哲学.大规模数据集聚类算法的研究进展J.深圳大学学报（理工版）2 0 19，36（1）：4-17.10张丽华，张伟民，刘春，等.基于大数据的用户负荷特性分析系统的研究与应用J.智能计算机与应用，2 0 2 0，10(11):92-96.(编辑：平平)AEAtEATEAtEAtEAtEAtE19