一种基于物联网技术的热力站运行监测系统

技术领域

本发明涉及监测领域，尤其涉及一种基于物联网技术的热力站运行监测系统。

背景技术

集中供热系统的供热站是供热网络与热力用户之间的连接点。用于根据热网的工况和不同条件，对热网输送的热介质进行调节和转换，将热量分配给热用户以满足用户的需要，并根据需要进行集中计量和检测加热用热介质的参数和数量。

现有技术中，为了实现对热力站的监测，一般通过设置多种类型的传感器来获取热力站各个方面的数据，然后将数据传输至监测中心以实现对热力站的运行监测。

但是现有的热力站运行监测系统，例如公布号为CN108388210A的专利，传感器在进行数据传输的过程中一般都是直接与基站(即该专利中的初级数据处理器)进行通信，这也就使得现有的热力站运行监测系统中，单个基站能够覆盖的监测范围不够大，需要设置多个基站，导致监测成本增加。

发明内容

本发明的目的在于公开一种基于物联网技术的热力站运行监测系统，解决现有的热力站运行监测系统中，单个基站能够覆盖的监测范围不够大，需要设置多个基站，导致监测成本增加的问题。

为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于物联网技术的热力站运行监测系统，包括无线传感器节点、基站和监测中心；

基站用于周期性地对无线传感器节点的监测范围进行分区，获得分区结果，以及用于根据分区结果对无线传感器节点进行分簇，获得分簇结果，并将分簇结果发送至无线传感器节点；

无线传感器节点用于根据分簇结果组成传输网络；

无线传感器节点用于获取热力站的状态数据，并通过传输网络将状态数据发送至基站；

基站还用于将状态数据发送至监测中心。

可选的，所述周期性地对无线传感器节点的监测范围进行分区，包括：

根据无线传感器节点的属性信息对无线传感器节点的监测范围进行分区。

可选的，所述属性信息包括剩余能量和通信半径。

可选的，所述根据无线传感器节点的属性信息对无线传感器节点的监测范围进行分区，包括：

获取自适应分区数量N；

将N作为分类的数量，采用分类算法对无线传感器节点进行计算，获得分类结果，将属于同一分类的无线传感器节点划分到同一个区域中。

可选的，所述采用分类算法对无线传感器节点进行计算，获得分类结果，包括：

S1，随机选择N个无线传感器节点作为分类中心；

S2，计算除了作为分类中心之外的其它无线传感器节点与每个分类中心之间的距离；

S3，获取每个无线传感器节点所对应的最小的距离；

S4，将无线传感器节点划分到最小的距离所对应的的分类中心的分类中；

S5，分别计算每个分类中的无线传感器节点的平均分类坐标，将距离平均分类坐标最近的无线传感器节点作为新的分类中心；

S6，判断S5中得到的新的分类中心与S2中的分类中心之间的距离是否小于设定的距离阈值，若是，则输出S4中得到的分类，若否，则进入S2。

可选的，所述S2包括：

对于无线传感器节点A，无线传感器节点A和第n个分类中心之间的距离的计算函数为：

其中，dist(A,n)表示无线传感器节点A和第n个分类中心之间的距离；x

可选的，所述S5包括：

对于第n个分类，平均分类坐标的计算函数为：

其中，x

可选的，所述S6包括：

将S5中得到的新的分类中心存入集合set

对于集合set

若每个匹配对之间的距离均小于设定的距离阈值，则输出S4中得到的分类，否则，进入S2。

本发明的热力站检测系统，在使用无线传感器节点和基站对热力站进行监测的过程中，通过基站将无线传感器节点组成传输网络来进行热力站中的各种状态数据的传输，从而大幅度扩大了单个基站所能够覆盖的监测范围，能够有效地节约监测成本。

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为本发明一种基于物联网技术的热力站运行监测系统的一种实施例图。

图2为本发明采用分类算法对无线传感器节点进行计算，获得分类结果的一种实施例图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

如图1所示的一种实施例，本发明提供了一种基于物联网技术的热力站运行监测系统，包括无线传感器节点、基站和监测中心；

基站用于周期性地对无线传感器节点的监测范围进行分区，获得分区结果，以及用于根据分区结果对无线传感器节点进行分簇，获得分簇结果，并将分簇结果发送至无线传感器节点；

无线传感器节点用于根据分簇结果组成传输网络；

无线传感器节点用于获取热力站的状态数据，并通过传输网络将状态数据发送至基站；

基站还用于将状态数据发送至监测中心。

作为现有技术的公布号为CN108388210A的专利，在传输传感器获得的采集信息的过程中，需要每个传感器分别通过物联网通讯模块与初级数据处理器进行连接，显然这样的连接方式会限制单个初级数据处理器所能够覆盖的检测范围，若需要提高覆盖的检测范围，则只能是通过有线通信的方式或者是增大物联网通讯模块的发射功率这样的手段来达到目的。但是，设置大量的通信线路，会给后期维护带来很大的压力，而且通信电缆的价格并不便宜，而如果增加物联网通讯模块的发射功率，则会使得通信冲突的概率大幅度提升，使得传感器和初级数据处理器之间的通信延时大幅度提高，而且数据丢包的概率也会提高，不利于对热电站进行有效的监测。

本发明的热力站检测系统，在使用无线传感器节点和基站对热力站进行监测的过程中，通过基站将无线传感器节点组成传输网络来进行热力站中的各种状态数据的传输，从而大幅度扩大了单个基站所能够覆盖的监测范围，能够有效地节约监测成本。

可选的，无线传感器节点可以包括无线噪声传感器、无线振动传感器、无线温湿度传感器、无线烟雾传感器等。

可选的，状态数据可以包括热电站中的设备的运行噪声、振动频率、温度、湿度以及热电站的运行环境中的烟雾含量中的一个或多个。

可选的，所述周期性地对无线传感器节点的监测范围进行分区，包括：

根据无线传感器节点的属性信息对无线传感器节点的监测范围进行分区。

基站通过固定的周期对无线传感器节点的监测范围进行分区。在分区之后，便可以根据分区结果重新进行分簇。

可选的，所述属性信息包括剩余能量和通信半径。

可选的，所述根据无线传感器节点的属性信息对无线传感器节点的监测范围进行分区，包括：

获取自适应分区数量N；

将N作为分类的数量，采用分类算法对无线传感器节点进行计算，获得分类结果，将属于同一分类的无线传感器节点划分到同一个区域中。

分区结果为每个区域中所包含的无线传感器节点的编号。

在本发明中，分区的数量是自适应的，与无线传感器节点当前的状态自适应相关联，从而获得更为合理的分区数量。

可选的，获取自适应分区数量N，包括：

采用如下函数计算自适应分区的数量：

其中，N表示自适应分区的数量，bsnum表示分区数量基准值，wsnset表示无线传感器节点的集合，nwsnset表示wsnset中包含的无线传感器节点的总数，enrlft

在本发明中，自适应分区数量与无线传感器节点的剩余能量和通信半径相关，无线传感器节点之间的剩余能量的差异越大，无线传感器节点的平均通信半径越小，则自适应分区数量越多，无线传感器节点之间的剩余能量的差异越小，无线传感器节点的平均通信半径越大，则自适应分区数量越少。剩余能量的差异越大，则表示能量分布越不平衡，部分无线传感器节点剩余能量多，而部分无线传感器节点剩余能量过少，这样会影响无线传感器节点的平均监测时长，因此，本发明通过增加分区的数量来平衡能量分布。而当平均通信半径越大时，则是从另一个方面反映无线传感器节点的通信能力，通信能力越大，则能够以更大的通信功率来进行通信，因此，本发明从两个不同的方面来综合计算得到自适应的分区数量，提高了获得的分区数量的合理性。

可选的，如图2所示，所述采用分类算法对无线传感器节点进行计算，获得分类结果，包括：

S1，随机选择N个无线传感器节点作为分类中心；

S2，计算除了作为分类中心之外的其它无线传感器节点与每个分类中心之间的距离；

S3，获取每个无线传感器节点所对应的最小的距离；

S4，将无线传感器节点划分到最小的距离所对应的的分类中心的分类中；

S5，分别计算每个分类中的无线传感器节点的平均分类坐标，将距离平均分类坐标最近的无线传感器节点作为新的分类中心；

S6，判断S5中得到的新的分类中心与S2中的分类中心之间的距离是否小于设定的距离阈值，若是，则输出S4中得到的分类，若否，则进入S2。

在本发明中，采用的是循环计算的方式来进行分类，当分类的结果变化幅度很小，即S6中的距离是否小于设定的距离阈值时，则停止进行分类，输出分类的结果，否则，则根据新选出的分类中心，继续循环计算。通过设置距离阈值，使得本发明不需要等到两次计算得到的作为分类中心的无线传感器节点完全一致才输出分类的结果。因为在本发明中，分类是基于稀疏分布的无线传感器节点来进行的，分类的中心并不一定刚好在无线传感器节点上，因此，若选择完全一致才输出分类的结果，则可能陷入局部循环，得不到结果，因此，本发明的设置能够保证顺利获得分类结果。

可选的，所述S2包括：

对于无线传感器节点A，无线传感器节点A和第n个分类中心之间的距离的计算函数为：

其中，dist(A,n)表示无线传感器节点A和第n个分类中心之间的距离；x

可选的，所述S5包括：

对于第n个分类，平均分类坐标的计算函数为：

其中，x

可选的，所述S6包括：

将S5中得到的新的分类中心存入集合set

对于集合set

若每个匹配对之间的距离均小于设定的距离阈值，则输出S4中得到的分类，否则，进入S2。

在本发明中，需要每个匹配对都符合要求，才结束分类。

可选的，根据分区结果对无线传感器节点进行分簇，获得分簇结果，包括：

对于分区partition，采用如下函数更新partition中的无线传感器节点的通信半径：

其中，currad

根据更新后的通信半径计算簇头节点的数量：

其中，numclst

使用HEED算法分别计算partition中的每个无线传感器节点成为簇头的初始概率，将初始概率最大的前numclst

将每个簇的簇头节点的编号、成员节点的编号和更新后的通信半径作为分簇结果。

在本发明中，每次分簇后，成员节点的通信半径都会被重新来进行计算，从而达到延长无线传感器节点的平均监测时长的目的。在分布比较密集的地方，无线传感器节点的通信半径会被设置得比较小，而在指定的范围内，无线传感器节点剩余能量的平均值越小，则通信半径也会被设置得越小。而在簇头节点的数量的计算上，则是通过更新后的通信半径来计算得到，更新后的通信半径越小，监测范围越大，则簇头节点的数量便越大，从而使得簇头节点的数量随着更新后的通信半径的变化而自适应变化。

可选的，根据分簇结果组成传输网络，包括：

无线传感器节点在接收到分簇结果后，根据自身的编号确定自身属于簇头节点还是成员节点，然后成员节点按照分簇结果中包含的更新后的通信半径所对应的发射功率来与所属簇的簇头节点来进行通信，簇头节点则不受更新后的通信半径的限制，簇头节点与基站之间进行通信，形成分级的传输网络。

簇头节点与基站之间进行通信，可以采用单跳或多跳的方式进行通信。单跳即直接与基站进行通信，跳则是通过其它簇头节点的中转与基站进行通信。

可选的，通过传输网络将状态数据发送至基站，包括：

成员节点获取到状态数据之后，便将状态数据发送至对应的簇头节点，然后簇头节点再讲状态数据转发至基站。

可选的，监测中心包括存储模块和监测模块；

存储模块用于存储基站发送过来的状态数据；

监测模块用于判断状态数据是否超出设定的大小范围，若超出，则向监测中心的工作人员进行告警。

上面对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，

只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种改进，或未经改进直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。