基于物聯網技術的火電廠數據采集智能監控系統的應用

陳東偉，蘭秀蔚

（江蘇利港電力有限公司，江蘇 無錫 214400）

0 引 言

物聯網是一種新興的技術，將傳感器、設備與云計算技術相結合，實現設備之間的互聯互通和數據的實時采集、傳輸以及處理。無線數據采集是物聯網技術中的一個重要領域，可以實現對環境數據、生產數據以及交通數據等多種數據的實時采集和處理，從而為企業和個人提供更為高效、精準的數據管理和決策支持。文章將從物聯網無線數據采集的應用技術入手，介紹利用該技術采集發電廠煤倉、疏水管道溫度數據的應用場景，并提出一些研究思路和展望。

1 物聯網無線數據采集技術

傳感器可以分為多種類型，包括光學傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、氣體傳感器以及壓力傳感器等。傳感器技術是無線數據采集技術的核心，可以實現對數據的高精度采集和無線傳輸，對物聯網無線數據采集技術的發展具有重要意義。

2.4 GHz 通信技術是一種短距離高速率無線通信技術，可以實現設備之間的無線通信和數據傳輸，還可以與云端進行數據交互，適用于數據量較大的短距離傳輸。在物聯網無線數據采集中，2.4 GHz 通信技術可以實現設備端和控制端之間的數據傳輸和控制，提高數據的實時性和可靠性。

遠距離無線電（Long Range Radio，LoRa）通信技術是一種長距離低速率無線通信技術，可以實現設備之間的無線通信和數據傳輸，具有傳輸距離遠、傳輸功耗低以及傳輸穩定等優點，適用于數據量較小的長距離傳輸。在物聯網無線數據采集中，LoRa 通信技術可以實現設備端和云端之間的數據傳輸和控制，為數據的實時采集和處理提供重要技術支持[1]。

消息隊列遙測傳輸（Message Queuing Telemetry Transport，MQTT）服務器是一種專門用于物聯網數據傳輸和處理的服務器，可以實現對數據的存儲、處理、分析以及展示。在物聯網無線數據采集中，MQTT 服務器可以根據訂閱規則和訂閱主題，實現設備端或傳感器端與云端之間的數據傳輸和控制，提高數據的實時性和可靠性。

2 火電廠物聯網無線數據采集應用場景

原煤倉發電廠中，輸送煤炭的重要部件一旦溫度過高，就會出現煤倉自燃、爆炸以及管道炸裂等嚴重事故。為了解決溫度過高問題，文章利用物聯網技術開發了煤倉測溫系統。通過在原煤倉安裝溫度傳感器，實時監測原煤倉溫度變化，并通過物聯網技術將數據傳輸至云端，實現遠程監控。此外，可以通過數據分析和算法優化，預測溫度變化趨勢，提前預警，從而避免事故的發生。

發電機的疏水管道是保證發電機正常運轉的重要組成部分。然而，由于疏水管道長時間運行，管道內積存的水垢等污物會導致管道出現老化、破裂等問題，嚴重時會引發發電機事故。為了解決該問題，文章利用物聯網技術開發了發電機疏水管道測溫系統。通過在發電機疏水管道上安裝溫度傳感器，實時監測管道溫度變化，并通過物聯網技術實現遠程監控，及時發現問題并進行維修，提高發電機的運行效率和安全性[2]。

機組蓄電池是保障電力系統正常運行的重要設備之一。然而，由于蓄電池的老化、損壞等，電壓監測不精確，會影響電力系統的運行。通過在機組蓄電池上安裝電壓傳感器，實時監測蓄電池電壓變化，并通過物聯網技術將數據傳輸至云端，實現遠程監控。同時，在數據中心中，可以通過數據分析和算法優化預測蓄電池的壽命，提前預警電壓異常，降低蓄電池的損壞程度和更換頻率，提高電力系統的運行效率和可靠性。

3 系統整體構架

系統整體構架由硬件設備、軟件系統2 部分組成。

3.1 硬件設備

硬件設備包括傳感器、控制器、通信模塊以及云服務器等。傳感器用于采集環境數據。控制器用于控制硬件設備的運行和數據處理。通信模塊主要與云端進行數據傳輸。局域網MQTT 云服務器用于實現數據的采集、傳輸、存儲、處理以及交互等功能。

原煤倉通過配置ATE100M 磁吸式無線測溫傳感器、ATC600 無線測溫收發器采集數據。其中，ATE100M 磁吸式無線測溫傳感器可用于戶內開關柜，包括中置柜、手車柜、固定柜以及環網柜等多種開關柜，也可用于其他任何發熱點上，并利用LoRa 無線數據傳輸技術將溫度數據實時發送至接收器，環境空曠時其傳輸距離為0 ～150 m，在開關柜內其傳輸距離為0 ～10 m，溫度測量范圍為-40 ～+125 ℃。輸水管道通過配置K 型熱電偶合無線溫度探頭、ZigBee無線測溫收發器采集溫度數據。其中，K 型熱電偶合無線溫度探頭采用螺孔固定，可用于高溫設備、管道測溫，環境空曠時其傳輸距離為0 ～300 m，溫度測量范圍為0 ～600 ℃。蓄電池數據通過連接直流系統數據集中器直接讀取。原煤倉、輸水管道以及蓄電池的數據通過USR-G771 物聯網模塊連接云服務器進行交互[3]。

云服務器采用私有化方式部署公司局域網隔離區（Demilitarized Zone，DMZ），在該云服務器中運行核心服務程序，以提供私有化的云計算服務。該云服務器具有如下特點：一是可以控制訪問和管理權限，提高數據的安全性和可控性；二是可按實際需要進行定制和配置，滿足不同的業務需求和應用場景；三是可以根據業務需求進行擴展和升級，提高系統的可擴展性和靈活性；四是相對于公有化部署云服務器，私有化部署可以更好地控制成本和資源使用，降低企業或組織的運營成本。硬件網絡架構如圖1 所示。

圖1 硬件網絡架構

3.2 軟件系統

軟件系統包括數據采集驅動軟件、數據分析處理軟件、MQTT 服務軟件以及可視化平臺等。數據采集軟件用于采集控制傳感器的數據；數據分析處理軟件用于對數據進行分析和處理；MQTT 服務器用于存儲、處理以及分析采集到的數據，還可以設置訂閱規則和訂閱主題，建立設備端或者傳感器端與MQTT 服務器之間的訂閱關系；數據可視化平臺將處理后的數據以圖表、地圖等形式展示出來，方便用戶直觀地了解數據變化趨勢。此外，還可以使用數據可視化工具，如Tableau、Power BI 等，也可以根據實際需求在安全儀表系統（Safety Instrumented System，SIS）、微信小程序端自行開發數據可視化軟件。軟件系統結構如圖2 所示。

圖2 軟件系統結構

最后，搭建無線數據采集平臺。集成設計好的硬件設備和軟件系統，并與MQTT 服務器和數據可視化平臺連接，從而建立無線數據采集平臺。在使用該平臺的過程中，設備端或者傳感器端通過2.4 GHz 通信技術、LoRa通信技術將采集到的數據傳輸到控制器，控制器再將數據傳輸到MQTT 服務器和數據可視化平臺。在數據可視化平臺上處理和分析采集到的數據，生成相應的報表和圖表，為用戶提供數據分析和決策支持。同時，可以將數據應用于其他方面，如設備管理、環境監測以及能源管理等[4]。

4 物聯網無線數據采集的研究思路和展望

傳感器網絡技術具有傳輸距離遠、傳輸功耗低以及傳輸穩定等優點，在無線數據采集中具有廣泛的應用前景。未來，研究可以聚焦于傳感器網絡技術的優化和創新，如研究更為高效、穩定的傳感器網絡節點設計和通信協議，提高傳感器網絡的性能和可靠性。

數據可視化技術能夠加深用戶對數據的理解。未來，研究可以聚焦于數據可視化技術的創新和應用，如研究如何利用虛擬現實技術、增強現實技術等，實現對物聯網數據的三維展示和交互。

物聯網無線數據采集技術在各個領域都有廣泛的應用場景。未來，研究可以聚焦于應用場景的創新和拓展。例如，研究如何將物聯網無線數據采集技術應用到醫療健康、農業生產等領域，提高人們的生產效率和生活質量。另外，物聯網無線數據采集中，數據的安全性和隱私保護是一個重要的問題。未來，研究可以聚焦于物聯網無線數據采集中的安全保障技術，如研究如何利用加密技術、認證技術等，保障數據的安全和隱私[5]。

5 結 論

物聯網無線數據采集技術是物聯網技術中的一個重要領域，可以實現對環境數據、生產數據以及交通數據等多種數據的實時采集和處理。在無線數據采集技術中，傳感器技術、2.4 GHz 通信技術、LoRa 通信技術等的應用，提高了數據采集的實時性和可靠性。物聯網無線數據采集技術的應用場景廣泛，包括工業制造、環境監測、能源管理以及物流管理等領域。未來，研究可以聚焦于傳感器網絡技術、人工智能技術、數據可視化技術、安全保障技術以及應用場景創新等方面，推動物聯網無線數據采集技術的發展和應用。隨著物聯網技術的不斷發展和應用，物聯網無線數據采集技術也將繼續發展和完善，為社會經濟的發展和人們生活質量的改善帶來更多的機遇。