基于物聯網技術的高速公路機電設備用電異常自動監測

廣西新恒通高速公路有限公司 吳贊長

1 引言

高速公路機電設備的正常運行對保障公路交通安全和通行效率至關重要。機電設備長期使用和復雜性，用電情況容易出現異常，這些異常情況可能會對設備的正常運行造成隱患，影響公路交通的安全和通行效率。傳統的人工巡檢方法存在著盲區和漏檢的問題，不能滿足實時監測的需求。為了解決這一問題，本文提出了一種基于物聯網技術的高速公路機電設備用電異常自動監測系統，旨在提高機電設備的用電監測能力，保障高速公路的安全和穩定運行。

2 物聯網技術問題分析

在物聯網技術應用于高速公路機電設備用電監測方面，存在著多種問題。首先，數據采集的實時性是關鍵因素。機電設備的用電情況是時刻變化的，需要實時采集數據[1]。采集到的數據需要滿足一定的準確性和精度，以確保分析和處理結果的可靠性。數據處理和分析的效率和精度也是物聯網技術面臨的挑戰。處理和分析海量的數據，需要高效的算法和計算能力。分析結果需要具有一定的預測和判斷能力，以實現對機電設備用電情況的自動監測和異常檢測。物聯網技術應用于高速公路機電設備用電監測中，面臨著網絡安全和數據保護等隱私問題。

3 高速公路機電設備用電異常原因

高速公路機電設備的用電異常原因大致可以分為系統原因、設備原因和人為原因三個方面。

3.1 系統原因

高速公路機電設備的用電情況受到供電系統和電網的影響。供電系統中的電壓波動、電壓失調、電流短路、接地和斷路等故障都可能導致機電設備用電異常。由于供電系統的長期使用，電網設備的老化和損壞等也可能導致機電設備用電異常。如變壓器繞組漏油、接觸不良、開關接觸不良等問題都會影響供電系統的正常運行，導致機電設備用電異常[2]。

3.2 設備原因

機電設備長期使用會引起各種老化問題，如電容器老化、電機磨損以及電氣絕緣損壞等，這些問題都會導致機電設備用電異常。機電設備的設計和制造質量問題也可能引起機電設備用電異常。如設備內部松動或損壞的電氣連接或設計中存在的電氣接地問題都會導致機電設備用電異常。此外，設備的安裝、使用和維護等方面也可能影響機電設備的用電情況，如設備安裝位置不當、使用時超負荷、維護保養不及時等都可能導致機電設備用電異常。

3.3 人為原因

人為原因包括錯誤操作、不當使用和疏忽等問題。如工作人員誤操作設備、過度使用設備和不及時維護和保養設備等，都會對機電設備用電情況造成影響，甚至引起用電異常[3]。一些人為因素，如惡意破壞和非法操作等也可能導致機電設備用電異常。

4 自動檢測系統構架設計

該自動檢測系統是一種基于物聯網技術的監測系統，通過物聯網平臺實現機電設備的用電情況實時監測和異常檢測。高速公路機電設備監測物聯網系統設計內容詳見表1。

4.1 傳感器采集層

傳感器采集層包括電能傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、振動傳感器等多種傳感器。這些傳感器可以對機電設備的用電情況和環境數據進行采集，以滿足機電設備的實時監測需求。電能傳感器可以實時采集機電設備的電流、電壓、功率等用電情況數據，溫度傳感器可以采集機電設備的溫度數據，濕度傳感器可以采集機電設備周圍的濕度數據，振動傳感器可以實時監測機電設備的振動情況，從而判斷機電設備是否存在問題。

4.2 通信傳輸層

通信傳輸層主要用于將傳感器采集的數據傳輸至云平臺。在傳輸層中，采用無線通信技術LoRa確保數據的穩定傳輸，并且支持數據處理和數據傳輸的模塊，可以對傳輸數據進行壓縮、加密等處理，以提高數據傳輸的效率和安全性。

4.3 數據存儲和處理層

數據存儲和處理層主要功能是存儲和處理采集到的數據。在該層中，采用云計算和大數據技術，以便對采集到的數據進行實時分析和處理，以實現機電設備用電情況的自動監測和異常檢測。在該層中，還可以利用機器學習等技術對數據進行建模和預測，實現機電設備用電情況的預測和故障檢測[4]。

4.4 應用服務層

應用服務層是自動監測系統提供應用服務和監測報告。在該層中，可以通過Web 界面或移動應用程序等方式，實時查看機電設備用電情況和監測報告，同時還可以通過短信、郵件等方式實現告警和預警功能，及時通知管理人員進行處理。該層還包括故障診斷和維修服務等應用服務，可以根據監測結果，快速診斷故障，提供相應的維修服務，保障機電設備的正常運行。

5 關鍵技術設計

5.1 傳感器采集層

傳感器有電流傳感器、電壓傳感器、溫度傳感器和濕度傳感器。采用模塊化設計，將傳感器模塊與控制模塊分開，各模塊之間通過線纜或者通信協議進行連接。這些傳感器可以實現對機電設備的實時數據采集和監測，提高監測系統的可靠性和準確性，保障公路交通的安全和順暢。如在實際運行過程中，通過夾形電流傳感器ECS1030-L72實現電流的高精度采集，可以保證在電流值發生異常時能夠及時預警和處理可能存在的故障和安全隱患。選用220V 電壓傳感器VT2010和Pt100型熱敏電阻傳感器，分別實現對電壓和溫度的高精度采集，可以對機電設備周圍的環境進行全面的監測。采用HS1101型電容式濕度傳感器，可以實現對機電設備周圍的濕度數據的高精度采集，進一步保證機電設備的正常運行。在高速公路機電設備用電異常自動監測系統中，傳感器的實時監測數據都將被傳輸至監測中心，由系統進行數據分析和異常檢測，從而實現對機電設備的全面監測和保障[5]。

在實際運行中，假設某臺機電設備的電壓為220V，電流為10A，溫度為25℃，濕度為60%RH，監測系統采集到的數據可能為：電壓傳感器采集到的電壓值為220V；電流傳感器采集到的電流值為10A；溫度傳感器采集到的溫度值為25℃；濕度傳感器采集到的濕度值為60%RH。

5.2 通信傳輸層

選用LoRa 技術作為通信傳輸層的技術方案。LoRa 技術是一種基于低功耗廣域網（LPWAN）的通信技術，具有傳輸距離遠、功耗低、抗干擾能力強等特點，適合機電設備的監測和數據傳輸。使用LoRa 技術可以搭建分布式無線網絡，由一臺或多臺基站負責收集分布在不同位置的傳感器數據，將數據傳輸至監測中心。傳感器和基站之間的通信距離可以達到數千米，并且LoRa 技術能夠穿透障礙物，能夠滿足在高速公路機電設備用電監測中的傳輸需求。使用LoRa 技術還有一個重要的優點，就是其功耗低，可以實現長時間的數據采集和傳輸。這對于機電設備用電異常自動監測系統來說非常重要，因為這種系統需要長時間地對機電設備進行監測和數據采集，以及將采集到的數據傳輸到監測中心進行處理和分析。

5.3 數據存儲和處理層

采集到的數據采用云存儲，該模塊可以根據需要設置存儲容量和數據加密等參數，同時支持異地備份和共享，提高數據的安全性和可靠性。采用云存儲技術還可以根據實際需求快速擴容或縮減存儲容量。數據處理模塊可以采用基于云計算平臺的分布式計算技術，如Hadoop 或Spark 等。采用大數據分析算法可以對采集到的數據進行實時分析和處理，如電壓波動的檢測、電流變化的分析、功率因數的計算等。對于異常情況，如電流超過安全范圍、電壓過低或過高等，可以通過短信、郵件或其他形式進行預警和通知，提醒工作人員及時處理。

5.4 應用服務層

應用服務層是整個系統中最上層的部分，提供了用戶交互和數據展示的功能。在該層中，可以開發多種應用程序和服務，如Web 應用、移動應用、可視化界面等，以便用戶實時監測機電設備用電情況和異常情況。具備的功能包括：

一是實時數據展示。將實時采集到的數據以可視化的方式展示給用戶，如電流、電壓、功率等數據。

二是歷史數據查詢。提供歷史數據查詢功能，方便用戶對機電設備用電情況進行分析和比較，如按天、按月、按季度等不同時間維度進行數據查詢。

三是異常報警和處理。及時發現機電設備用電異常情況，并進行報警和通知，同時提供異常處理功能，如對異常機電設備進行停機維修、更換設備等操作。

四是用戶權限管理。管理用戶的權限，如設置不同的用戶權限等級，對不同的用戶進行數據訪問控制，保護數據的安全性和隱私性。應用服務層可以通過Web 應用、移動應用等多種形式進行展示，方便用戶在任何時間和地點對機電設備用電情況進行監測和管理。應用服務層需要與數據存儲和處理層、通信傳輸層、傳感器采集層等部分相互配合，共同構建出高效、可靠、安全的機電設備用電異常自動監測系統。監測系統運行流程如圖1所示。

6 結語

本文介紹了一種基于物聯網技術的高速公路機電設備用電異常自動監測系統。該系統由傳感器采集層、通信傳輸層、數據存儲和處理層、應用服務層等多個模塊構成，實現了對機電設備用電情況的自動監測和異常檢測。在未來的應用中，該系統可以進一步優化和升級，以更好地適應高速公路機電設備的實際使用情況，為交通運輸行業的發展作出貢獻。