電力企業(yè)無感識別智能工器具管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

常榮，張丙珍，鄭博文，李邦源

（云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司玉溪供電局，玉溪 653100）

引言

在目前經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大環(huán)境下，國家電網(wǎng)或者電力企業(yè)的發(fā)展也在水漲船高得迅速發(fā)展，電力企業(yè)對于工藝流程中的要求和規(guī)范不斷提高，而工器具的種類也從過去的簡易工具逐步向高精尖的儀器方向靠攏[1]。然而，僅僅依靠人數(shù)不多的管理人員進(jìn)行人工管理，那么一直劇增的工作量會大量消耗人力物力，甚至導(dǎo)致日常工作的開展速度十分緩慢；與此同時(shí)，行業(yè)內(nèi)主流的傳統(tǒng)電網(wǎng)設(shè)備分類和管理并不能達(dá)到很好的效果，存在脫機(jī)、滯后及兼容性很差等問題，這就導(dǎo)致了電力企業(yè)存在很大的管理缺點(diǎn)和安全隱患[2-4]。鑒于目前國家電力企業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)的腳步不斷加快，需要建立一套科學(xué)高效、安全可靠的智能工器具管理系統(tǒng)來對高精度工器具進(jìn)行安全維護(hù)，使得工器具的日常應(yīng)用都能得到規(guī)范的使用和歸還[5]。

Satish等人[6]設(shè)計(jì)了一種基于人工智能的電力管理系統(tǒng)的線路指數(shù)方法，以便采取一些糾正措施來解決電力系統(tǒng)管理混亂的問題。最終得出結(jié)論，采取人工智能的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法能夠降低電力管理系統(tǒng)的出錯(cuò)率[7]，并提高了系統(tǒng)的智能化和自動(dòng)化?；谀壳肮て骶叩淖饨杌顒?dòng)十分頻繁，余銀等人[8]利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)設(shè)計(jì)了一款基于移動(dòng)客戶端的智能工器具管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)的使用方法和功能設(shè)置都較為簡單，能夠較大程度地降低人力成本和運(yùn)維成本。隆茂等人[9,10]在綜合考慮了工器具的形狀材料、識別穩(wěn)定性等特點(diǎn)之后，提出了一套能夠自動(dòng)識別的電力工器具管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有較高的自動(dòng)讀取和無感識別效率，在一定程度上提高了工器具管理的效率和自動(dòng)化程度。侯峰等人[11]基于“云技術(shù)”的自動(dòng)模式識別技術(shù)，研究了工器具管理系統(tǒng)的身份標(biāo)識、出入庫記錄和安全周期預(yù)警的功能。該系統(tǒng)采用了指紋登錄和智能感應(yīng)[12-14]等技術(shù)，縮短了出入庫的時(shí)間，提高了工作效率。

從各個(gè)研究團(tuán)隊(duì)的研究成果可以得出結(jié)論，目前大多數(shù)工器具管理系統(tǒng)并不能解決人工效率低、出錯(cuò)率較高等問題[15,16]。而目前的管理系統(tǒng)信息化、自動(dòng)化、智能化很低，不僅無法提供工器具的生命周期、狀態(tài)管理或者智能應(yīng)用等功能[17]，而且除了工器具的價(jià)格不斷上漲之外，工器具的大量使用也不得不讓工器具分類這一重要研究內(nèi)容逐漸被人們所關(guān)注。

本文基于筆者所在的公司對工器具管理系統(tǒng)的需求，設(shè)計(jì)了一套無感識別智能工器具管理系統(tǒng)，以應(yīng)用于電力企業(yè)的工器具日常管理工作。該系統(tǒng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等人工智能技術(shù)，建立了無感識別、大數(shù)據(jù)庫、工器具生命周期管理、在線流程及狀態(tài)監(jiān)控等先進(jìn)功能，提高日常管理的效率。與此同時(shí)，本文所設(shè)計(jì)的管理系統(tǒng)具有一定的預(yù)測功能，提高了系統(tǒng)智能性和先進(jìn)性。

1 智能工器具管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

1.1 全生命周期管理功能模塊設(shè)計(jì)

全生命周期管理能夠?qū)て骶叩馁Y料、狀態(tài)和臺賬進(jìn)行管理，并且在工器具的狀態(tài)發(fā)生改變的時(shí)候進(jìn)行主動(dòng)記錄，形成臺賬記錄。與此同時(shí)，整個(gè)系統(tǒng)在運(yùn)行過程中進(jìn)行數(shù)據(jù)的自我保存和備份，這樣會保證系統(tǒng)數(shù)據(jù)不會在運(yùn)行過程中因?yàn)橥话l(fā)故障而導(dǎo)致遺失，也就避免了造成電力企業(yè)倉庫混亂的可能。本文設(shè)計(jì)的生命周期管理流程如圖1。

圖1 工器具全生命周期流程圖

1.2 RFID標(biāo)簽及安全門設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

工器具的工具及其附帶物件的監(jiān)控可以通過電子標(biāo)簽來實(shí)現(xiàn)，在工器具上貼上電子標(biāo)簽，設(shè)備離開或者進(jìn)入工器具庫房時(shí)可以被安全門自動(dòng)讀取到設(shè)備的內(nèi)在編號，并且管理系統(tǒng)能夠在讀取設(shè)備編號之后進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)的更改，以此來實(shí)現(xiàn)與視頻監(jiān)控的軟件平臺進(jìn)行相互銜接。

RFID安全門的優(yōu)勢在于能夠順利感知到被貼上電子標(biāo)簽的設(shè)備。檢測設(shè)備對于電力企業(yè)的意義很重要，檢測系統(tǒng)或者設(shè)備必須對工器具的控制達(dá)到很高的要求，以此來實(shí)現(xiàn)防盜、監(jiān)控、安全等不同方面的目的。同時(shí)，檢測設(shè)備能夠?qū)Σ煌O(shè)備的磁通量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，在工器具出現(xiàn)狀態(tài)異常時(shí)自動(dòng)判斷是否進(jìn)行報(bào)警鳴響。

本文采用BRT-37超高頻PCB抗金屬標(biāo)簽，在具有響應(yīng)范圍廣、尺寸小巧及靈敏度高等特點(diǎn)的同時(shí)，適用于不同的金屬環(huán)境而不會出現(xiàn)各種錯(cuò)誤。安全門則采用了本公司的BRC-04C超高頻安全門，該安全門能夠在很大程度上不被內(nèi)部或者外界環(huán)境影響，具有精度較高的自動(dòng)增益控制技術(shù)。佩戴了電子標(biāo)簽的工器具在進(jìn)入或者離開工器具庫房的時(shí)候，也就進(jìn)入了自動(dòng)識別裝置的感知范圍，此時(shí)自動(dòng)識別裝置便會通過云計(jì)算平臺對電子標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取和記錄，并且經(jīng)過射頻信號所產(chǎn)生的感應(yīng)電流對不同的工器具進(jìn)行分類和記錄。本文所采用的無感識別電子標(biāo)簽如圖2所示，本文所使用的自動(dòng)識別設(shè)備為高頻頻段（13.56 MHz）下的射頻讀寫器，如圖3所示，無感識別的應(yīng)用原理圖如圖4所示。

圖2 無感識別電子標(biāo)簽

圖3 自動(dòng)讀寫設(shè)備

圖4 無感識別工作原理

1.3 視頻監(jiān)控功能模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

本文所設(shè)計(jì)的視頻監(jiān)控功能模塊采用LAN進(jìn)行24小時(shí)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，并且在工器具的狀態(tài)發(fā)生變化時(shí)，會自動(dòng)將設(shè)備編號、設(shè)備狀態(tài)和變化數(shù)據(jù)自動(dòng)記錄在數(shù)據(jù)庫中，以便隨時(shí)調(diào)取。視頻監(jiān)控的位置設(shè)置分別為工器具庫房入口處、工器具室內(nèi)天花板墻角處，將大華高清網(wǎng)絡(luò)攝像頭與所開發(fā)的監(jiān)控插件進(jìn)行相互關(guān)聯(lián)。實(shí)時(shí)監(jiān)控的實(shí)現(xiàn)效果如圖5所示。

圖5 實(shí)時(shí)監(jiān)控效果圖

1.4 大數(shù)據(jù)挖掘模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

本文所設(shè)計(jì)的智能工器具管理系統(tǒng)能夠在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的處理基礎(chǔ)之上，通過相關(guān)性分析等數(shù)學(xué)工具進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，其中包括支持回歸、ARMR和GBDT等數(shù)學(xué)模型進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)分析，并且通過大數(shù)據(jù)庫對工器具進(jìn)行未來的使用預(yù)測，如圖6所示。本文所采用的大數(shù)據(jù)挖掘模塊將自動(dòng)識別裝置與通信網(wǎng)絡(luò)相互關(guān)聯(lián)，通過與云端的大數(shù)據(jù)庫和自動(dòng)識別裝置所讀取到的數(shù)據(jù)信息相互結(jié)合，之后根據(jù)工作的需要生成各項(xiàng)數(shù)據(jù)記錄和預(yù)警信息，能夠自由通過數(shù)據(jù)讀取裝置、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器和云端計(jì)算機(jī)進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)支持。

圖6 數(shù)據(jù)挖掘模塊設(shè)計(jì)

本文所設(shè)計(jì)的工器具管理系統(tǒng)是通過以Java為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘工具Weka來實(shí)現(xiàn)的，該工具的優(yōu)勢在于能夠與人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行融合交互，通過Java數(shù)據(jù)庫的接口實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的挖掘和數(shù)據(jù)特征、分析及預(yù)測建模。通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立，能夠利用Weka的Multilayer Perceptron類進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測，最后輸出具有參考性的預(yù)測變化曲線。從圖7可以看到，通過本文所設(shè)計(jì)的模型和算法能夠?qū)て骶呓^緣膠墊XB001進(jìn)行日常使用量的統(tǒng)計(jì)和未來一段時(shí)間的使用量預(yù)測。通過該系統(tǒng)，管理人員或者系統(tǒng)操作人員能夠?qū)θ蘸蟮墓ぷ鬟M(jìn)行更方便地提前運(yùn)作。

圖7 絕緣膠墊XB001使用預(yù)測

2 無感識別智能工器具管理系統(tǒng)性能測試

本文在進(jìn)行系統(tǒng)性能測試的環(huán)境搭建如表1所示。

表1 測試環(huán)境配置

本文在實(shí)驗(yàn)過程中，通過使用單線程、雙線程和四線程的設(shè)備來進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，通過計(jì)算每組實(shí)驗(yàn)所花費(fèi)的時(shí)間來進(jìn)行結(jié)果分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖8所示。從圖8的內(nèi)容可以得到結(jié)論，單線程在無感識別工器具中所花費(fèi)的時(shí)間為1.2～1.6 s之內(nèi)，使用雙線程進(jìn)行測試所花費(fèi)的時(shí)間為0.9～1.3 s，而四線程進(jìn)行測試所花費(fèi)的時(shí)間已經(jīng)降低到了0.6 s左右。也就是說，隨著線程數(shù)量的增加，無感識別所花費(fèi)的時(shí)間也在不斷降低，并且，線程數(shù)量越大，無感識別的時(shí)間也會呈現(xiàn)出較為平緩的時(shí)間波動(dòng)，時(shí)間起伏更為平緩。

圖8 無感識別實(shí)驗(yàn)結(jié)果變化圖

本文對不同的系統(tǒng)指標(biāo)進(jìn)行了性能測試，模擬了用戶在不同操作下所產(chǎn)生的的數(shù)據(jù)信號，統(tǒng)計(jì)了不同指標(biāo)在操作過程中的系統(tǒng)平均響應(yīng)時(shí)間，以此作為智能工器具管理系統(tǒng)的性能測試結(jié)果。最終所得到的系統(tǒng)測試結(jié)果如表2所示。

表2 性能測試結(jié)果

從表2中的內(nèi)容可以分析出，管理系統(tǒng)對于大數(shù)據(jù)庫的讀取能力是比較強(qiáng)的，平均響應(yīng)時(shí)間都在1 s以內(nèi)，而RFID作為硬件設(shè)備的讀取能力雖然在2 s左右，但是相比較其他系統(tǒng)而言，響應(yīng)時(shí)間得到了較大程度的改善。二者的數(shù)據(jù)讀取能力和系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間都符合系統(tǒng)的性能要求。

本文為了測試智能工器具管理系統(tǒng)在不同數(shù)量的用戶同時(shí)在線時(shí)的性能和系統(tǒng)穩(wěn)定性，模擬了不同數(shù)量的用戶個(gè)數(shù)，并進(jìn)行了150次模擬，最后得到的系統(tǒng)并發(fā)測試結(jié)果如表3所示。

表3 并發(fā)測試結(jié)果

從表3可以看出，就用戶的數(shù)量而言，系統(tǒng)并發(fā)量越大，網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載能力也隨之下降，但是變化幅度并不大，對系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性并沒有較大影響。目前系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行環(huán)境是100 MB/s，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境良好，當(dāng)有100個(gè)并發(fā)用戶同時(shí)存在時(shí)，系統(tǒng)的負(fù)載能力達(dá)到了392.22 KBps；當(dāng)用戶并發(fā)量達(dá)到了200時(shí)，系統(tǒng)負(fù)載能力降低到了385.03 KBps；而當(dāng)用戶并發(fā)量增加到300時(shí)，系統(tǒng)負(fù)載能力也僅僅是降低到了378.05 KBps。在并發(fā)量從100增加至200和200增加至300的過程中，網(wǎng)絡(luò)負(fù)載能力的變化幅度只有1.8 %左右，影響并不大。

綜上所述，本文所設(shè)計(jì)的無感識別智能工器具管理系統(tǒng)不僅在添加了人工智能技術(shù)和無感識別技術(shù)之后能夠保證較高的準(zhǔn)確率，也能夠在較大的用戶并發(fā)量下保證良好的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載能力和系統(tǒng)綜合性能。

3 結(jié)論

為了解決目前大多數(shù)工器具管理系統(tǒng)信息化、自動(dòng)化、智能化較低的問題，本文基于無感識別技術(shù)（RFID）、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和云計(jì)算平臺，構(gòu)建了面向電力企業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)，結(jié)合遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控平臺，設(shè)計(jì)了一款電力企業(yè)工器具智能管理系統(tǒng)，以此降低系統(tǒng)錯(cuò)誤率、提高智能化等問題，適應(yīng)電力企業(yè)的發(fā)展速度。本文所設(shè)計(jì)的智能管理系統(tǒng)從軟件和硬件方面整合了電力企業(yè)的各類工具器，在管理系統(tǒng)中加入了RFID、視頻實(shí)時(shí)監(jiān)控、大數(shù)據(jù)挖掘和無感識別模塊，并與SCADA系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。同時(shí)，全生命周期管理一改過往人工操作速度慢和出錯(cuò)率較高的問題，并在機(jī)器學(xué)習(xí)算法的幫助下，使大量的數(shù)據(jù)能夠被較好地應(yīng)用和管理。最終的系統(tǒng)測試結(jié)果顯示，本文所設(shè)計(jì)的無感識別智能工器具管理系統(tǒng)不僅在添加了人工智能技術(shù)和無感識別技術(shù)之后能夠保證較高的準(zhǔn)確率，也能夠在較大的用戶并發(fā)量下保證良好的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載能力和系統(tǒng)綜合性能。