电气设备安全一直是建筑内部安全的重点，每年因电气设备安全引发的火灾事故很多。电气设备是否正常运行，对人们的生产和生活造成很大影响。传统电气设备往往独立运行，工作人员很难及时掌握供电系统的安全状态，因此，电气系统能否实现智能监测尤为重要。

本文介绍的建筑供电安全监测系统旨在通过物联网的监测手段解决上述问题。通过物联网终端不断汇集电气终端的电压、电流、温度等信息，并将信息上传至供电系统安全监测平台，当终端监测到系统故障时，及时安排线下工作人员进行故障排查和维修，将可能发生的故障遏制在萌芽状态。系统实现从前端采集到后端监控再到线下维护的闭环，提升建筑供电系统的安全监测能力，降低故障和不良后果发生的几率。

一、系统组成

本系统由智能采集终端、有线/无线传输模块、智能分析平台组成。其中采集终端跟各传感器相连，提供供电、触发信号等，并汇集传感器采集的数据；传输模块负责数据的传输；系统支持有线、无线网络，能够提供无线网络信号不佳、网线铺设困难等不同场景下的数据传输能力；供电系统安全监测管理平台则是整个系统的大脑，通过阈值报警和智能分析预警相结合，实现从单纯的信号采集到实现建筑供电回路安全监测管理的逻辑转换。

系统架构分为数据采集层、传输层、应用层三部分，这三部分之间紧密联系，又互相解耦。

二、系统功能

（一）电气回路安全状态数据的采集

系统前端基于ARM芯片构建一套数据采集装置。采集装置能够有效连接温度传感器、电流传感器、电压传感器、剩余电流传感器，采集电路回路系统中的电压、电流、温度等数据。

（二）安全状态数据的远程传输功能

系统提供基于网络的数据传输能力。传输模块将采集到的顺序数据打包成协议约定的传输格式，并将数据传输至指定的服务器端。

（三）后台数据可视化功能

系统web端读取数据库数据，并在前端页面进行展示，实现数据的可视化功能，主要包括实时数据显示、历史数据统计查询、数据的各类图表显示等。

（四）智能数据分析功能

后端除了能够实现基于阈值的报警功能外，还能根据特征数据实现异常点的故障预警。系统采用智能分析算法，综合系统的长期监测数据实现离群点的检测，对可能发生的异常数据进行报警。

三、前端数据采集和传输模块的设计

前端主要实现数据采集和数据传输功能。模块以ARM芯片为核心构建。包括MCU、数据采集模块、数据预处理模块、通信模块等，另附状态监测灯、声光报警装置等。

（一）MCU

终端设计采用的STM32F103RCT6是意法半导体推出的STM32系列MCU，具有DAC和ADC通道，可满足电气回路安全监测对于三相电压、三相电流、剩余电流、温度的数据采集和数据传输的需求、前端声光报警的需求、设备互联的需求。

（二）数据预处理模块

数据预处理主要通过预处理芯片实现。预处理芯片能够对电流电压模拟信号进行数字化，输出系统需要的相关参数。

要实现三路电压和电流的监测，至少需要6路ADC输入接口，实现模数转换后，将数据传输至MCU相应的SPI接口。

剩余电流的监测可以采用单相计量芯片，负责对剩余电流信号进行模数转换，同样将数据传输至MCU相应的SPI接口。

（三）数据传输模块

数据传输模块主要实现两部分功能，一部分功能是网络通信，实现采集后数据向后端平台的传输，另一部分功能是设备互联网，实现前端不同节点的设备互联。

前端的网络通信支持有线网络和4G无线通信。通过有线和无线结合的传输方式，实现前端的灵活部署，降低部署成本。

设备互联则可以有效解决建筑内部网络信号差的区域数据传输问题。信号差区域的设备可以级联到附近的传输节点，不必全部都直接与后端连接，大大降低了设备的安装难度。

（四）声光报警模块

MCU通过SPIO接口连接状态灯、报警灯和喇叭。状态灯主要显示前端设备的工作状态；在前端接收到的相电流、相电压、剩余电流超出阈值规定的范围时，报警灯和喇叭在没有后端支撑的情况下可以实现快速报警，提醒现场工作人员。

四、后端智能监测分析系统的设计

后端除具备基本的数据显示、数据查询、数据图表化展示和阈值报警外，还具备智能分析功能。系统以三相电压、三相电流、剩余电流和温度为特征数据，构建特征向量，采用K-means算法进行离群点的检测。

后端平台会按照一定周期对数据进行分析，输出分析结果，并在平台上进行展示。系统将根据K-means算法的输出结果，划分正常和异常数据。如果异常数据超出一定数量，则认为监测数据出现异常，触发系统预警，并通过平台向使用者发出预警提示。使用者接收到预警信息后，对前端的供电回路进行检修维护，若下一个周期内离群点数量恢复到正常状态，则解除预警，由此完成系统的闭环。

五、结语

本文详细介绍了基于物联网技术开发的一套建筑电气回路安全智能监测系统。系统前端基于ARM芯片构建前端采集系统和通信传输系统，实现对电气回路基本状态数据的采集和传输。数据传输到后端后，企服快车面实现基本的数据显示和异常报警，另企服快车面采用K-means聚类算法实现对离群点的检测，通过离群点出现的数量判断是否发生预警，并及时反馈给现场工作人员，实现流程闭环。

该系统能够满足建筑供电回路安全监测的使用需求，具有一定的应用价值。下一步，将进一步提高系统智能分析能力，改进和更新算法，加强实验和验证，提升预警的准确性。

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