引 言

由于高原山地复杂的地质条件与气候环境的影响,使得大多数山地变电站普遍存在潜在的地质安全风险.随着近年来气候条件的影响,导致山地变电站地质灾害的发生率不断地升高,带来严重的经济损失和社会损失.因此,为了最大限度地预防山地变电站影响的同时促进我国电力事业正常发展,山地变电站安全风险传感监测工作就显得尤为重要.

2016年开始，O2O上门服务的公司已经开始受到资本冷落，甚至投资人达到谈及“O2O”而色变，大规模的融资事件已经极少发生。

常用的地质信息获取技术主要有遥感技术,钻探技术等.李晓龙等人研究了光纤Bragg光栅光纤传感网对山地边地质与应变桩的坡度进行监测[1];Kabirzadeh H等基于WebGIS技术开发了泥石流监测预警系统[2];Zhong Jinjin等提出了使用宇宙射线监测地质情况[3];严加永等提出了基于重力和磁场的多尺度边缘检测的地质结构信息识别和提取方法[4];Du Cui等基于地面穿透雷达技术对矿山地质进行快速断层扫描[5].

光纤传感具有响应时间快、分辨率高、可靠性高、远距离无失真传输、抗电磁干扰能力强等诸多优点,被广泛应用于恶劣环境的监测系统中[1].

本文基于光纤传感技术对山地变电站边坡进行远程监测,再通过电力网传输至远程统一信息平台分析处理,现场试验中取得了良好的效果.

1 山地变电站边坡传感原理

光纤传感器将来自光源的光经过光纤送入调制器,使待测参数与进入调制器的光相互作用后,导致光的光学性质发生变化,再经过光纤送入光探测器,经解调后，获得被测参数. 这样，在传感过程中光源发出的光波由传输通道经连接器进入传感光栅，传感光栅在外场的作用下,对光波进行调制;接着,带有外场信息的调制光波被传感光栅反射进入接收通道后再被探测器接收解调并输出[6].这样,由于探测器接收的光谱包含了外场作用的信息,因此可分析出外场的情况.

式中:YF为结构形系数; αH是宿主结构的热膨胀系数;αΛ为光纤热膨胀系数.

②可扩展性。系统采用B/S方式，三层结构分布式设计，可以方便地通过部署多个视频服务器增加系统支持的监控点数量，对系统进行扩容。

在对山地变电站边坡测量过程中,弹性元件参考温度为T0,若结构不受任何外部机械荷载的作用,但温度发生了ΔT的变化,由于光纤和宿主结构之间的热膨胀系数失配将产生附加应变.这种热致应力可表示为

Δσ=YF(αH-αΛ)ΔT.

(1)

山地变电站,顾名思义,是建设在山地的变电站,连接城市供电网及输电铁塔的枢纽,作用巨大.但因其地质环境相对恶劣,因此要对边坡进行监测,这主要体现在对边坡滑面的监测上.滑面是滑坡体移动时,它与母体之间形成一个界面并沿其下滑.为了监测到可能发生滑坡的边坡滑面的安全风险情况,可将光纤应变传感器安装在滑坡体内[7],当滑动面发生位移时,传感器发生变形,通过测量光纤的应变,从而判断边坡滑面的风险情况.

一般地,光纤传感器的波长可视为外加应力和温度(σ,T)的函数,即λB:λB(σ,T)． 波长移位可表示为相对于初始参考状态(σ0,T0)的变化:

ΔλB=λB(σ,T)-λB(σ0,T0) ,

布病骨关节炎X线检查可有关节面狭窄和骨赘形成[7-8]。CT显示，骨质破坏多表现为椎体边缘低密度灶，椎间隙正常或者轻度狭窄。MRI显示，多表现为病变椎体及椎间盘呈T1低信号（T1W1），周围软组织内斑片状呈T2W1高信号影。而结核性骨关节炎CT，常见死骨及冷脓肿形成，与椎旁肌肉分界不清。以上可作为两者的鉴别点。

(2)

将式(2)作Taylor展开并取一级近似,则中心波长的偏移与应力和温度变化的关系为

(3)

式中：Δσ和ΔT分别是应力和温度相对于参考状态(σ0,T0)的改变量和分别是λB对σ和T的偏导.把式(2)代入式(3),则λB(σ,T)相对于σ和T的变化可进一步展开为

她立即瞥了两个黑斗篷一眼，还好，不像有人注意到。她赔出筹码，拿起茶杯来喝了一口，忽道：“该死我这记性！约了三点钟谈生意，会忘得干干净净。怎么办，易先生先替我打两圈，马上回来。”

(4)

变电站是电力系统重要的电力设施,它通过其变压器将各级电压的电网联系起来.

(5)

若引入应变和温度敏感系数Sε和ST:

于洪：上海财经大学中国公共财政研究院副院长、副教授、博士生导师，主要研究领域为社会保障，财税理论与政策

在该切换过程中，在网发电机数由2台增加至4台，推进电机M1-M4输出功率由额定功率占比2%提高至20%，设日常负荷保持不变为5 096 kW。设工况1时在网运行发电机为G1和G5，第130 s发电机G3和G7并网，第145 s时4台推进电机M1～M4功率由100 kW升至880 kW。

(6)

ST ≡αΛ+αn

基于ASI总线的物流自动化系统标准化设计……………………………………………… 卢风禄，王华（2-279）

(7)

把式(6)和(7)代入式(5),得

重大疫情的发生是导致动物发病的重要因素，如非洲猪瘟疫情，一旦疫情控制不当，就会被大面积传播，导致疫情加重，严重影响畜牧养殖业的发展以及人们的生命健康。

山地变电站及光纤传感架构如图1所示,主要分为三层: 山地变电站处理层、传输层和感知层.

(8)

若引入应变量再考虑外加应力引入的应变,则式(8)可表示为更为完整的光纤传感方程:

(9)

式(9)又可改写为

近几年来，我国选煤工业发展讯速，煤炭选煤技术形成规模化、专业化生产模式，选煤厂主要有炼焦煤选煤厂和动力煤选煤厂，工艺单一或复合，与矿井配套或不配套两种形式。在节能减排方面基本上具有相同的规律，都消耗一定的煤、电、油或其他能源，也都排放污染物。因此选煤厂开展行之有效的节能减排工作，是义不容辞的责任和义务。

(10)

式中,Sα≡ST+Sε(αH-αΛ)为表观应力、应变敏感系数.

3.2.4 血虚便秘证 主症：大便干结，艰涩难下。兼症：①面白无华；②唇甲色淡；③心悸目眩。舌脉指纹：①舌质淡嫩；②苔薄白；③脉细弱，指纹淡。

波长移位由应变引起,而反射光的波长对应力和应变非常敏感,当弹性体受到压力时, 光纤传感器发生应变,导致光纤反射光的峰值波长改变,这样,通过对波长改变量的检测可以实现对应力和应变的感知.本文对山地变电站边坡进行应力监测,即可分析出其安全风险.

2 山地变电站光纤传感架构

把式(1)代入式(4),得

近年来，国内侍酒师发展较快，有机构统计，目前国内侍酒师已达230位，还有更多的年轻人在考虑进入侍酒师行业，AS人数也在逐年增长。尽管如此，目前活跃在国内的AS还不到10位，考MS的就更少，有的已经去创业，不再继续考下去，有的则准备继续攻关升级，Arneis便是其中一位。

其中,光纤传感架构位于第一层[8].主要由部署在各个感知对象的若干感知节点组成,这些感知节点通过自组织方式构建感知网络,实现对物理世界的协同感知、智能识别、信息采集处理和自动控制等.光纤传感得到的边坡信息汇集到变电站站端集成系统.由于汇集的信息不仅分布范围广,而且数据结构复杂、信息量庞大,因此,通过网络层传给应用层,可以借助云计算、模糊识别等技术,对海量数据进行存储、分析、聚合、计算、智能化的决策和控制.这样,变电站集成系统级信息,以及物与物、物与人的信息,方便对各种业务进行支撑.

图1 山地变电站光纤传感架构 Fig.1 Structure of mountain substation optical fiber sensing

3 光纤传感远程监测系统设计

光纤传感远程监测系统包括嵌入式系统终端及远程数据管理系统.各子系统分别承担监测系统的不同功能,它们之间协同工作.在嵌入式系统终端前端采用光纤传感器,组成了光纤传感节点,再经光纤主干网传至嵌入式系统终端,最后通过电力网传送到远程统一信息平台[9-10].

信息的传输采用光纤以太网为主干,搭建光纤传感器网络,节点上安装有多种光纤传感器以监测山地变电站地质环境信息[11].

其中,嵌入式系统终端包括数据采集子系统、数据传输子系统两大部分,如图2所示.

图2 嵌入式系统终端结构 Fig.2 Structure of embedded system terminal

要实现远程数据的监测,整个系统的构建须合理,且应具有很高的扩展性.系统的硬件结构框图设计如图3所示.

图3 系统硬件结构 Fig.3 Structure of system hardware

作为一款远程数据监测仪器,必须是24小时存储采集数据.本系统设计了5路AD,每路都是100 kSPS同时采样.

系统实现的功能分两块:一是单独嵌入式系统终端的功能,包括LCD界面网络参数设置、AD采样参数(采样率、采样方式、采样延时等)、LCD背光时间、系统时间、工作模式以及信号的处理等;二是网络联机模式的功能,可远程完成嵌入式系统终端的所有现场功能.系统主程序流程如图4所示.

图4 系统主程序流程图 Fig.4 Flowchat of main program

4 仿真实验

选择某220 kV山地变电站作为试验点,将光纤传感器布置在山地变电站边坡地带,通过山地变电站布设的光纤传感器监测现场山地变电站边坡信息,再通过电力网传送至变电站主站的统一信息平台进行实时监控.

统一信息平台实时监控界面如图5所示.

图5 统一信息平台系统 Fig.5 Unified information platform system

基于统一信息平台可以对山地变电站信息进行远程实时监测以及对网络传输的数据进行分类处理.

具体山地变电站边坡应力监测如表1所示，图6给出了山地变电站边坡应力变化情况.

研究对象主要涉及“九天”部分管理和演艺人员、游人；台湾研究阵头的学者；台中体育学院部分师生，共计27人。

表1 山地变电站边坡应力监测 Tab.1 Mountain substation stress monitoring

传感器最大值/kPa测量时间最小值/kPa测量时间1号2487 622017⁃02⁃081952 432018⁃01⁃152号2374 732017⁃02⁃082100 652018⁃01⁃153号2476 482017⁃02⁃081937 872018⁃01⁃154号2902 152017⁃02⁃082689 642018⁃01⁃155号2589 862017⁃02⁃082165 462018⁃01⁃156号2248 792017⁃02⁃081974 712018⁃01⁃157号2976 832017⁃02⁃082875 242018⁃01⁃158号2476 472017⁃02⁃081843 632018⁃01⁃15

由表1可见:在光纤传感器中,8号传感器在近1年的时间范围内压力变化范围最大,为632.84 kPa;7号传感器在近1年的时间范围内压力变化范围最小,为101.59 kPa.图6给出的应力变化情况表明,从2017年2月8日到2018年1月15日,山地变电站边坡地带一直受到较大的压力作用,虽然尚在安全范围,山地变电站不存在安全风险,但是应该进一步加强实时监测和远程监控.

图6 山地变电站边坡应力变化 Fig.6 Slope stress change of mountain substation

5 结 论

文章针对山地变电站复杂的条件与气候环境,基于光纤传感技术对山地变电站边坡安全风险进行了监测技术研究.并在某220 kV山地变电站对山地变电站边坡信息特征参量进行测量、采集、传输至远程统一信息平台系统进行分析.现场试验结果显示该系统能够实时准确地监测所需参量,证明了系统的有效性和可行性,可为山地变电站安全提供保障,为后续进一步研究和推广提供了依据和指导.

参考文献

[1] 李晓龙, 李川, 王达达, 等. FBG传感技术在云南山地高压变电站及输变电设备在线监测中的应用研究[J]. 高压电器, 2013, 49: 36-44.

LI X L, LI C, WANG D D, et al. Application of FBG sensing technology in yunnan mountain high voltage substation and on-line monitoring of power transmission equipment[J]. High voltage electrical appliances, 2013, 49: 36-44. (in Chinese)

[2] KABIRZADEH H, KIM J W, SIDERIS M G. Micro-gravimetric monitoring of geological CO2 reservoirs[J]. International journal of greenhouse gas control, 2017, 56: 187-193.

[3] ZHONG J J, JIANG X. A case study of using cosmic ray muons to monitor supercritical CO2 migration in geological formations[J]. Energy procedia, 2015, 75: 2299-2304.

[4] 严加永, 吕庆田, 陈明春, 等.基于重磁场多尺度边缘检测的地质构造信息识别与提取——以铜陵矿集区为例[J]. 地球物理学报, 2015, 58(12): 4450-4464.

YAN J Y, LYU Q T, CHEN M C, et al. Identification and extraction of geological structure information based on multi-scale edge detection of gravity and magnetic fields: an example of the Tongling ore concentration area[J]. Acta geophysica sinica, 2015, 58 (12): 4450-4464. (in Chinese)

[5] DU C, YANG F, XU X J, et al. Coal mine geological hazardous body detection using surface ground penetrating radar velocity tomography[C]//Proceedings of the 15th International Conference on Ground Penetrating Radar, 2014: 339-344.

[6] ZHENG L, CHEN S, XIANG S, et al. Research of architecture and application of internet of things for smart grid[C]//International Conference on Computer Science & Service System (CSSS), 2012:760-764.

[7] MA B Y. New exploration of technology philosophy-from the Internet to the Internet of things[J]. Energy education science and technology part A: energy science and research, 2014, 12: 4497-4502.

[8] WANG X L. Improved adaptive filter with application to relative navigation[J]. GPS solutions, 2011, 15(2):121-128.

[9] SEPULVEDA F, PULLIAM J. The internet of geophysical things: raspberry Pi enhanced REF TEK (RaPiER) system integration and evaluation[J]. Seismological research letters, 2016, 87(2A): 345-357.

[10] PRIMDAHL F, MERAYO JMG, BRAUER P, et al. Internal field of homogeneously magnetized toroid sensor for proton free precession magnetometer[J].Measurement science & technology, 2005, 16 (2):590-593.

[11] MA B Y. New exploration of technology philosophy-From the Internet to the Internet of things[J]. Energy education science and technology part A: energy science and research, 2014, 12: 4497-4502.