摘要：目前，现场运行的环网柜中均未安装温控和除湿远程监控系统。随着负荷的增大，环网柜内部曾发生过因温度过高而造成柜子故障甚至烧毁。未解决环网柜温度过高问题，消除本身缺陷带来的安全风险隐患，实现监测的功能，需要在现有建成的环网柜中安装智能环境监控系统。智能环网柜环境监控系统，可以将环网柜内温度工况实时传至运维班，根据工况数据及时开展运行维护工作，确保设施安全可靠运行。

  环网柜通常是由主开关、机构箱、母线、一次电缆室及二次电缆小室等构成。其中，主开关一般为负荷开关或断路器，能够控制本单元通断，机构箱则负责对主开关进行分合闸操作，而母线用于与其他环网柜之间建立起电气连接，一次电缆室用于一次电缆、PT、CT等设备的安装，二次电缆小室则用于二次控制电路的布线工作。环网柜的主要优势表现为：保证在正常通电的基础上，减小设备体积、质量，便于安装等。环网柜分类：第一，根据绝缘分类。根据绝缘分类，可将环网柜分为空气绝缘环网柜、气体绝缘环网柜和固体绝缘环网柜3大类。空气绝缘环网柜只是将负荷开关密封在SF6当中，其余部分还是暴露于空气中；而气体绝缘环网柜又被称作“全绝缘柜”，其主开关全部处于封闭状态；固体绝缘环网柜采用环氧树脂作为绝缘材料。第二，依照结构形式分类。根据结构及形式分类，可将环网柜分为单元柜和共箱柜2大类。其中，空气绝缘环网柜和固体绝缘环网柜均为单元柜形式，气体绝缘环网柜也有单元柜形式，但是以共箱柜居多。环网柜具有电能分配、中转和联络作用，主要使用在在以下场合：①室外开闭所，主要使用全绝缘环网柜或固体绝缘环网柜；②室内开闭所，主要是采用空气绝缘环网柜或固体绝缘环网柜；③用户配电房，主要使用空气绝缘环网柜或固体绝缘环网柜；④在欧式箱变应用中，空气绝缘环网柜、气体绝缘环网柜或固体绝缘环网柜都能够顺利使用。

  环网柜的现场设备层采用的温度监控系统，包含了控制器、系统模块和封闭良好的冷却风扇。它可以监测环境中的温度、露点温度和烟雾浓度，还可以依据当前环境的状况，通过远程云服务器智能控制启停冷却风扇，解决过温现象的发生。它能感应环境中的烟雾浓度来预警柜内火灾。当柜内有烟雾产生时，能自动关闭加热器和风扇，避免事故扩大，便于立即处理。环网柜中每个隔室的环境参数因运行状态、外因的不同，存在一定的差异。温度监控系统通过环网柜间隔中的每个系统模块，实现对环网柜的温度、露点温度和烟雾浓度数据的采集，通过Mod-bus规约RS485通信接口连接智能终端模块，进而将数据上传至云服务器上。云服务器会通过专业的算法或用户的指令将控制命令下达至环网柜中的控制器，进而控制冷却风扇，实现对环网柜的环境治理。

  通信系统由智能终端、基站和智能云平台组成。系统成本低、功耗小，支持星形拓扑结构，可扩展性和可伸缩性好，能很好地解决目前环网柜建设过程中面临的设施分散、不利于集中监测的问题。（1）监控节点与基站通信。温度传感器采集环境数据，然后监测节点以扩频的433MHz无线链路方式传送至基站。（2）基站与后台服务器通信。基站通过3G/4G网络或者有线网络将数据上传到云端服务器，实现远端对环网柜运作时的状态实时监控。

  整个系统由前端数据采集终端、无线通信终端、无线通信基站、云端服务器、APP交互界面、PC端、控制管理系统和执行系统组成。用户端能够最终靠APP交互界面或者PC端的管理页面进行设备管理。本着对系统持续不断的增加设备和扩容的考虑，系统模块设计时采用模块化设计，方便在不同阶段增加、修改、删除设备功能。系统客户端灵活配置，极大地避免了传统软件系统全部定制的弊端，避免了系统软件大规模的开发工作，减小了人力成本。

  数据在采集到存表的过程中，受到了若干降低数据准确性的影响，如噪声影响、电磁波影响、天气影响等，因此，对上传的数据做一定的预处理显得很必要。对于不合理的温度，进行如下针对性删除。（1）从信号强度开始判定，信号强度小于35dB的温度信息，可以客观判定温度不准确，采集之后直接抛弃，自动将上次采集到的有效温度作为本次采集的温度录入。（2）对于信号强度正常，温度出现跳跃的温度信息，采用搜索比较的方法筛选并删除，实施方案为搜索上一分钟内采集温度的平均值和下次采集的温度做比较。如果采集温度不在这两次的温度范围内，则比较采集温度和前后两次温度，如过温差均大于2K，则认为此次采集为受到周围环境影响的采集，自动修复温度（上次温度和下次温度的中间值），并进行录入。

  温度超过预设范围，主要有两个原因：一：是载流量过大，二是设备老化或接触不良。在中国天气网查询监测区域内的温度数据，计算测温点历史温度与环境历史温度的差值。根据每日平均温差分析温差变化趋势，如果温差不呈上涨的趋势，则说明是载流量过大造成温度过高；如果温差呈上涨的趋势，则说明是设备老化或接触不良。

  对监测区域内所有设备做比较分析，可以找出薄弱环节。具体方法如下：以负荷高峰时段作为时间节点，统计该时段测量点温度增长情况，记录同级别的各个测量点的温度差值，然后计算出所有测量点温差平均值，按照差值大小对超过温差平均值的测量点进行排序；统计一个月内超过平均温差的次数，按照次数多少来确定薄弱点，从而对薄弱点进行重点防范。现有的温度监测系统往往只能获取实时数据，不能预知未来的情况。本系统采取了温度预测算法：径向基函数（RBF）神经网络，其是一种前馈式神经网络，在前向网络中RBF网络是完成非线性映射功能的最优网络，它的训练方法快速易行，具有全局最优的性能，是目前应用最广泛的神经网络之一。RBF神经网络是一种三层前向网络：第一层为输入层，由信号节点组成；第二层为隐含层，隐层中的传递函数是局部响应的RBF，它是对称中心径向对称且衰减的非线性函数（例如高斯函数），该层的节点数视所描述问题的需求而定；第三层为输出层，其传递函数是线性的，它是对输入模式作出的响应。RBF神经网络在隐含层中利用径向基函数对输入量进行变换，把输入的低维数据转换到高维空间中，低维空间内线性不可分的问题也就转变为高维空间内的线性可分问题。由于RBF神经网络由于输入层到隐含层的映射存在非线性，而隐含层空间到输出空间的映射却是线性的，来提升了学习速度，具有很强的非线性拟合能力，同时也避免了局部极小问题。

  下面对温度监测管理软件系统的运作情况进行展示。系统登录用户分为管理员用户和普通注册用户。管理员用户拥有增删改查测量点信息、用户个人信息、设置报警、忽略报警的功能，普通注册用户拥有查询测量点信息、设置报警、忽略报警的功能。进入管理系统后，界面左侧以树形栏的形式分层显示了系统管理的所有设备。下图是网关大纲视图，显示了该网关下所有采集器的温度情况，包括采集器的最近一次信息更新时间、当前最高和最低温度，以及一小时内的最高和最低温度。

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