无线传感器网络在电力铁塔山火监测中的应用

山火燃烧形成的导电物质,在导线与地面间产生大量电荷,造成导线对地放电;烟雾使得输电线路之间发生空气间隙被击穿,导致线路跳闸或停运事故。针对山火导致输电线路跳闸故障多发且防治困难的问题,基于无线传感器网络技术,选取变电站周围3个塔架,安装三套山火监测设备,对变电站周围的烟雾、温湿度、CO和H2S进行实时监测,系统实现了对变电站周围的火情发现和输电线路运行的火险警告。监测结果表明:在4月23号~6月16号期间,温度的变化范围为10~35℃,湿度的变化范围为20%~80%RH,CO的变化范围为(0~7)×10-6,H2S为0。系统运行至今,成功监测变电站周围两次森林火灾。     

啁啾光纤光栅的光谱特性研究

在啁啾光栅中2个模式之间会发生耦合,要了解啁啾光栅的物理和传感特性,提高反射谱的精度,就必须对啁啾光栅的耦合模理论做深入研究。通过啁啾光栅的耦合方程,并采取合适的坐标变换,利用Matlab进行了数值模拟仿真研究,分别讨论了啁啾光栅耦合模型在不同的折射率调制、不同光栅长度、不同光栅周期和啁啾系数对啁啾光纤光栅反射谱的影响,进一步的研究了啁啾光栅的光谱特性。     

山火的无线传感与RBF分析研究

研发了一种基于智能无线传感器网络的电力铁塔山火监测分析系统,系统通过对楚雄腰站变电站输电线路周围山地火灾诱发参数情况进行远程在线监测,对监测数据进行趋势分析,对山火发生情况下产生的数据变化进行分析。并采用径向基函数（RBF）神经网络进行回归拟合,预测火灾危险等级。经过测试样本的验证,表明 RBF 神经网络对于山火监测有较高的准确率,可以对监测数据进行预测分析,适用于山火预测。