一种新型无线燃气集抄器的设计及实现

智能小区无线抄表系统可以提高燃气抄表系统的自动化程度,简化抄表流程,在我国还处于起步阶段,随着信息技术和计算机技术的发展,智能小区无线抄表系统的研究必将有新的和更大的突破!本文利用新型的单片机芯片及无线收发方式提出了一种新型的全无线燃气集抄器的方案,自行设计了无线燃气表集抄器、软件编程和无线网络协议及算法。系统性能稳定,各项指标符合要求。     

智能抄表技术初探

智能抄表技术的研究和应用对供电企业的经济效益影响巨大,它不仅能够有效降低抄表人员的工作强度,提高抄表工作的质量和效率,还对提高供电企业营销管理的自动化水平和客户对企业服务质量的满意度意义重大。现对智能抄表系统的组成及工作原理进行介绍,然后详细分析智能抄表关键技术,并就其实际应用效益进行探讨。     

CAN总线在远程抄表系统中的应用

介绍了一种用于智能小区的基于CAN总线的三表远程抄表系统。并给出了利用SJA1000控制实现CAN／RS485接口转换的电路设计方案。     

基于ARM9的智能无线抄表系统的设计

本文所介绍的系统是基于以ARM9为内核的三星S3C2410A处理器而设计的一种针对城市水、电、气、暖用户抄表工作的智能无线抄表系统,它完整地覆盖了抄表工作的全部过程,是供电、供气、供水部门及居民小区解决"抄表难、管理难"的智能抄表管理系统,具有较高的经济性和实用性,性价比高.     

小区智能化电能采集与管理系统研究

通过对电能信息采集系统的结构、建设方案以及系统的运行与维护的分析,设计了一种智能化的小区电能量采集与管理系统,该系统可以减少人工抄表产生的误抄、漏抄、估抄等,减少了人工劳动,提高了工作效率,对小区的电能采集与管理智能化具有重要的实际意义。     

CC-Link远程设备站的研制及其在智能小区中的应用

介绍了CC—link远程设备站的软硬件设计原理，提出了一种新的智能小区系统解决方案。在该系统中，分布在小区内住户家内的用户机构成CC—link远程设备站，所有的用户机通过CC—link网络与小区服务器连接在一起，实现了小区中住户安防监控和远程抄表功能。     

无线摄像式智能抄表系统的设计与实现

针对目前电力行业手工抄表实时性差,精度低的特点,设计了一套低成本的无线摄像式智能抄表系统,并详细地分析了该系统的各个组成部分及其工作原理。系统采用定时摄像、无线传输和数字图像识别相结合的方法,用户无需更换已有的传统电能表,只需在现有的电能表上安装摄像与传输模块即可实现无线智能抄表。与手工抄表方式相比,该系统能提高数据采集速度和精度;与常见的一体化智能电表相比,能降低智能电网建设成本,尤其适合在广大的农村地区使用。     

基于LonWorks技术的家庭智能控制器研制开发

针对智能家居监控系统的要求，设计开发了基于LonWorks技术的智能控制器，主要完成安全防卫、设备检测和远程抄表等功能。控制器核心部分采用TP／FT-10型双绞线控制模块实现，采用Bit I／O对象完成监控功能。控制器应用程序采用Neuron C开发，程序中对状态检测和抄表计量数据进行了处理，以保证数据传输的可靠性和准确性。该控制器目前已在多个智能小区投入使用。     

Lonworks在智能小区自动化系统中的应用

介绍了Lonworks技术的特点及运用Lonworks技术开发的的智能小区自动化管理系统,探讨了智能控制器和小区智能管理软件的设计和开发,实现了智能住宅小区的水、电、煤气表的远程抄取、计费及安防系统的自动化。     

基于低压电力线载波的远程自动抄表系统

针对抄表系统的数据量以及低压电力线载波通信的特点,设计了一种利用低压电力线载波通信技术的远程自动抄表系统,系统利用M-BUS总线、电力载波和GPRS构成整个数据采集和传输链路;并阐述了系统的硬件结构和软件流程.该系统具有结构简单,成本低的特点,适用于小区实现远程智能化抄表.     

基于机器视觉的回收电度表智能检别线

基于机器视觉技术,设计了一条带三维坐标摄像装置的回收电度表智能检别线,实现了回收电度表条形码和表计读数自动识别、数据库自动管理、物流自动分选。介绍了机器视觉系统的软硬件构成和工作原理以及检别线运行模式与工作流程,阐述机器视觉技术在回收电度表智能检别中的应用。     

嵌入式实时操作系统在三表中的应用

随着电子技术的发展,水表、电表、煤气表(简称"三表")越来越数字化、智能化。本文根据三表的特点,将三表中移植嵌入式实时操作系统,通过嵌入式实时操作系统管理三表中的数据以及实时响应外部事件,同时,嵌入式实时操作系统通过无线方式将数据传送到采集器中,远传到上位机,不但实现了上位机实时监测三表状态,还提高了三表管理部门的工作效率。     

基于射频收发芯片nRF2401的无线智能抄表设计

简要介绍了射频收发芯片nRF2401的工作特点,并且利用射频收发芯片nRF2401进行了无线智能抄表的设计,这种新型无线抄表可以在很大程度上改进现有的抄表方式和提高抄读效率.     

远程预付费用电管理系统的分析和设计

针对目前智能IC卡预付费管理系统出现的用电管理难及监控难的问题,该文介绍了远程预付费用电管理系统的设计和应用,提出利用成熟的底层通信技术,实现低压集中抄表、智能IC卡预付费管理,并且结合电力营销管理系统、银电联网实时缴费系统、95598服务平台功能,形成以预付电费自动化管理为核心的综合用电自动化管理的新方案。     

基于ZigBee的智能用电管理系统设计

针对学生宿舍用电管理难的问题,设计一种基于ZigBee的智能用电管理系统,系统能实施远程抄表和对用户表限电.用户电能表可自动识别恶性负栽,与管理微机进行无线通信.选用CC2340芯片实现ZigBee通信,采用C语言编程,Keil uVision2调试软件.     

变电站指针式仪表检测与识别方法

受限于复杂的电磁环境,变电站中的大量模拟式仪表需要人工读取示数,不利于变电站自动化管理。而目前针对仪表自动读数方法的研究大多基于预先获取到的高质量图像,其中仪表目标位于图像中央且占比较大,仪表表盘与相机平面平行,这需要大量预先的仪表测量与相机标定工作,不能满足实际电站环境下的使用要求。为解决上述问题,提出了一种完整的变电站指针式仪表的自动检测与识别方法。首先利用卷积神经网络模型检测当前视野下仪表目标的包围框位置,计算其距离视野中央的偏离值与图像占比,据此调整相机位置和缩放倍数。通过透视变换消除表盘平面与相机平面偏差造成的仪表图像畸变,通过霍夫变换检测仪表的表盘与指针,完成仪表读数识别。变电站实际测试实验结果表明,本方法最大读数误差仅为1.82%,对于复杂背景下多类别仪表的自动检测与识别任务具有良好的准确性与稳定性,可满足变电站实际应用需求。     

基于改进智能用电优化算法的家庭智能用电管理系统

为了提升家庭智能用电管理系统的计算效能,使用时序分析算法,将远程抄表实时费控电能表采集的1s步长的电流、电压数据序列,整理成5列录波图,并利用线性重投影算法形成可供神经网络识别的时序序列,使用加权卷积多列神经网络进行挖掘,将用户每1s步长的用电量信息分解成空调、插座、照明等负荷用电量信息,最终形成家庭智能用电管理系统的数据分解展示功能。经过与针对上述负荷单独安装电能表的实测数据进行对比,发现该改进智能用电优化算法得到的用电量分解结果,与实测结果的误差率均为5.8~6.0%之间。     

基于WSN技术的燃气表远程抄表系统设计

传统燃气抄表方式入户难、效率低、监管差的问题迫切需要解决。文中提出了一种基于WSN技术的燃气表远程自动抄表系统，并详细介绍了该系统的结构、通信机制及软件实现流程。系统将无线传感器节点嵌入到燃气表中，依据无线通信机制，形成无线传感器网络，与安装在大楼的基站和燃气公司的服务器共同组建成一套自动抄表系统。该系统有效解决了目前燃气抄表中存在的问题。     

Autonomous algorithm for relative error of generalized flow meters in tree topology

This paper treats electricity meters or water meters on-site as a cluster of generalized flow meters constructing a tree topology. Providing flow conservation, it is demonstrated that every meter’s relative error can be calculated according to a group of readings of the meter cluster if the relative error of any meter in the cluster is given. The autonomous algorithm obtains relative errors without usage of external standard instrument. By the same algorithm, providing the accuracy class of any meter rather than the relative error exact, the range of relative errors of rest meters in the cluster can be worked out. With the aid of remote automatic reading system, the algorithm can reduce the maintenance cost of meters on site, and contributes to forecast the meters’ service lives.