2016年第35卷第11期
传感器与微系统(Transducerand Microsystem Technologies）
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DOI:10.13873/J.10009787(2016 J11-007103
山火的无线传感与RBF分析研究
黄俊，张丰伟，赵振刚，文溢，李川
（昆明理工大学信息工程及自动化学院，云南昆明650504）
摘要：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。
关键词：输电线路：山火；传感器网络：径向基函数神经网络
中图分类号：TP212.1
文献标识码：A
文章编号：1000-9787(2016)11-0071-03
Wildfires wireless sensing and RBF analysis research*
HUANG Jun, ZHANG Feng-wei, ZHAO Zhen-gang,WEN Yi, LI Chuan(Faculty of Information Engineering and Automation,Kunming University of
Science and Technology,Kunming 650504,China)
Abstract : A tower fire monitoring and analysis system is developed based on intelligent wireless sensor networks( WSNs ),remote online monitoring on mountain fire induced parameters around is carried out by Chuxiongyao station substation transmission lines and trend analysis on monitoring data and fire occurrence conditions analysis on data changes. Use RBF neural network for regression fitting, predict fire danger grade. After verification of test eoo ea r ens oro ao eeaaa se saraeaes can be predicting analyzed.
Key words : transmission lines; wildfires; sensor networks; RBF neural network
0引言
近年来，我国电力行业的不断扩大，越来越多的输电线
路穿越林区，山火对输电线路的威胁也惠加严重。为广尽量减少和预防山火对输电线路的安全稳定运行构成的重大威胁，进行山火的实时监测和火险等级预报显得尤为重要。 2007年，张从力等人利用ZigBee技术开发了森林火灾远程监测系统1";2008年，徐凡等人开发形成了基于视频的嵌入式森林火灾预警系统2；2013年，广西电网公司电力科学研究院的朱时阳等人采用卫星遥感林火监测技术，对输电线路进行火险监测，并开发广输电线路走廊山火监测系统，成功应用于广西电网[3]。
本文依据监测系统需求，设计和开发了电力火灾在线监测系统，依据楚雄220kV腰站的实际情况及设备安装要求，安装传感网的监测和通信设备，搭建楚雄220kV腰站电力火灾在线监测系统，并接人电力专网。选取楚摊 220kV腰站电力火灾在线监测系统采集的监测数据带人径
收稿日期：2015-11-23
*基金项目：国家自然科学基金资助项目（51567013）
向基函数(RBF)的神经网络，仿真山火发生的危险等级。 1电力火灾在线监测系统
森林火灾发生的初期，会造成小范围内温度迅速上升湿度下降，树木燃烧会产生大量的一氧化碳和硫化氢等气体4.5]。因此，可以采用温湿度传感器监测小范围内的温湿度不正常变化，作为发生山火的标志，同时利用一氧化碳传感器和硫化氢传感器作为辅助监测工具，排除因温湿度传感器故障造成的错误预警。大规模山火一且发生，会产生大量的烟雾灰烟，对导线的正常工作造成严重威胁，因而烟雾也有必要成为监测山火的重要指标6.7]。
通过火灾监测传感网的温湿度传感器、离子烟雾传感器、雨量传感器、风速传感器、二氧化硫传感器和一氧化碳传感器对电力铁塔附近的气象情况进行监测8」，可以及时预报和发现铁塔附近发生的山火，同时向变电站工作人员发布预警信息，为及时消除山火提供强有力的技术支撑，信息监测模型参见图1。