基于STM32单片机的电力负荷监控系统设计开题报告

1. 研究目的与意义

1、课题研究的背景

电力是以电能作为动力的能源，电能在所有能源中将拥有最重要的地位。电力负荷（electricload）使用电能的用电设备消耗的电功率。电力负荷包括异步电动机、同步电动机、各类电弧炉、整流装置、电解装置、制冷制热设备、电子仪器和照明设施等。

电力监控系统以计算机、通讯设备、测控单元为基本工具，为变配电系统的实时数据采集、开关状态检测及远程控制提供了基础平台，它可以和检测、控制设备构成任意复杂的监控系统，在变配电监控中发挥了核心作用，可以帮助企业消除孤岛、降低运作成本，提高生产效率，加快变配电过程中异常的反应速度。

2. 研究内容和预期目标

1. 轨道交通电力负荷性能指标和相关参数分析

2. 基于stm32单片机的电力负荷监控系统的硬件设计

   研究设计整个系统的电源模块、驱动电路、信号采集电路和人机交互电路等

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   3. 研究的方法与步骤

   以基于STM32单片机的电力负荷监控系统为设计方向，采用电力三相四线制系统的电压（UVW对N三相电压）电流（三相及零序电流），计算电压偏差和电流偏差后对四个DO（5~10驱动能力）进行操作，设四个DI采集控制状态（分别设定电压报警功能、电流报警功能等的投退），开关量输入继电器输出，DC4～20mA模拟量输出，方便与PLC、PC等控制机组成网络系统，实现线路运行的远程监控。

   4. 参考文献

   [1]高培生, 谷湘文, 吴为麟. 基于空间谱和支持向量回归机的间谐波分析[J]. 电力系统自动化, 2007, 31(24):67-70.[2]王小华, 何怡刚. 基于神经网络的电力系统高精度频率谐波分析[J]. 中国电机工程学报, 2007, 27(34):102-106.[3]刘俊, 戴本祁, 王之悦. 基于小波和短时傅里叶变换的电网谐波分析[J]. 电力系统保护与控制, 2007, 35(23):55-59.[4]杨帆, 吴耀武, 熊信银,等. 用自适应模糊推理系统预测电力短期负荷[J]. 高电压技术, 2007, 33(4):129-133.[5]贺仁睦, 韩冬, 杨琳. 负荷模型对电网安全性的影响研究[J]. 电网技术, 2007, 31(5):1-5.[6]毛樟梅, 陈明军. 小波变换在电网谐波分析中的应用[J]. 机电工程, 2007, 24(1):7-9.[7]王生昌, 赵永杰, 许青杰. 基于自适应模糊神经网络的故障诊断方法[J]. 汽车工程, 2006, 28(4):398-400.[8]王小华, 何怡刚. 一种新的基于神经网络的高精度电力系统谐波分析算法[J]. 电网技术, 2005, 29(3):72-75.[9]占勇, 丁屹峰, 程浩忠,等. 电力系统谐波分析的稳健支持向量机方法研究[J]. 中国电机工程学报, 2004, 24(12):43-47.

   5. 计划与进度安排

   1）第01-03周：收集资料，知识准备并完成开题报告；2）第04-05周：系统方案设计及可行性研究；3）第06-08周：系统硬件设计及绘图；4）第09-11周：系统软件设计及编程；5）第12-13周：系统的硬软件调试和设计收尾工作；6）第14-16周：撰写毕业论文和毕业设计答辩准备7）第17周：评定成绩、整理资料。注：5月25日提交论文；6月10日答辩；

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