BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  21,510,950
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

02

Kỹ thuật thuỷ lợi

BB

Hà Văn Phương, Trịnh Trọng Chưởng(1), Quách Đức Cường, Bùi Thị Khánh Hòa, Nguyễn Đình Văn

Giám sát và cảnh báo sớm bất thường đập hồ thủy điện sử dụng WSN và Al

Monitoring and early warning abnormalities of the hydroelectric reservoir dams using wsn and ai

Tạp chí Khoa học & Công nghệ - Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội

2024

8

30-36

1859-3585x

Giám sát, Cảnh báo sớm, Đập hồ thủy điện, Sử dụng WSN, Al

Wireless sensor network, reservoir dams monitering, data analysis, Artificial intelligence, machine learning, forecasting, hydroelectric reservoir dams

Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng mạng cảm biến không dây (WSN) thu thập dữ liệu từ các khe giãn nở giữa các khối bê tông thân đập hồ thủy điện. Các dữ liệu được phân tích, xử lý và lưu trữ phục vụ các hoạt động của hệ thống. Việc kết hợp sử dụng trí tuệ nhận tạo (AI) để đưa ra các thông tin nhằm cảnh báo sớm những bất thường của đập hồ thủy điện. Một giao diện giám sát được thiết kế trên máy tính dùng cho việc hiển thị các thông số về biên độ, trạng thái của các khe giãn nở và đưa ra các cảnh bóa sớm về biên độ của khe giãn nở. Điều này giúp người vận hành thuận lợi quan sát tình trạng của hệ thống hiện tại và trong tương lai gần. Từ đó có thể lập kế hoạch hoặc đưa ra các giải pháp nhằm đề phòng rủi ro góp phần trong việc vận hành hệ thống hồ thủy điện một cách an toàn và hiệu quả.

In this study, we use a wireless sensor network (WSN) to acquire data f-rom the expansion gaps between the concrete blocks of the hydroelectric reservoir dams. The data was analyzed, processed and stored for other operations of system. The combination of using artificial intelligence (AI) to provide information for early warning abnormalities of hydroelectric reservoir dams. A monitoring interface was designed on the computer to display amplitude parameters, status of expansion gaps and provide early warnings about the amplitude of expansion joints, which helps operators conveniently observe the status of the reservoir dams in the present and near future. F-rom there, it is possible to plan or propose the solutions to prevent the risks, that contribute to the safe and effective operation of the hydroelectric reservoir dams system.

TTKHCNQG, CVt 70

Xem toàn văn