전력 모니터링 loT 솔류션 with 라즈베리파이 데이터 수집장치

 

 

 

주요 특징

MCC 118 DAQ HAT는 라즈베리파이 기반 데이터 수집/데이터 로거 시스템을 위한 8채널 아날로그 전압 측정 시스템입니다. 단일 포인트 또는 파형 전압 측정을 위한 MCC 118의 최대 데이터 속도는 보드당 100kS/s입니다.

최대 8개의 MCC 118 디바이스를 연동하여 적층할 수 있어 최대 64채널의 데이터와 320kS/s의 최대 처리량을 제공합니다.

 

모든 MCC DAQ HAT는 사용하기 쉬운 C/C++® 및 Python™ 오픈 소스 라이브러리와 예제를 제공하여 신뢰할 수 있는 고품질 측정을 신속하게 수행할 수 있습니다.

 

 

🔸 제품의 특징

- 8개의 12비트 전압 입력

- 최대 100kS/s 샘플 속도(스택형 보드의 경우 총 320kS/s)

- ±10V 입력 범위 - 온보드 샘플 버퍼로 고속 수집 가능

- 외부 스캔 클록 I/O

- 외부 디지털 트리거 입력

- 나사 단자 연결

- 단일 라즈베리 파이 소프트웨어에 최대 8개의 MCC HAT 스택 가능

- MCC DAQ HAT 라이브러리; GitHub 지원 운영 체제에서 사용 가능

- Linux®/라즈비안 프로그래밍 API - C, C++, Python

 

ANALOG INPUT
CHANNELS	RESOLUTION	MAX SAMPLE RATE
8 SE	12-bit	100 kS/s
SAMPLING	RANGES	ISOLATION
Multiplexed	±10 V	—
ANALOG OUTPUT
CHANNELS	RESOLUTION	SPEED
—	—	—
DIGITAL I/O
CHANNELS	COUNTER/TIMERS	ENCODER
—	—	—

 

 

SOFTWARE		POWER
OS SUPPORT	DRIVERS	POWER
Linux®, Raspbian®	DAQ HAT Library™	Provided by RPi

 

🔸 어플리케이션 소개

이동 통신 회사, 데이터 관리, 서버 관리 회사는 시설에 공급되는 외부 220V/50Hz 도시 전력 모니터링이 필요합니다.

가동 시간이 중요한 대규모 데이터 센터를 운영하고 있습니다.

외부 전력망의 중단과 변동은 전원 어댑터와 UPS의 손상 및 작동 수명 단축을 비롯한 주요 문제를 야기하여 서비스 중단과 비용 증가를 초래할 수 있습니다.

 

도전 과제

여러 가지 필수 요구 사항이 있었기 때문에 상용 솔루션을 찾기가 어려웠습니다.

이러한 요구 사항에는 장기적인 데이터 모니터링 및 저장, 고속 샘플링(최대 10kHz), 3상 전력 분석, 여러 가지 경보 유형이 포함되었습니다.

 

솔루션

처음에는 아두이노 플랫폼을 기반으로 시스템을 개발하려고 했지만 멀티 스레드를 지원하지 않아 어려움을 겪었습니다.

정확한 고속 아날로그 샘플링을 위한 옵션도 사용할 수 없었습니다.

결국 강력한 CPU와 GPIO 출력(경고 LED 제어용)과 같은 기능으로 IoT 프로젝트에 이상적인 플랫폼인 라즈베리 파이 플랫폼을 선택했습니다.

고속으로 여러 아날로그 입력을 정확하게 측정할 수 있을 뿐만 아니라 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리를 통해 프로그래머가 모든 기능을 사용할 수 있다는 점 때문에 MCC 118 DAQ HAT가 선택되었습니다.

작동

광학 알람, 음향 알람, 외부 릴레이 출력, IoT 플랫폼(OneNet)의 알람 등 네 가지 유형의 알람을 생성합니다.

전압 측정은 MCC 118 HAT의 6개의 아날로그 입력을 사용하여 이루어집니다.

3상 전력 계산은 NumPy 라이브러리를 사용하여 수행됩니다.

NumPy는 Python용 라이브러리로 삼각법, 통계 및 대수 루틴과 같은 배열에 대한 수학적 연산을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 측정된 데이터가 각 교류 주기의 예상 최대값과 최소값을 초과하는 경우 해당 데이터는 하드 디스크 파일에 기록되고, 라즈베리파이의 GPIO 출력은 LED를 제어하여 조기 경고 신호를 보내는 데 사용됩니다.

 

결과

완성된 솔루션은 연중무휴 24시간 모니터링 및 분석 시스템입니다.

시설의 장비 안정성을 높이고 가동 중단 시간을 줄이는 데 성공했습니다

실제 수집된 정상 AC 파형은 아래와 같습니다.

 

데이터 분석 부분은 NumPy를 사용하여 AC 전력의 각 사이클의 최대값과 최소값을 판단한 다음 알람 여부와 하드 디스크에 기록할지 여부를 결정합니다.

파이썬으로 작성된 스크립트로, NumPy를 통해 데이터를 변환한 후 NumPy의 amax와 amin으로 값을 분석하고 판단하며 데이터가 임계값을 초과하면 데이터를 저장하면서 동시에 GPIO 출력을 사용하여 LED를 제어하여 경고 신호를 출력합니다.

시스템에 대해 궁금하신 사항이 있으시면 언제든지 연락 부탁 드립니다.

 

전화 : 031-680-1225

메일 : wgjeon@cndtec.co.kr