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基于物联网的智能电网监控系统研究

更新时间：2019-12-17 11:35:08 大小：1M 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：物联网智能电网监控系统 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

随着电力系统的不断升级发展,电力系统服务的地区和人群也越来越广和越来越多,因此要求电力系统具备极高的容错性.加强对智能电网的稳定性、可靠性和安全性的有效监控对提升电力系统的服务质量具有非常重要的意义.采用物联网技术构建三层体系结构的智能监控系统,以CC2530-F256作为ZigBee射频芯片构建底层数据传感层,采用GPRS和4G技术构建通信网络层,以关系型数据作为上层的数据存储层,从而实现整个智能监控系统的高效运行.

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基于物联网的智能电网监控系统研究

王思齐

(中国机械设备工程股份有限公司，北京100055)

摘要：随着电力系统的不断升级发展，电力系统服务的地区和人群也越来越广和越来越多，因此要求电力系统具备极高

的容错性。加强对智能电网的稳定性、可靠性和安全性的有效监控对提升电力系统的服务质量具有非常重要的意义。采

用物联网技术构建三层体系结构的智能监控系统，以CC2530一F256作为ZigBee射频芯片构建底层数据传感层，采用

GPRS和4G技术构建通信网络层。以关系型数据作为上层的数据存储层，从而实现整个智能监控系统的高效运行。

关键词：电力系统；智能电网；物联网；监控系统

中图分类号：TM387

文献标识码：A

文章编号：1002—087X(2018)01—0125—03

Research on smart

based on

Intemet of

grid

monitoring system

WANG_Si-qi

Things

and

(China^缸曲fnefy

EquipmentEngineeringCo．，Ltd．，neUing 100055,China)

Abstract：With the continuous

and

area and

population power

development ^ofpower system，the

system

upgrading

service are

wider and

to have

fault tolerance．

wider．Therefore，the

becoming

power system

and

required

of smart

high

of the

the effective

quality

Strengthening

monitoring

stability，reliability

security

grid

great significance

was

the service

with three

structure

system

improve

power system．The intelligent monitoring

layer system

constructed based on lOT

was used as RF

to build the

data

underlying

technology．CC2530一F256

chip ZigBee

and GPRSand 4G_technologywere used to construct communication network

with relational data

layer

sensing layer

as the

to achieve the efficient

the whole

data

storage layer

operation

intelligent monitoring system．

Key words：powersystem；smart grid；Internet Things；monitoring system

电力能源是整个国民生产中非常重要的资源，电力系统

1物联网技术概述

能否正常运转关系到正常的社会生产是否能够正常进行。构

建一套有效的智能电网监控系统对于提升电力系统服务的稳

定性具有非常重要的意义。智能电网本质上是数字化的电力

网络，是一种基于先进通信技术的动态调节网络系统，它通过

在网络终端部署大量的传感节点对整个网络状态进行快速检

测和反馈，能够实现在高峰时段对电力调度的快速决策[1】。可

见智能电网的研究与发展已经对国民改革产生了非常深远的

影响，这在一定程度上也对智能电网的升级提出了更高的要

求。越来越多的科研工作者都投入了大量的精力进行智能电

网监控系统的研究。

随着互联网的快速发展，快速的网络通信和数据互联推

动物联网在各行各业都取得了长足的应用，特别是在智能家

居、安防、视频监控和工业生产等行业都有着非常明显的应

用。物联网技术是通过底层的射频识别(RFID)、红外感应器和

各种传感器来快速提取物理环境中各项参数，并通过快速的

网络传输将数据传输到上层决策层，用以进行数据决策、数据

分析以及跟踪和定位等一系列行为的综合智能网络【2]。

物联网作为连接物与物、人与人之间的中枢纽带，其整体

上将系统划分为三个组成部分，数据传感层(包括RFID、红外

感应器和传感器)，通信网络层(4G和GPRS)和决策层，物联网

的三层体系结构通过对智能电网终端、电网传输和最后的电

力配送调度进行一系列的控制和调节，能够保证整个电力网

络的高效运转，物联网的智能电网体系结构如图1所示。

本文通过分析当前物联网技术的核心技术点并结合智能

电网的具体场景要求，提出在物联网的体系结构基础上构建一

套三层的网络体系结构来实现对电力的系统的高效监控。整个

系统的设计采用物理感知层、抽象数据传输层和上层决策层的

三层网络结构。物理感知层通过在终端部署大量传感节点进行

数据采集，采用ZigBee协议进行短距离的无线网络通信，数据

传输通过抽象数据传输层进行快速传输，上层决策层能够快速

感知底层电力设备的运行状态从而做出快速决策。

2监控调度算法研究

智能电网系统的核心是终端数据的实时获取，智能电网

服务的区域通常跨度非常大，在设计智能电网的数据传输时

需要综合考虑数据传输有效性和数据完整性，因此大多数电

网系统采用分布式系统。

收稿日期：2017—06—21

假设前端各类传感器的监测范围L，i表示传感器的类别

编号，则定义传感器的平均监测半径如式(1)所示：

作者简介：王思齐(198卜)。男．陕西省人，本科。工程师。主要研

究方向为国际成套工程建设和电力市场分析。

2018

VOI．42 No．1

万方数据

统状态定义为s，通过采集大量的数据样本用机器学习的方式

学习系统的适配模式。将系统的状态定义为五种状态，如表1

所示。

圃口圆

状态标识

状态说明

系统正常

系统部分节点坏死，仍可正常工作

系统故障，需要修复

系统瘫痪

圈匡三三亘重薹雯垂

_困回圈围圈圆圈

根据表1中定义，系统的每种状态都可以对应到具体的

状态标识，结合系统状态时具体的传感器数据指标，采用机器

学习中分类算法通过对样本数据(x，研进行参数拟合训练，定

义各个传感器指标对系统状态的影响因子表征为W=-(Wl，w2，

，H0，W与xi相对应。适配模式训练算法如下所示。

输入：M个时刻样本数据(x，s)集合；输出：适配模式A。

算法流程如下：

图1

物联网体系结构图

r=(1／疗)“乙‘

(1)

r；l

定义开放环境的空间面积为U则根据传感器的平均监

测半径可以推测实际需要部署的传感器数量满足式(2)所示：

r一

．

一，

(1)定义机器学习的算法迭代次数，，学习速率alpha；

7cp—r2砂】

N=F／x[V／I

(2)

一，

(2)构造特征拟合函数厅。(x)= W，x，，代价函数

．，。(x)=(1／M) is‘。’-hw‘1工)】2；

式(2)中：／1表示传感器类别数量；N表示在空间面积为y的环

境中需要部署的传感器节点总数量。

智能电网采用分布式架构时，在多个区域都分布大量的

终端，若终端直接与电网服务端直连必然导致大量的网络消

耗和数据延迟，故设计多个终端数据调度节点和数据存储节

点进行负载均衡，终端数据通过数据传输层汇聚到数据存储

节点，数据存储节点根据数据调度节点进行智能调度，将数据

分发到不同服务终端，智能电网的分布式架构如图2所示。

(3)采用梯度下降法对影响因子w求导，可得

心=(1／M) 吲力(x)-Su’Ix，’；

(4)判断代价函数是否在样本集合上收敛或者已达到迭代

次数』，若未收敛则更新学习速率alpha，跳转到步骤(3)，若未

收敛，则输出拟合函数』1Jx)即适配模式A。

3系统整体设计

智能电网采用分布式架构并结合物联网的三层体系结构

构建一套完整的电网监控系统。德州仪器生产的ZigBee射频

芯片CC2530．F256通过集成高性能低功耗8051内核、128．bit

导

争

砸垂梦唾堑梦唾噩多遁豆梦

ADC、2个USART，从而具备强大的DMA功能【3】，并且支持

Zig-Bee2207／Pro协议栈。CC2530在发射功率、链路预算、射频

噪声抑制能力、低功耗及ESD防护能力等方面都比其它的

ZigBee芯片有较大的提升。

图2 智能电网分布式架构图

系统在终端部署大量传感器节点，传感器能够实时捕获

智能电网分布式架构通过调度节点和数据存储节点链接

终端和服务节点，调度节点和数据存储节点作为终端和服务

节点的中间缓存区，能够提高整个系统的吞吐量，同时可以在

数据存储节点内置适配模式来进行数据异常检测。调度节点

和存储节点的设计遵循能量消费最小的原则，即保证系统正

常运转的前提下最小化节点数量。以调度节点为例，假设调度

节点的吞吐量为1_，表示每秒能够处理的节点请求数量，则根

外部环境和终端电网设备的运行状况，终端节点与调度节点

和存储节点进行直连，调度节点根据各个终端节点的位置信

息和类别信息将数据分发到不同的数据存储节点上，调度节

点在调度时根据表2适配模式学习算法进行异常数据分析，

并将异常数据实时上报到服务节点。

4实验与仿真

实验采用matlab作为仿真平台，分别对比了采用分布式

架构进行系统监控设计和终端与服务端直连两种方式在数据

拥塞率和能耗指标上差异，拥塞率是指服务端单位时间内阻

塞的数据记录数量，能耗是指节点单位时间消耗的能源，具体

计算方式如式(3)所示。

据式(2)可得调度节点的部署量为N／T，存储节点的数量可以

保持与调度节点数量持平或者略多于调度节点．方便数据容

错。

调度节点通过内置适配模式来识别异常的数据源，适配

模式通常采用分类算法进行监督式学习，定义传感器采集的

各类数据指标为特征，则用X=(xI，x2，，站表示特征集合，在

时刻f时各类传感器采集的数据定义为，时刻f时对应的系

(3)

』6-哆× D—V’D)／7

le=VxA_q／f

2018．1

V01．42 No．1

万方数据

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