物聯網的輸電線路檢測方案

段健　李澤鵬

摘 要：隨著經濟的不斷發展，我國加強了對于物聯網輸電線路檢測方案的研究，鑒于現階段輸電線路的發展主要存在現場環境復雜和通信困難與報警策略不能準確實施等多種問題，因此，物聯網（ioT）基礎上的輸電線路的現場監測方案應運而生。主要通過對物聯網的低功耗和低成本與多傳感器優勢的利用，制定了系統性的硬件平臺選擇和判別算法。本文將對物聯網的輸電線路檢測方案進行分析。

關鍵詞：物聯網；輸電線路；檢測方案

輸電線路的現場環境監測，依靠直接安裝在輸電線路上的可實時記錄表征設備運行狀態的傳感器實現輸電線路在線測量、診斷和檢修，其對于高壓、超高壓電網的運行安全十分重要。在微機電系統和片上系統與無線通信以及低功耗嵌入式的技術迅猛發展的影響下，IOT應運而生，因此輸電線路的現場環境的監測有了一個全天候和低成本，同時可靠性比較高以及冗余度比較高的處理方案。本文從已有的輸電線路的監測系統著手，對IOT關鍵技術進行分析，對IOT現場環境的監測方案進行制定。

一、物聯網輸電線路監測系統中的硬件選擇

現階段國際上出現了很多IOT節點硬件平臺。比較凸顯的節點主要有Mica系列和Sensoria WINS與Tolesp.AMPS系列以及XYZnode、Zabranet等。具體來說，平臺中比較重要的劃分是運用不同的處理器和無線通信的協議以及和其有關的各類傳感器。其中，Mica系列的節點非常成熟，并且得到了廣泛的應用。

就Micaz節點來說，其微處理器的芯片選擇的是Atmega128 0Micaz5l針擴展接口能夠連接性的模擬輸入，數字I/0 12C SPI接口與UART接口。其中的通信模塊選擇的是CC2420芯片。這一芯片給予Zigbee通信技術最早的通信芯片，在載波的頻率上是2.4 GHz，該數據的傳輸速率能夠到達250 kbps，所差生的通信距離是60150 m，比較適合在室內進行應用。在數據采集的模塊上，選擇的是ADXL202JE的加速度計，能夠同時運用2個軸加速度。

對于IRIS節點的平臺來說，其是在ATmega1281的微處理芯片與RF230的射頻芯片中進行運用的一款IOT節點，這是專門針對嵌入式的傳感器的網絡所設計的一種小型的無線測量系統，該系統是在2.4 GHz和支持IEEE802.15.4協議中的Mote模塊，在功耗較低的IOT中進行運用。

IRIS平臺所擁有的新特性在整體上對節點性能進行了提高。主要特點表現在以下幾點。一是，對于MICA的系列產品而言，具有3倍作用的距離和2倍存儲空間；二是，戶外測試不對放大器進行運用的條件下，節點視距能夠達到500 m；三是，考慮到IEEE802.15.4/ZigBee的協議RF發送器，2.42.48 GHz是全球兼容的一種ISM波段；五是，是直接序列的擴頻技術，具有抗RF干擾和數據屏蔽性好的性能，數據傳輸率能夠達到250kbps；七是，對可靠性性強的多跳Mesh網絡有所支持；八是，即插即用，能夠對傳感器板和數據采集板與網關以及軟件進行連接，除此之外，IRIS51針的擴展接口能夠與模擬輸入進行連接，數字I/0和I2C與SPI以及DART接口，該接口讓其更加容易和其他的外設進行連接，考慮到IRIS平臺所具備的優勢，選擇其作為監測系統硬件節點。

二、物聯網的分析

如圖一所示為IOT系統的結構圖。在傳感器節點上具有感知與運算以及通信等功能，不同節點都能夠采集環境數據，比如溫度與濕度以及風速，還有頻率等，相互之間的運用的主要是指無線多跳式方式，根據應用和系統需求在網內處理采集的數據。通過匯聚節點匯集傳感器網絡所收集的信息，通過Internet與衛星將其傳遞給用戶。用戶是對信息進行接收以及應用的人員，可以是人和計算機與其他設備。

圖一：IOT系統結構圖

三、監測預普系統存在的問題問題

國家上的電力工作人員對于輸電線路環境監測的研究非常多。在早期的時候主要運用的是人工巡檢對電力設施的覆冰情況進行檢測。受到計算機網絡和通信技術的影響，在研究中通過對電力通信網絡的應用，對電力設施的計算機的監測系統進行了研究；此外，某公司把GPRS（GSM/CDMA）技術和視頻技術在輸電設施的監測過程中進行了應用，并對架空式的輸電線路的覆冰監測系統進行了研究，有研究曾對輸電線路災情的監測系統與覆冰監測系統進行了應用。該裝置在實際應用中已經得到了非常好的效果。然而還是存在一系列問題，主要表現在以下幾點。一是，運用人工的監測手段需要浪費很大的人力和物力資源，并且不能實現24h的觀測，以此同時，因為布線范圍比較廣，部分布線區域中的地理環境非常惡劣，不能對全范圍的監測進行實現；二是，冰雪災害所造成的電力線路的倒塌問題以及斷線問題，還會導致很多通訊光纜發生斷裂的現象，公用式的通訊網絡和電力通信網絡都出現了一定的中斷，并不能將監測數據有效地送到監控中心中；三是，深受地區和氣候與地形等多種因素所帶來的影響，一些特定監測的地段非常需要報警策略，要對對應的監測數據進行積累，并對策略不斷完善。

四、物聯網的輸電線路的線性判別式的分類

輸電線路對現場的環境進行監測，需要的物理量主要包括當地的溫度和線路振幅與頻率以及風速等。例如覆冰預警，按照不同地區的氣候和環境差異，要按照數據對不同參數下的專家系統進行建立，但是用線性判別式的分類算法（LDA）對多信源的預警判決措施而言，具有非常高效的特點，同時算法也比較簡單，置信度較高。

目前運用比較多的是判別分析的方法，其按照觀察和所測量的若干變量值，對研究對象進行判別。實施判別的過程中需要對觀測對象進行分類，并全面了解觀測對象本身的變量值。進行判別分析其是其從當中篩選能夠提供更多信息的一種變量，同時，還要對判別函數進行建立，能夠使用所推導的判別函數判別觀測量的類別，降低錯判率。

五、物聯網下的輸電線路檢測方案分析

IOT在輸電線路中對無線通信進行布置，主要目的在于對輸電線路的溫度和線路振幅與頻率以及風速，還有線路張力進行采集。冬天的時候對于數據的采集，主要分為除冰與不需除冰的狀態，對所有的物理量數值進行存儲，并建立訓練集。

結束語

綜上所述，本文主要對物聯網輸電線路監測預警的方案進行了分析，通過對物聯網的低功耗和低成本與多傳感器以及無線通信優點的利用，并和現階段輸電線路的監測問題進行結合，深入分析了系統硬件平臺選擇和預警判別的算法。在此基礎上，對可靠性比較強的判別函數實施監控預警。

參考文獻：

[1]王慶華，曹立波，陳其平，陳玲強.避雷器雷擊電流波形參數檢測方法及其應用[J].科技創新與應用，2018（03）：67-69+71.

[2]姚琳琳. 光纖光柵壓力傳感器與智能檢測系統研究[D].昆明理工大學，2017.

[3]張建梁. 物聯網技術在配電線路監測系統的應用研究[D].江蘇大學，2016.

[4]馮正乾. 高鐵無砟軌道安全數據遠程采集終端研制[D].北京工業大學，2013.