基于4G的高分辨率氣象監測系統研究與設計

廖偉志, 張文強, 呂清泉,, 王明松, 王 瑋, 周 睿, 周慶國

(1.蘭州大學 信息科學與工程學院,甘肅 蘭州 730000; 2.國網甘肅省電力公司 電力科學研究院,甘肅 蘭州 730070)

0 引 言

隨著可持續發展意識的逐漸提高,風能和光能發電技術的日益成熟,風電場和光電場在我國部署得越來越多[1]。但是,風能、光能發電具有不穩定、受氣象要素影響大等缺點,其并網運行會對電網的安全穩定造成較大的影響[2]。因此對發電廠周邊氣象要素進行實時監測的重要性愈加突出。這些新能源發電場站一般位于偏遠山區,與監測控制中心距離遙遠,場站之間也相距較遠,而監測控制中心需要根據相應氣象要素的變化快速響應,因而采用有線通信的方式建設難度大、工程造價高。針對上述問題,本文研究了以往氣象數據監測系統中存在的問題,設計了一種主要基于無線4G的氣象監測系統。

本文分析了近年來無線通信在風/光發電場氣象數據監測方面的應用現狀和存在的問題;設計了一種解決方案,對該方案進行了實驗測試。

1 研究現狀

近年來，無線通信技術快速發展,在農業監測[3]、礦山監測[4]、智能家居[5]等領域已經得到了廣泛運用,取得了良好效果。隨著4G通信技術的成熟,無線網絡在帶寬和減小延時上有了極大的提升,移動網絡的實際帶寬從平均2 kb/s提升到25 Mb/s左右[6],延時從平均500 ms下降到5 ms左右[7]。

一方面，在風能和光伏電場遠程監測領域,無線通信技術在大部分場站得到了應用,但是受限于早期通信技術以及無線網絡覆蓋范圍,大部分監測系統采用的無線傳輸方式是GPRS[2]，其帶寬小、延遲高,導致監測系統的數據分辨率較低,實時性較差。此外,隨著4G通信技術的成熟,3G網絡發展逐步放緩甚至停止,2G網絡開始關停[8]。

另一方面,以前監測系統較為簡單,傳感器數量少,因此大多數采集器采用了順序輪詢進行數據收集。這在早期影響不明顯,但隨著監測系統規模越來越大,傳感器數量快速增加,尤其系統中存在慢反應的傳感器時,監測系統輪詢一周的時間大大增加,這也限制了系統分辨率的提高。

針對系統中存在的這2個影響系統性能的主要問題,本文設計了一個2G、3G、4G自適應的并行氣象數據采集系統,以提高數據的實時性和分辨率,從而加快監測控制中心的響應速度,提高發電機組的資源利用率,進而減小對電網運行安全穩定的影響。

2 系統設計與實現

2.1 系統總體架構

本文所設計的風光發電場氣象監測系統包括數據采集子系統、4G無線通信終端、無線互聯網、遠程數據服務子系統、電源供應系統5個部分[9]。系統架構如圖1所示。該系統的通信主要分為數據通信和控制通信。數據通信過程中首先由數據采集子系統將物理量轉為電信號后再采樣并經過初步處理后存儲在本地。當其收到遠程接收端的數據請求時,讀取本地存儲的即時數據,通過RS232總線發送給數據傳輸單元。數據傳輸單元在收到請求的數據后通過TCP協議透明地傳輸給接收端。而控制通信主要由監測控制端發送控制命令,通過TCP協議透明地傳輸給數據采集器。

圖1 系統整體架構圖

在圖1中,一個監測控制端可以與多個采集子系統連接,其原因在于使用了Modbus協議的從機地址來區分不同的子系統。Modbus是一種簡單緊湊、支持錯誤校驗的通信協議。在通信過程中,從機通過數據請求中的從機地址來決定是否要響應主機的數據請求[10]。Modbus RTU協議的數據請求格式和數據響應格式見表1所列。

表1 Modbus數據請求格式

本系統采用圖1中的無線通信終端將分布于各電場的數據采集平臺與監測控制中心的接收端連接起來,建立可靠的連接鏈路,保證數據采集器平臺與接收端的數據通信,實現數據與信息的上傳和下載。系統總體設計包括1個監測控制中心,68個氣象臺站,近千個傳感器。監測控制中心位于蘭州市區,而氣象臺站主要分布在甘肅河西走廊一帶。

2.2 數據采集子系統

數據采集子系統包括傳感器和數據采集器。

2.2.1 傳感器

傳感器包括風速風向計、溫濕度傳感器、輻射度計等多種氣象要素傳感器,數量較多。這些傳感器將風速、風向等氣象要素轉為電信號,并傳送給數據采集器。除了部分輸出模擬信號的傳感器無需通信協議外,氣壓、風速、溫濕度等智能傳感器的通信方式是SDI-12。SDI-12是工業上廣泛使用的支持校驗和并行測量的協議[11]。當傳感器接收到測量指令并完成測量后,就將對應的結果存放在其輸出寄存器中等待數據采集器讀取。其波特率為1 200,幀格式為1起始位、7數據位、1校驗位、1停止位。SDI-12的測量指令由設備地址、測量命令、參數、結束符組成。常用的測量命令見表2所列。

表2 SDI-12常用測量命令

2.2.2 數據采集器及程序

數據采集器通過內置或外置的儀器或傳感器記錄隨時間推移或與位置有關的數據,可對模擬傳感器傳送的各種信號進行采樣和對智能傳感器的測量結果進行讀取,并依據預先編寫的程序進一步處理,例如計算其均值、最值、積分等。

本系統的數據采集器使用CR1000X多通道數據采集器,如圖2所示。可直接對輻照度、風向等模擬量進行測量,并且使用激發電壓對單端模擬信號進行橋式測量,相比于以前先使用外部適配器將模擬信號轉為數字信號后再傳送給數據采集器進行處理,其延時低、功耗低、部署簡單,避免了信號噪聲影響,獲得的數據更加精準。多個傳感器的測量使用并行模式,對比以前的順序測量模式,在同一時間可對所有傳感器進行采集,不受傳感器數量增加的限制,延時進一步降低。對慢反應的傳感器使用單獨的測量周期,從而避免影響其他快反應傳感器,提高了數據分辨率。

圖2 CR1000X數據采集器

數據采集程序運行在數據采集器中,采用BASIC語言編寫,包括變量定義、表定義、掃描定義3個部分。系統中指定采集頻率為1次/s,并計算其每3 s的最值和均值,工作流程如圖3所示。

圖3 采集程序流程圖

2.3 無線數據傳輸單元

數據傳輸單元(data transfer unit, DTU)是專門用于將串口數據轉換為IP數據或將IP數據轉換為串口數據通過無線通信網絡進行傳送的無線終端設備[12]。本文設計的數據傳輸單元采用移遠EC20全網自適應通信模塊來與無線基站通信,它支持國內所有運營商的無線網絡。處理器使用ARM7架構的STM32F401RET6嵌入式模塊,其功耗低、抗干擾能力強、穩定性高,配以大內存可輕松應對高速大量的突發傳輸以及復雜的工作環境。串口收發器模塊通過RS232與數據采集器連接,實現數據交互。此外在檢測中心還可以通過短信、網絡對通信模塊工作參數進行遠程調試。借助虛擬串口工具，可以為Modbus提供高速、可靠的TCP/UDP 透明無線遠距離數據傳輸,特別適用于多點對中心、低延時、不連續的數據傳輸。硬件結構如圖4所示。

圖4 無線數據傳輸單元

遠程數據服務系統利用無線通信網絡,通過分布在不同地方的4G無線傳輸單元,向每個臺站發送數據請求,從而獲得每個臺站氣象數據和運行數據,進而實現遠程數據服務系統的綜合智能管理。

這種采用4G數據傳輸單元實現遠程監測控制的方式具有以下優點:

(1) 實時性強。由于4G無線網絡不間斷的在線特性,可滿足系統對數據采集和傳輸的實時性要求。

(2) 支持遠程調試。通過無線雙向傳輸系統,可實現對各監測終端的命令參數調整等操作[2]。

(3) 靈活性好,適應性強。基本不受地理環境的限制,只要在無線網絡覆蓋范圍之內,都可以完成遠程通信[13]。

(4) 可擴展性好,易于維護。增加的新臺站只需要增加新的無線傳輸模塊即可建立通信鏈路,而在維護時也只需維護臺站中的設備即可。

2.4 供電子系統

供電子系統由蓄電池、太陽能電池板、太陽能充電控制器組成[14]。該子系統為數據采集器、無線傳輸單元、部分傳感器提供電能。由于臺站一般位于偏遠無人山區,不具備交流供電條件,“太陽能+蓄電池”組合供電是野外監測站的首選方案。白天日照充足時由太陽能電池板為負載供電和對蓄電池充電。由于光伏發電不穩定的特點,需要由充電控制器進行穩壓,其使用PWM三階段充電技術,相比于傳統控制器,支持高、低壓保護,可以有效地保護電池,避免過度充電、過度放電。晚上則僅由蓄電池供電,充電控制器提供反向保護功能。經過測試,在光照不足的情況下,蓄電池可保證采集子系統和傳輸模塊至少正常工作一個月。

2.5 遠程數據服務子系統

遠程數據服務子系統包括數據接收、數據存儲、數據監測3個部分，架構如圖5所示。

圖5 遠程數據服務系統軟件架構圖

數據接收單元的主要作用是作為主機發起數據請求,接收數據采集平臺傳回的數據,將數據存放到數據存儲系統中,并保證數據質量。接收端程序采用C語言編寫,使用Modbus RTU協議與數據采集器通信。本程序編寫時采用開源的libmodbus庫,它是一個免費的開源軟件庫,遵守Modbus協議標準,但只支持RTU(串行)和TCP(以太網)通信。由于本文采用的Modbus RTU 是一種串行通信協議,因此遠端需要在計算機上使用虛擬串口軟件VSPD將網絡端口虛擬為串口才能與數據采集器通信。

表3 測試平臺

數據存儲單元是將數據接收單元傳來的數據按照臺站分別存儲。本文使用開源的MySQL數據庫是當前最流行的關系型數據庫管理系統之一。它將數據保存在不同的表中,而不是將所有數據放在一個大倉庫內,具有體積小、速度快、成本低、使用靈活的特點[15]。

數據監測單元根據用戶需要讀取數據庫中的數據并提供數據可視化顯示。數據監測單元采用WEB用戶界面基于React開發,符合Ant Design設計語言,化繁為簡。采用基于D3與Echarts 的全新圖表展示系統,使用Redux作為數據流框架。后端基于ThinkPHP等現代框架構建,提供符合工業級標準的Restful API支持。采用 Nginx 作為負載均衡系統,基于現代分布式與容器技術構建,預留接口用于數據處理拓展。提供了時間序列圖、風玫瑰圖、報表導出、數據越界級異常報警(聲音報警、E-mail報警)等功能。

3 實驗與結果

3.1 實驗設置與結果

本文中系統的網絡性能與互聯網延遲相關,從數據采集器到數據傳輸模塊的延遲小于1 ms,在測試中忽略不計,因此可以通過測試無線通信單元的性能來評估整個系統的網絡性能。本文分別使用psping和Jperf對該系統進行測試,測試平臺設備性能參數見表3所列。

實驗中使用Jperf[16]測試網絡的帶寬,它是iperf的GUI版本。iperf是一個網絡性能測試工具,可以測試最大TCP和UDP帶寬性能,本實驗僅測試TCP帶寬性能。首先在服務器啟動Jperf服務程序并監聽11000端口,命令如下:bin/iperf.exe-s-P0-i1-p11000-fk。其次在客戶機啟用Jperf的客戶程序,同時使用并連接到服務器,命令如下:bin/iperf.exe-c210.26.121.141-P10-i1-p11000-fk-t20,如圖6所示。

圖6 Jperf測試帶寬

然后在客戶機上使用psping測試網絡延遲。psping[17]是ping的擴展版本,可以測試指定端口的延遲。psping測得的結果是指往返時間。對于本系統來說數據都為單向傳輸,真實值應該取其1/2。

原有氣象監測系統使用ASM300-MM數據采集器,通過GPRS通信主動發起數據傳輸。ASM300-MM是一個單隊列輪詢式數字采集器,不支持模擬信號,需要額外配置適配器。本文采用同樣的方法和測試平臺對原有系統進行測試。網絡延時和帶寬測試結果見表4所列。

表4 網絡帶寬和延遲測試結果

3.2 實驗結論

從實驗結果可知,本文系統的主要優勢如下:

(1) 數據分辨率由原來的5 s/次提升為1 s/次。可以獲得更加精準的氣象監測數據。新舊監測系統數據分辨率對比見表5所列。

(2) 數據延時平均值由原來688 ms減少到69 ms。延遲大幅度降低,有助于監測中心及時獲取數據并作出反饋。

(3) 通過對數據采集平臺本身運行狀態的獲取,可以實時獲取臺站及設備的運行狀態,為異常原因提供分析依據。

表5 數據分辨率 s/次

4 結 論

本文所設計的監測系統目前已經在甘肅國家電網位于河西走廊的風光電場得到規模應用。此系統使用現代無線通信網絡高速傳輸監測數據使得影響發電效率的氣象數據能夠得到及時分析處理,提高了資源利用率,實現了無人值守和數據質量保證。系統在河西走廊部署以來,運行穩定,取得了良好的效果。隨著5G技術的飛速發展,與無線通信技術相結合的高分辨率、低時延的監測控制系統將成為未來新能源電場的重要組成部分。