電力物聯網技術在電力設備在線監測中的應用研究

尚博祥， 殷博， 郭曉艷， 劉晨， 范柏翔

(國網天津市電力公司，天津 300010)

0 引 言

當前狀態下，電力物聯網需要解決的核心問題，從試圖獲得更貼近相關工頻曲線峰谷值的技術實現方向，轉向大數據的采集廣度和豐度的方向[4]。即在相關設備中如何采集到更豐富的數據，以實現對電力大數據系統的全面數據采集[5]。

某公司的某型嵌入式開發板，工程硬件造價低于400元，提供44 MHz的外部總線和1 333 MHz的前端總線，提供8個CPU計算核心和16 GB的RAM動態緩存，其性能完全碾壓造價超過6 000元的200 Hz進口嵌入板設備。本文重點研究如何基于該設備實現電力物聯網的大數據采集功能和雙向通信功能。

1 數據采集任務分析

1.1 母線及輸電線路在線監測數據采集功能

對母線及輸電線路來說，其核心的在線監測數據需求來自母線及輸電線路內的電壓和電流錄波數據，數據來源為布置在母線及輸電線路上的電流互感器和電壓互感器[6]。電流及電壓互感器采集的模擬量數據經過前置高頻數字化后，經過比較器輸入到嵌入式開發板中，形成錄波圖大數據記錄。基于44 MHz的采樣頻率，每工頻周期可以采集888k個采樣點，顯然在實際工程實現過程中并不需要如此高的采樣頻率。工程實現的意義在于在最小工程需求的前期下實現相應功能，如果將44 MHz母線降頻到444 kHz使用，每工頻周期可以采集8.888k個采樣點，這一周期足以對線路中的電壓電流狀態進行較完美的錄波記錄[7]。

另外，母線及輸電線路需要對其表面溫度，特別是各連接處易發生電弧漏電位置的表面溫度進行監測，為了及時捕捉微電弧現象，還應對其紫外表現進行控制性測量[8]。即母線及輸電線路的在線監測數據，包括了三相線路及中性線的電流、電壓錄波數據、紅外數據、紫外數據以及為紅外紫外數據提供參考的可見光傾斜攝影數據，如圖1所示。

圖1中，需要在物聯網中部署至少3個電壓采集系統、4個電流采集系統、n個可見光攝像頭、n個紅外攝像頭和n個紫外攝像頭。以此獲得母線及輸電線路的電壓和電流錄波圖信息，線路溫度信息，基于三維實時模型的蠕變狀態定位信息，電弧及微電弧定位信息，以及負荷狀態對三維模型的整合信息等。

圖1 母線及線路物聯網信息采集任務示意圖

以上一組物聯網采集終端的信息，構成一組線路狀態監測匯聚終端，并向相關物聯網系統提供信息報送。

1.2 斷路器設備的在線監測數據采集功能

斷路器設備一般需要至少三組上述線路狀態監測數據，包括進線端、出線端和二次回路端的線路狀態監測數據[9]。斷路器觸點的監測任務，重點為行動機構的行動位置和接觸與分斷過程的電弧狀態。

電弧狀態方面，依然通過紅外和紫外攝像頭配合可見光攝像頭的傾斜攝影定位方式進行確立。因為斷路器觸點電弧規模較母線及輸電線路中的微電弧更大，所以可以使用分辨率更低的攝像頭，或在開放式斷路器中，使用區域內的母線及線路攝像頭進行數據共享。但電弧狀態需要對斷路器噪聲進行管理，在聲波定位機制下，一般采用不少于3個噪聲攝像頭，捕捉噪聲數據并進行噪聲來源的輔助定位。行動機構的位置捕捉，一般采用基于弱拉力彈簧的壓敏電阻獲得相應信息，在開放式斷路器中，也會基于線路視頻監控系統中的攝像頭數據進行輔助定位，如圖2所示。

改革開放以來，我國城鎮化率迅速增長，城市規模不斷向郊區蔓延。2014年城市建成區面積逼近5萬km2，比起1981年的0.74萬km2，30多年來我國城市建成區面積增加約5.1倍，年均增長率為3.2%（如圖1）。與此同時，交通擁堵、人口擁擠、環境污染等城市問題愈演愈烈，對城市居民的生產、生活帶來消極影響。在這樣的宏觀背景下，城市增長應當由“外延式”轉型“內涵型”的新型城鎮化道路被提出，著重提高城鎮化發展“質量”，倡導以人為本。所以在新型城鎮化的大背景下，理清城市精明增長與城市蔓延發展的關系，做到“外延”與“內涵”相協調，對新型城鎮化發展也有著重要的意義。

圖2 斷路器物聯網信息采集任務示意圖

圖2中，斷路器在線監測系統中，除部署至少3套線路監測系統外，還應部署噪聲及壓敏探頭組。在3套線路監測系統中提取的冗余數據，可以對開關進行三維傾斜攝影成像并確定相應機構的定位和電弧定位，同時捕捉到觸點及非線路部分的溫度信息。噪聲定位和機械動作定位等信息，會輔助上述信息進行相關定位操作。將開關溫度和電弧狀態等信息多細節層次(levels of detail, LOD)到實時三維模型中，最終獲得實時三維模型的同時，獲得開關動作信息、開關量信息和電弧定位信息等。同時，線路監測還會將開關中的電流和電壓錄波圖信息進行整理，獲得開關的錄波圖信息。

1.3 變壓器設備的在線監測數據采集功能

對變壓器設備來說，一般在高壓側、中壓側和低壓側均布置有斷路器，斷路器前后布置隔離開關。因此變壓器的在線監測系統，不僅包含高壓側、中壓側、低壓側線路及開關設備的監測功能，還包含變壓器線圈的監測功能[10]。對于變壓器線圈監測來說，對震動特征和內部微電弧放電的監測尤為重要，因此在系統中和一組加速度計配合陀螺儀監測系統的震動特征，部署一組噪聲探頭監測系統的微電弧放電特征，作為對3個開關監測系統的補充，如圖3所示。

圖3 變壓器物聯網信息采集任務示意圖

圖3中，沒有繪制開關狀態的內部物聯網架構以及開關狀態集成的線路狀態內部物聯網架構，因此變壓器的物聯網架構相對簡單。主要實時監測功能是通過不同電壓等級的錄波圖數據、電弧狀態數據和震動狀態數據得到變壓器的狀態數據。變壓器絕緣油和絕緣紙等狀態采集任務在當前技術條件下一般采用離線采集的方式，因此并不在實時采集范圍內。

互感器，包括防雷接地、浪涌接地等在內的接地線圈系統，均屬于線圈型設備，與變壓器物聯網系統類似，在此不多作分析。

2 設備狀態實時監測物聯網的實現模式

基于線路、開關和變壓器等線圈設備的監測系統，相互包含并提供綜合數據支持，最終構成變電站的在線監測系統。在本文研究的某型可提供44 MHz外部總線的嵌入板系統支持，系統形成分層匯聚的物聯網整體拓撲如圖4所示。

圖4 電力監測物聯網整體拓撲圖

圖4中，分布在電力一次及二次系統中的各種探頭，經過前置數字化模塊將數據數字化后，經部署在探頭設備內的嵌入板進行數據預處理，然后向子系統匯聚板進行數據整合匯聚，經過多級子系統數據整合匯聚后的信息，最終形成多個匯聚板信號源。工業網橋設備對該組信息進行最終整合，最終報送到電力IDC(標準化數據機房)中。

嵌入板與匯聚板，均是采用了高性能嵌入式設備進行數據管理，這些嵌入設備均為通用設備，即其輸入輸出信號，均為通用雙環光纖網絡信號系統(fiber distributed data interface, FDDI)信號。因此，傳統的工業網橋設備，是將物聯網中的特殊信號格式，特別是物理層和鏈路層格式，轉化為FDDI互聯網能夠識別的分組數據報格式。但在基于高性能通用嵌入式設備的物聯網系統中，工業網橋的實際意義成為邊界路由的數據意義。該工業網橋對物聯網的子網劃分、訪問控制和靜態路由等進行管理，并將物聯網信號接入到電力IDC網絡中。

2018年，由震網病毒的影響，在沒有工業網橋管理的基于通用嵌入設備的某國大型核子離心機系統被嚴重物理破壞，使物聯網病毒被業界廣泛關注。此處，工業網橋設備的部署任務，即對物聯網中相關信號和數據進行全面管理，防止物聯網病毒的侵入。

3 數據仿真與策略驗證

3.1 比較分組方案的設定

觀察組方案為本文討論方案。參照組方案為傳統物聯網方案，即將傳統探頭信息經過數字化設備直接進行工業信號匯總，經過傳統工業網橋設備直接報送到信息采集服務器中。前者技術于2010年前后開始逐步在電力系統中應用，后者技術于20世紀60、70年代在歐美國家及前蘇聯逐步發展成熟，后于20世紀90年代在我國電力系統中逐漸普及。即本文觀察組方案為參照組方案的替代方案。

以某220 kV變電站為例，其部署220/110/35-300 MVA變壓器4臺，35/10-15 MW變壓器2臺作為廠用變壓器，配備220 kV高壓斷路器12臺，110 kV高壓斷路器35臺，35 kV高壓斷路器102臺，其他一次設施齊全，符合《測量用電壓互感器檢定規程》(JJG-314-94)要求。仿真方案在Simulink工具包中運行。系統中一次線路互感器配置220 kV級別6臺、110 kV級別20臺、35 kV級別95臺，部署在進出變電站的線路終端。

分析系統中的二次互感器數量、視頻探頭數量、嵌入板數量和IDC數據相關設備數量等如表1所示。

表1 系統規模比較表 個

由表1可知：改進方案中探頭數量和嵌入板數量顯著增加，但IDC中數據采集相關設備的數量顯著減少，即改進方案將數據采集的相關計算任務分散到物聯網系統中。改進方案的物聯網部分不單純是進行數據采集，而是更多執行了數據的匯聚、整合和預整理工作。從成本角度分析，因為改進方案使用了通用嵌入板設備，其價格從電力專用嵌入板的6 000～8 000元每件下降到300～400元每件，雖然其嵌入板數量增加了3.75倍，但實際系統部署成本較傳統方案顯著降低。

3.2 數據采集量的比較

因為傳統方案中，數據采集頻率約為200～300 Hz，而改進方案的數據采集頻率理論值為44 MHz，為充分減少數據冗余，將其降頻到444 kHz使用，所以，改進方案較傳統方案有顯著的數據采集量差異，如表2所示。

表2 數據采集量比較表

表2中，改進方案較傳統方案的數據采集量提升30倍以上，特別是邏輯數據的采集量提升63倍以上。即可認為，使用更高外部總線評率的通用嵌入板設備開發相關電力物聯網功能，使電力大數據的規模得到了顯著擴大。

3.3 數據可靠性及可用性比較

之所以早期使用200～300 Hz的電力數據采樣頻率，是為了得到更穩定的數據采集效果，即通過使用傳統技術實現更高的物聯網系統可靠性、可用性和安全性。因為本文使用的通用開發板設備，屬于28 nm工藝通用設備，而當前最新芯片工藝已經達到了5～7 nm工藝，所以本文使用的開發板設備也并非未經應用驗證的設備工藝。且當前最新工藝下的外部總線頻率已經達到了133 MHz以上，而本文采用的設計外部總線頻率為44 MHz，且降頻到444 kHz使用。所以本文改進方案理論上具有一定的可靠性。在Simulink環境中將系統模擬運行并在偽隨機數環境下獲得等效2年運行數據，判斷系統的可靠性和可用性，如表3所示。

表3 數據可靠性及可用性比較

改進方案的數據延遲受到中間多個設備傳輸延遲的影響，較傳統方案出現了25.0%的性能下降，但因為該數據在傳輸到IDC之前已經完成了數據的匯總和預處理工作，所以該數據延遲等效于數據入庫的延遲。而傳統方案中數據需要報送到IDC后再進行數據匯總和預處理，改進方案反而在數據采集效率上優于傳統方案。在異常數據比和丟失數據比等指標中，改進方案較傳統方案分別有51.8%和85.8%的性能提升。主要原因為改進方案在探頭設備中即實現了數據的采集和數字化過程，數據進行匯總前避免了在復雜電磁環境的電力機房中的傳輸過程，最終使數據性能得到提升。

4 結束語

本文對電力物聯網的改進措施，主要是使用通用物聯網嵌入式開發板替代電力專用嵌入設備，實現對電力實時監測系統的驅動。這一技術改進過程在諸多電網管理單位中已經開始嘗試并取得了一定的成果。本文研究的實際意義是從仿真的角度，分析了通用物聯網嵌入設備全面替代電力專用嵌入設備后，對系統的穩定性可靠性等安全性指標進行了仿真分析，最終發現使用通用物聯網嵌入式開發板替代電力專用嵌入設備后，系統的可靠性和可用性等安全性指標會得到提升。