基于遠程無線技術的高效智能水網

鄭 麗

(貴州新中水工程有限公司，貴陽 550005)

1 概 述

確保配水系統(WDS)的有效運行和維護是一項極為重要的社會任務，隨著人口增長和城市化進程的加快，配水系統的重要性也隨之提高。特別是在發展中國家和增長中的經濟體，由于供水管網不斷惡化，每天損失數百萬立方米的水，導致許多人遭受斷續供水和水質差的痛苦。為了解決基礎設施老化造成的問題，供水服務商需要準確的泄漏檢測和定位技術，以便快速修復管道系統，并盡量減少流出的水量。同時，為了滿足客戶的需求和期望，需要能夠實時監測和管理水壓和水流的解決方案[1-2]。

通過高精度傳感器網絡和經校準的EPANET水力模型來增強配水系統具有巨大的潛力，并有助于解決上述問題。事實上，這些基于模型的技術允許在有限的附加基礎設施條件下顯著優化配水和檢測泄漏[3]。然而，這些智能水網絡(SWN)的部署和維護通常是昂貴的、不靈活的和勞動密集型的。傳統的雨水管理系統采用精確的流量和壓力傳感器，每個傳感器的成本可達數百歐元。傳感器的高成本限制了可以部署在WDS上的設備數量，從而限制了數據的空間分辨率。此外，它需要一個最佳的傳感器位置，這往往是很難做到的。

精密傳感器和GSM無線電模塊消耗大量能量。由于很少有與電網的連接，傳感器設備需要配備大電池并經常維護。為了解決這些問題，本文提出Adige：一種基于遠程無線技術的高效SWN。Adige優先考慮低成本和連接性，而不是準確性，以提高WDS的可擴展性和實用性。

2 系統架構

在SWN中，連接、可擴展性以及靈活而廉價的安裝和管理與精度和性能一樣重要。例如，對于及時的泄漏檢測，更重要的是從許多低精度傳感器獲取實時信息，而不是從較少的位置接收零星的高精度數據。本文將詳細介紹Adige的模塊化架構，見圖1。

圖1 Adige的智能水網架構按照SWAN層進行分類

2.1 傳感、控制和收集

Adige的核心是一個無線設備網絡，具有以下一個或多個角色：傳感器、執行器和網關。傳感器配有實時時鐘、通用傳感器接口、電源管理電路和SD卡接口。在不同點收集有關水壓和流量的信息，感測到的信息由最近的網關收集，網關將該信息轉發給數據管理和顯示層。最后，執行機構允許在發生泄漏時重新配置SWN(如通過關閉閥門)，并保證對用戶的最小水壓。見圖2。

圖2 Adige傳感器配備

Adige的傳感器配備微控制器和工作頻率為868 MHz的收發器。傳感器由3.7 V鋰離子電池供電，電池容量為3.4 Ah，可通過專用電路充電。對于持久性存儲，SD卡將收集的數據與實時時鐘模塊提供的時間一起記錄。Adige驅動器是一種無線設備，具有控制啟動閥的能力。在管道破裂的情況下，Adige能夠通過控制每個閥門位置來調整壓力和流量水平，目的是在保持用戶需求的同時盡量減少泄漏量。Adige網關是配備有Lora收發器和一個或多個附加接口(如Wi-Fi或4G)的網絡設備，用于將傳感器數據轉發到數據管理和顯示層。網關不需要形成星形拓撲結構，也不需要配備更強大的硬件，就可允許根據不同的需求和情況重新配置網絡，提高靈活性。

2.2 數據融合與分析

在Adige中，數據融合和分析層由下面描述的4個不同模塊組成。

1)液壓模型。對于基于模型的泄漏檢測和定位，使用一個經過校準的EPANET模型。該穩態模型能夠預測任意時刻的壓力和流量。

2)泄漏檢測。泄漏檢測機制使用時間序列分析技術，不斷地將水力模型預測的壓力和流量值與傳感數據進行比較。如果模型和觀測值不匹配，則檢測到泄漏。與基于聲/振動傳感器的技術相比，該模型對帶寬的要求要低得多。

3)泄漏定位。在檢測到泄漏后，基于模型定位算法的目標是找到泄漏在波分復用器中的位置。泄漏定位是一個反問題，其中測量值和水力模型模擬值之間的差異最小化，以獲得近似泄漏位置。

4)泄漏緩解。這種機制允許重新配置WDS中的閥門，以使系統壓力最小化(尤其是在受損區域)，同時保持消費者所需的最小壓力。這樣可以減少泄漏造成的損壞，并在可能進行手動干預之前將水損失降至最低。此外，該模塊還可以在維護期間完全隔離損壞的水管，以便于維修。

2.3 數據管理與顯示

Adige傳感器產生的數據被持久地存儲在時間序列數據庫中，該數據庫能夠有效地處理按時間索引的數字數組。在本文的原型實現中，本文使用一個開源數據庫，該數據庫經過優化，能夠快速、高可用地存儲和檢索時間序列數據。同時，利用GIS數據庫存儲系統中各個傳感器、管道、閥門和泵站的位置和特性。數據融合分析層利用組合數據建立水力模型，運行檢測定位機制。為了可視化傳感器讀數和泄漏，本文使用Grafana，一個開源的通用儀表板和圖形編輯器，它作為一個Web應用程序運行。

3 可行性研究

為了顯示Adige的優點，本文進行兩個不同的試驗臺。首先，使用Adige的數據融合和分析層以及數據管理和顯示層來擴充現有的WDS設備。WDS實驗裝置配備有線和高精度傳感器，占地面積21 m2，由9個閥門、14個壓力傳感器、19個低壓傳感器和14個電磁閥組成，能夠準確模擬用戶需求。其次，在一個單獨的試驗臺上，本文評估了前文提出的基于Lora的傳感器的可靠性和能量效率。

3.1 數據融合、分析、管理和顯示

Grafana允許本文使用強大的功能(如縮放、聚合和范圍選擇)來探索Adige傳感器數據。在試驗臺上安裝12個可視化傳感器；針對時間序列進行優化，查詢的響應比基于SQL的解決方案快得多，這大大提高了界面的可用性。在圖3中可以看到實現的系統的屏幕截圖。在未來，計劃用一個插件擴展Grafana的接口，這個插件能夠可視化地管理參考數據。

圖3 基于Grafana試驗臺的12個可視化傳感器

3.2 無線傳感器信號的控制和收集

本文評估基于Lora(無線通信技術)的傳感器節點的可靠性、覆蓋范圍和能效。特別是在3種場景中進行測量，這3種場景代表現實世界中的SWN：室內、室外和地下。Lora無線技術公開4個參數：帶寬(BW)、擴展因子(SF)、碼速率(CR)和傳輸功率(PWR)。這些參數允許為能源效率和可靠性交換范圍。例如，降低Lora帶寬可以以較低的數據速率為代價提高無線電靈敏度。本文的實驗旨在研究這些參數對無線電性能的影響，并為每個考慮的場景(室內、室外、地下)提出最佳配置。見圖4。

圖4 不同距離、場景和設置的數據包接收率(PRR)

1)覆蓋范圍和可靠性。本文將發射器固定在給定的位置，并將接收器放置在每個場景的3個不同距離：室內有障礙物、室外沒有障礙物、地下有金屬檢修孔。兩個節點在20 dBm的傳輸功率下，每60秒交換100字節有效負載的數據包，模擬水壓和流量讀數的及時報告。圖4顯示出了在室內、室外和地下對于多個不同的無線電設置的分組接收速率(即正確接收的分組數目)(參見表1)。最佳性能設置，即BW=125，SF=9，CR=4/5，PWR=20 dbm(表1中的設置7)，在所有場景和距離下都能達到95%以上的分組接收率。由于較低的多徑和衰落效應，在室外和地下場景中，Lora性能顯著提高，幾乎所有無線電設置的分組接收率都在97%以上。這并不奇怪，因為Lora是一項專門設計用于覆蓋戶外大距離的技術。

2)能源效率。使用在本文的實驗裝置中最大化可靠性的設置(即表1中的設置7)，本文現在計算Lora的能量效率，并將其與其他解決方案進行比較。本文用MSO-S 254A混合信號示波器測量Lora的功耗。表2顯示，對于每60秒100 B的周期性傳輸，采用Lora的傳感器消耗0.79 J，明顯低于執行相同操作的3G、GSM和Wi-Fi無線電。這是因為在3G和GSM中，很大一部分能量在實際數據傳輸前后的高功率狀態下消耗(斜坡和尾部能量)；而在Wi-Fi中，能量在關聯和掃描過程中浪費(在表2中報告為斜坡能量)。相反，對于Lora來說，消耗是最小的，沒有斜坡和尾部能量，也沒有關聯和掃描程序。但實際SWN應用中產生的能量消耗卻顯著降低。還要注意的是，小規模SWN允許使用高帶寬設置，這種設置只支持短距離，但需要的能量少得多(表1)。本文實驗中最可靠的設置也是最節能的設置之一，這意味著在本文的實驗場景中，并非所有的Lora機制都同樣有效。本文計劃進行進一步的實驗，以了解每個部署的最佳配置設置。

表1 本文實驗中使用的收發器的設置

4 結 論

本文提出一種基于遠程無線技術的有效SWN體系結構Adige，并給出初步的實驗結果，證明該方法的可行性?；贚ora的傳感器原型所顯示的高可靠性、能源效率和覆蓋范圍是水利設施的一個理想特性，其目的是降低部署和維護成本，同時仍然能夠實時監測用戶需求。這種部署將使本文能夠準確地描述系統的能耗，并對其可靠性進行壓力測試。此外，本文的目的是更好地了解不同時空分辨率的數據如何影響泄漏檢測和定位任務。