基于互聯網通信的輸配電智能監控系統設計

【關鍵詞】互聯網通信；智能監控系統；輸配電

引言

如今，社會經濟的發展速度越來越快，而智能電網的建設不僅保障了社會經濟的發展，同時促進了社會生活的有序進行。輸配電設備作為智能電網的重要部分，其運行狀況時刻影響著供電的可靠性以及輸配電設備檢修計劃的合理性，能夠改善設備運行時的狀態，避免其在運行過程中出現故障，提高電力系統的運行效能[1]。在建設智能電網的過程中，要加快互聯網通信技術的研發，同時滿足用電方和配電方的需求。

李偉等（2020）以殘差全連接神經網絡為架構，對電力監控系統中發生的異常進行辨識。[2]為了對電力監控系統中檢測到的故障進行有效分類，我們構建了一個基于殘差學習的全連接神經網絡模型，該模型結合了深度學習和半監督學習網絡的優勢，可以對故障數據進行精確的識別和分類。通過組合故障數據的訓練樣本特征，構建具有差異性特征的分類器，根據分類器在應用過程中的誤差率，對不含有標簽的故障數據特征進行學習，提高分類器的識別能力。結果顯示，該算法與傳統算法相比可以提高故障數據識別的精度，準確識別出電力監控系統中的故障數據。

一、輸配電智能監控系統硬件設計

（一）協調器

在輸配電智能監控系統中，協調器可以將供電電路與監控中心連接在一起，提高監控的效率。設計過程中，選擇MSP430F153型號的單片機作為協調器的核心[3]，利用32位的處理器，可以實現對輸配電設備運行數據的接收、發送、存儲與顯示，其結構如圖1所示。

其中，射頻模塊主要負責接收來自傳感器節點的數據，根據GPRS的頻率對發送機進行設置。如果采集到的輸配電數據比設定值大，射頻模塊就會發出報警信號，在互聯網通信技術下，將報警信號傳輸給工作人員；如果互聯網需要傳輸的數據量非常大，還可以借助電力線對輸配電信息進行傳輸。

（二）設計輸配電監控器硬件電路

輸配電監控器的工作原理是借助單片機和智能處理器對輸配電數據進行并行處理，并在相同時間內，對輸配電數據進行采集與處理[4]。在互聯網通信技術的支撐下，輸配電監控裝置的物理構成如圖2所示，該裝置能夠搜集各類電壓與電流的數據。

其中，電力傳輸與分配信號依次通過電壓調整裝置和電流感應器，接著被轉化為水平方向的電信號，這些轉換后的信號能夠被模擬/數字轉換器所接收，并進一步被送入ADSP-2265通道進行處理。輸配電監控器硬件電路實現了對鍵盤、顯示器、通訊接口的管理，通過啟動互聯網通信接口，加載輸配電數據，獲取監控結果。

二、輸配電智能監控系統軟件設計

設計將輸配電設備中的電容電流看作一個內環的反饋變量，利用互聯網通信技術將輸配電設備與電容連接在一起，根據電容電流和占空比，建立如下關系式，即：

其中，U表示輸配電設備中濾波電容的電壓值，UC表示輸配電設備中直流側的電容電壓，C0代表直流側的電容值，Sγ表示輸配電設備的電感參數，zap、zbp和zcp表示占空比系數。

假設Cb代表輸配電設備中電容的空間矢量，將輸配電設備的電流作為一個外環的反饋變量，利用互聯網通信技術融合處理輸配電設備運行狀態數據的傳遞函數與閉環傳遞函數，得到如式（2）所示的融合處理結果，即：

其中，ξ表示輸配電設備的電壓幅度調制比，Φ表示輸配電設備中電壓與電流之間存在的比例關系，δ表示電容電壓與電流之間存在的比例關系，fx表示輸配電設備運行狀態數據的傳遞函數，gx表示閉環傳遞函數。

假設Z代表輸配電設備的阻尼系數，根據公式（2）的融合處理結果，設計輸配電智能監控算法，表示為：

上式中，Tmin表示輸配電設備中最小零矢量的作用時間，λmax表示輸配電設備中直流電壓的調制系數，F（x）表示輸配電設備的開環傳遞函數。

設計的時候需要確定輸配電設施的電壓和頻率，將電容電流作為內環反饋變量，建立其與占空比的關系，同時將設施電流作為外環反饋變量，開發新算法，從而實現智能監控。

三、實驗對比分析

（一）實驗準備階段

為對所研發的監控系統實驗驗證其在輸配電領域的智能化監控能力，我們于某電力公司內，擇一輸電及分配設備，作為科學研究之用。該設備之相關特性參數如下：

電源電壓：220 V。

電流參考值：10.85 A。

交流電感：3.12 mF。

電容器的額定電容：2230μF。

直流電壓參考值：800 V。

根據輸配電設備的參數設置情況，實驗選擇10臺輸配電設備，以電源端為起點，依次編號。實驗時，我們將電源端口連接在第一個輸配電設備上，距離為10米；其余輸配電設備之間的距離也為10米，同時各個輸配電設備的參數保持一致。

（二）實驗數據

實驗在某電力公司的輸配電設備中采集直流電流數據，其波形如圖3所示。

由圖3可知，輸配電設備的電流幅值基本上保持在-1～1 A之間，較均衡，證明了利用本文設計的監控系統對輸配電設備進行監控，能夠確保輸配電的穩定性。

（三）輸配電智能監控結果

實驗在某電力公司，對10套輸配電設施在持續12小時的作業期間內，每隔三小時進行電流讀數，并記錄了監控數據，如表1所示。

由表1數據可知，本研究所設計的監控體系能夠對電力傳輸與分配設施實時監管，從而捕獲其電流讀數，確保了電力設施運作的安全性，并為其提供了穩定可靠的數據保障。

（四）對比測試

本研究旨在凸顯所設計的監控系統在智能輸配電監控方面的優勢，故對照基于殘差全連接神經網絡的監控系統，評估其在圖3所示輸配電設備的電流監控能力。兩系統監控輸配電電流的精度對比結果如圖4所示。

由此可見，采用基于殘差全連接神經網絡的監控系統時，對輸配電電流的監控精度都低于65%，說明利用殘差全連接神經網絡搭建分類器之后，輸配電電流的監控精度仍然很低。然而采用本文設計的監控系統時，對輸配電電流的監控精度要高得多，在輸配電設備運行的10 s內，本文設計的系統通過融合互聯網通信技術，顯著提升了輸配電電流的監控精度，使監控精度始終保持在90%以上。

四、輸配電智能監控系統的數據采集與傳輸

（一）傳感器的選擇

在輸配電智能監控系統中，傳感器是數據采集的核心組件。選擇合適的傳感，主要考慮其精度、響應時間和耐用性。對于電壓和電流監測，常用的傳感器包括電流互感器（Current Transformer，CT）和電壓互感器（Potential Transformer，PT），它們可以提供高精度的實時數據。此外，溫度傳感器和濕度傳感器也不可或缺，因為它們有助于監測設備運行環境，確保設備在安全的溫度和濕度范圍內工作。選擇時還需考慮傳感器的工作范圍和額外功能，如自診斷能力和抗干擾性能，以確保其在復雜環境中依然能提供可靠的數據支持。

（二）數據采集方式

數據采集方式直接影響系統的實時性和穩定性，一般采用集中式或分布式數據采集方法。集中式方法通過一個中心節點收集來自各個傳感器的數據，適合小規模監控系統；分布式方法則在每個監測點部署獨立的數據采集單元，適合大規模的輸配電網絡。實際應用通常采用邊緣計算的方式，通過在現場安裝數據采集模塊，實時處理并篩選數據，只將關鍵信息傳輸到中央服務器，從而減少網絡帶寬壓力，提高數據傳輸的效率和響應速度。

（三）數據傳輸協議的設計

數據傳輸協議是確保傳感器與監控系統之間高效、可靠通信的關鍵。常用的傳輸協議包括Modbus、CAN和MQTT等。Modbus是一種簡單易用的協議，適合在局域網環境下傳輸數據；CAN能在工業環境中廣泛應用，具有高抗干擾能力，適合實時監控；MQTT則適合互聯網環境，支持低帶寬和高延遲場景，能夠實現輕量級的數據傳輸。設計時需綜合考慮數據傳輸的可靠性、延遲、帶寬及安全性等因素，確保在各種網絡環境下都能實現高效的數據交換；此外，為了提升系統的安全性，建議在傳輸層添加加密機制，以防止數據被竊取或篡改。

五、系統安全性與穩定性分析

（一）網絡安全設計

網絡安全是確保輸配電智能監控系統穩定運行的關鍵，因此，系統應該采取多層防護措施，包括防火墻、入侵檢測系統（Intrusion Detection Systems，IDS）和虛擬專用網絡（Virtual Private Network，VPN），這些技術可以有效阻止未授權訪問和惡意攻擊。同時，用戶身份驗證機制也至關重要，通過強密碼、雙因素認證等方式，可以進一步提升系統的安全性；定期實行系統安全檢測與侵入實驗，可以及時識別并修正可能存在的安全缺陷。此外，針對數據傳輸過程中的安全性，系統可采用加密技術，確保數據在傳輸過程中不被竊取或篡改。

（二）數據完整性保障

為確保數據在采集、傳輸和存儲過程中不被損壞或篡改，系統應實施嚴格的數據校驗機制：在數據采集階段，采用冗余采集和校驗核算法，確保傳感器數據的準確性；在數據傳輸過程中，使用消息摘要和數字簽名技術，確保數據的完整性和真實性；在數據存儲方面，建議使用區塊鏈技術或數據庫的事務管理功能，以確保數據記錄的不可篡改性；定期進行數據完整性檢查和備份，以能夠在出現異常時及時發現問題并進行修復，從而提高系統的可靠性。

（三）故障恢復策略

故障恢復是確保系統長期穩定運行的重要策略。設計冗余機制是關鍵，尤其是在核心組件和數據存儲上，通過配置熱備份和冷備份，可以在主系統發生故障時，快速切換到備用系統，最大限度地減少停機時間；定期執行系統數據的拷貝和恢復流程的練習，以便當系統真正出現故障時，團隊能敏捷地作出反應，并迅速恢復正常的運作；采用微服務架構將系統拆分為獨立模塊，降低故障風險；同時，通過實時監控和機器學習算法，提前識別潛在故障并預警，實現高效的故障管理與恢復。

結語

輸配電設備的運行狀況直接關系到整個電力系統的安全與穩定，因此，提升其監控能力至關重要。本文通過將互聯網通信技術應用于輸配電智能監控系統的設計，采用硬件與軟件相結合的創新設計方式，實現了對輸配電設備的智能監控。這種集成方案不僅提高了數據采集的實時性，還增強了系統的整體可靠性。實驗結果表明，該系統在輸配電設備監控中展現出較高的精度，能夠及時響應設備狀態變化，減少潛在的故障風險。此外，系統的靈活性和可擴展性使其能夠適應不同規模的電力網絡需求，為未來電力系統的智能化管理提供了有力支持。