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1、一种无线电力仪表设计张伟平摘 要：基于目前多场景的电力运行数据监测的需求，该文开发设计了一种面对分布式、离散监测场景的无线电力监测单元，简称“G表”，供应解决该场景传统电力监测方案弊端的方案。该产品融合了传统全电量电力监测仪表的功能，同时还具备了无线数据传输、边缘计算、温度湿度监测、漏电流监测，复费率计算、谐波监测、需量监测等功能，全部数据接入云平台，有效覆盖分布式、离散监测场景电力监测的各层次需求。关键词：无线通信;电力仪表;边缘计算;云平台中图分类号：TP216 文献标记码：A0 引言为响应习近平同志新时代中国特色社会主义指导思想，深化实行“四个革命、一个合作”能源平安新战略，国家电网提出
2、“三型两网、世界一流”的战略目标，其中泛在物联网是发展目标的重要一环。协同推动才智物联是泛在物联网建设的主线之一，打造“云边协同”资源共享共用、数据互联互通。智能电力监测设备是将来泛在物联网的数据协同的重要节点。1 需求分析传统电力系统覆盖地理分布广泛，供电对象的差异明显，负荷节点分布呈现“点”或“面”的分布状况。传统电力监测方案较好地解决了“面”状分布的电力设施的需求，采纳仪表+管理机+SCADA系统的方式，集中采集多电力设施状态，通过统一的传输路径在SCADA系统中集中显示监测数据。“点”状分布的负荷节点呈现分布式、离散化的特点，空间上不集中、数据间勾连性不强，采纳传统电力监测方案存在施工
3、难度大、系统造价高、无法用等效节点替代监测的问题。接入无线通信是简洁有效解决问题的方法。2 难点分析传统电力监测方案，主要采纳局域网以及有线的方式连接，数据采集受限于通信协议及总线设计。数据传输速率延迟最高可达一百零一毫秒级，数据传输量无任何限制，满意一般的供配电数据模型的描述精度要求。基于无线通信的监控方案，则面临有别于传统电力监测的巨大挑战。数据传输路径长，综合传输延时比较严峻，存在描述模型数据有效性的问题。另外，长期须要定期预付数据资费，限制了数据的传输量，也不符合现有电力用户的消费习惯。由于通道的限制，不得不针对传统的数据采集传输模式进行优化。“G表”在设计过程充分考虑了无线监控方案存
4、在的痛点。3 产品设计“G表”在设计初始就须要考虑分布式、离散的应用场景存在的通信问题与监测内容问题。采纳集成化的思路，对电力系统运行所需的相关领域的监测信息进行集成，形成单节點的综合解决方案。“G表”产品外观如图1所示。3.1 外部接口设计“G表”硬件接口设计包括三相电能采集、漏电流监测、开入量监测、开出量限制、温湿度采集5类基础项目，如图2所示。三相电能及漏电流采集采纳计量专用IC，独立计算电能的基础信息。避开占用MCU资源，削减外围A/D电路环节存在的元件品质差异问题，在削减硬件设计的同时，又提高了采集精度。在实现常规电能信息采集的基础上，利用计量IC资源进行复费率、需量等能效管理应用的
5、计算，以及谐波、三相不平衡度等电能质量管理应用的计算。同时利用计量IC漏电流检测资源，设计漏电流采集功能。设计多路开入、开出量，并使其具备可编程实力。既可以单独采集开入信号，远程限制开出量动作，又可以进行开入、开出量功能的关联设置。既满意了常规监测的须要，又可满意一般的联动限制需求。温湿度采集采纳数字通信接口接驳专用的温湿度传感器，温湿度采集的A/D转换在传感器内部实现，便利依据运用环境更换不同的传感器。接口功能满意了常规电能的运行数据监测、能效管理、电能质量、电气平安的功能要求。同时足够的开关量监测接口，既满意开关柜状态监测要求，又可以满意其他监测装置的状态接入要求。3.2 通信设计分布式、
6、离散场景的供电、负荷节点是传统电力监控方案中的难点。存在网络拓扑设计困难、通信施工难度较大、成本高等问题。无线通信的引入使该场景的监控数据采集变得非常便利，借助密布的运营商基站，监测点数据在无形的通道中畅通无阻的传输。但是无线通信由于资费问题，存在传输数据量受限的问题。电力设备状态数据具备典型的大数据特征，主要体现在4个方面。1）数据来源多。2）数据体量大、增长快。3）数据类型异构多样。4）数据关联困难。其与通信资费限制的思想相悖1。为了解决该问题，“G表”对数据列表进行了区分，将数据分类成了冻结数据、累计数据以及瞬变数据3种。冻结数据为根据肯定规则计算保存、肯定时效内固定不变的数值，例如月度
7、能耗、最大需量。累计数据受时间因素的影响，随着时间的改变而累加改变，例照实时电能。瞬变数据为不受时间因素影响的数据，主要有电压、电流、频率、功率、功率因数等，每一时刻的数据均存在波动可能性。冻结数据实行云平台主动采集的策略。按预设时间自动执行数据呼唤或者进行手动呼唤，丢失或无响应时，重新进行呼唤，确保数据能够胜利采集。累计数据由“G表”按时上送云平台，用户依据管理所需采集精度，自行在“G表”中设定上送时间。这样可以削减云平台下发的任务，减轻云平台的运行压力。针对瞬变数据，除了可以选择定时上送云平台，还可以选择数据突变上送。其原理是单次数据采集改变区间超过设定阈值时，将数据主动上报云平台，当数据
8、改变未超过设定阈值时，则不进行数据上报。依照对数据观测的敏感度，用户可以变更阈值设定，从而获得所需精度的数据改变，以此来描述电力系统的运行工况。通过以上的数据分类管理策略，“G表”削减了数据传输的数量，依旧可以确保客户所需数据的精度。3.3 边缘计算无线通信为了压缩数据量，发送给后台的数据与传统电力监测方案相比有限。同时通信连接也受到比有线通信更多的干扰因素的影响，而丢失数据导致判据不足，出现无法进行计算的状况。基于物联网结构产品设计思路，“G表”具备边缘计算功能。在边缘计算模型中，网络边缘设备具有足够的计算实力，以此来实现源数据的本地处理，并将结果发送给云计算中心。边缘计算模型不仅可以降低数
9、据传输的带宽，同时也能较好地爱护隐私数据，降低终端敏感数据隐私泄露的风险。解决了一部分数据有效性及降低数据发送量的问题2。“G表”采集所得的数据干脆由MCU进行计算，可以实时或更快地进行数据处理和分析。而不像传统的电力监测手段，数据的处理分析全部依靠后台系统执行。在某些场景下须要立即对信息做出反馈时，经由无线传输数据后，再由云平台下发吩咐，解决了存在较高综合延时的问题。此外，存在多种缘由导致数据或吩咐无法正确传送，造成反馈任务失败的问题。因此，边缘计算对于无线传输方式来说非常重要。3.4 配套管理平台平台设计基于两点中心思想构建，即设备管理和大数据监测分析。设备管理是描述“G表”与对应管理组织
10、的勾连关系，包括了用户组织架构下“G表”的添加、修改、删除，同时还具备设备流量监管功能。用户通过简洁的数据录入，就可以很便利地对仪表运用进行管理。将“G表”的管理方式抽象成组织架构的管理模式，适用于绝大多数的分级管理方案，例如按地域劃分管理、按部门划分管理、按产线划分管理等。基于该思想设计的架构，可以便利地进行离散单点的横、纵向数据对比，组织结构之间的横、纵向对比。此外，还针对主流关注的参量信息，制定了不同的分析策略。用户可以依据须要自行进行便捷的数据分析。4 结语该文提出的无线电力监测单元“G表”，供应了分布式、离散监测场景的全套电力监测解决方案。其功能满意了常规电能运行数据监测、能效管理、
11、电能质量、电气平安、状态监测的需求，并在此基础上，实现了分类数据的无线通信以及边缘计算的功能。同时，该产品配套定制开发的管理平台，为用户解决了一站式数据存储的问题。产品有别于传统电力监控系统烦琐的建设、调试过程，安装即用，满意分布式、离散场景电力监控的绝大多数需求，具有肯定的创新意义和市场前景。参考文献1江秀臣，盛戈皞.电力设备状态大数据分析的探讨和应用J.高电压技术，2022，44（4）：1041-1050.2施巍松，孙辉，曹杰，等.边缘计算：万物互联时代新型计算模型J.计算机探讨与发展，2022，54（5）：907-924. 猜你喜爱 无线通信云平台 大数据时代对教学改革的影响教化教学论坛
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