融合無線傳感器網絡與射頻識別的輸電線路桿塔狀態監測網絡低延時技術

張安安， 鄧芳明

(1.江西省科學院能源研究所，南昌 330029； 2.華東交通大學電氣與自動化工程學院， 南昌 330013)

輸電線路桿塔是輸電線路的關鍵組成部分，它的結構穩定性及其他所承載的絕緣子、金具、導線等附件的工況是整條輸電線路運行安全的重要保障[1]。2015 年 9 月國家電網公司印發了《信息通信新技術推動智能電網和“一強三優”現代公司創新發展行動計劃》國家電網信通〔2015〕899 號文件提出了開展“SG-ERP 3.0 資產全壽命周期典型應用”試點任務，要求綜合運用物聯網、移動應用、大數據等新技術，實現資產全壽命周期管理的信息貫通與質的飛躍[2]。

傳統輸電線路檢測采用人工巡檢方式[3-4]，工人采用目測或與測量儀器相結合的方式巡檢輸電線路，這種方式不僅費時費力，且準確度低。文獻[5-6]采用機器人或無人機自動巡檢線路，其檢測成本高，而且實時性差，無法對輸電線路狀態進行在線監測。輸電線路監測網絡的信息傳輸通常采用有線通信技術[7-8]。有線通信技術雖然具有容量大、速率快等優點，然而昂貴的前期安裝和后期維護成本限制了其進一步發展，因此基于無線通信的輸電線路在線監測技術是智能電網發展的必然趨勢。基于移動通信技術的無線監測技術[9-10]具有傳輸范圍廣、速率高、容量大等優點，但由于需要長期租用移動通信服務，運行成本高。

無線傳感器網絡(wireless sensor network, WSN)作為一種全新的信息獲取和處理技術，憑借其部署簡單、布置密集、低成本、通信免費和無需現場維護等優點[11]，自其出現便迅速取代傳統有線環境監測方法被廣泛運用到各領域中。楊征[12]采用融合ZigBee和GSM網絡構建了輸電線路桿塔傾斜監測系統；曹新莉等[13]針對輸電線路桿塔傾斜度監測的節點網絡組織問題，給出了一種桿塔監測網絡的自組織路由算法；任堂正等[14]針對現有覆冰區輸電桿塔傾斜檢測系統實時性和準確性低的特點，設計了一種基于ZigBee技術的覆冰區桿塔傾斜在線監測系統。

WSN和射頻識別(radio frequency identification, RFID)技術是物聯網前端兩大關鍵技術，隨著物聯網技術的蓬勃發展，WSN與RFID相結合的研究成為一種趨勢。RFID技術有工作距離短的缺點(一般10 m內)，但是如果將WSN與RFID相結合起來，利用前者100 m的通信半徑及多跳傳輸特性，形成融合通信網絡，其應用前景不可估量[15]。中外已經開展了一系列WSN與RFID技術融合的研究[16-18]，然而針對輸電線路狀態監測的融合研究外還沒有相關報道。

現提出一種融合WSN與RFID的輸電線路桿塔狀態監測網絡架構，具有監測成本低、故障定位迅速和適合長期監測的優點。中繼節點設置是所提出監測網絡性能研究的關鍵，因此本文建立了中繼節點傳輸延時模型，有利于分析不同條件下的監測網絡延時性能。

1 監測網絡架構設計

輸電線路兩相鄰變電站間的距離通常為幾十至幾百千米，每隔幾百至幾千米設置一桿塔作為架空輸電線路支撐，因此兩變電站間桿塔數量為20～100。每個桿塔內的傳感器節點間距不超過100 m，而相鄰桿塔間的距離能達到1 km，因此考慮到WSN技術特點，在每個輸電線路桿塔上設置一中繼節點[19]。中繼節點同時具有短距離和長距離無線通信功能，各輸電線路桿塔內的傳感器節點通過短距離通信將數據匯聚至桿塔中繼節點，然后各桿塔中繼節點通過長距離通信將監測數據傳輸至相鄰桿塔。為了避免線性監測網絡的傳輸延時過長，選取特定桿塔節點為具備移動通信的中繼節點，能夠和控制中心之間完成直接通信。

根據以上分析，提出一種融合WSN與RFID的輸電線路狀態監測網絡架構，如圖1所示。根據通信功能，所提出的監測網絡架構可以分為四層。

圖1 基于RFSN的輸電線路狀態監測網絡架構Fig.1 Network architecture of transmission line condition monitoring based on RFSN

第一層通信層負責將RFID傳感標簽信息傳輸至RFID閱讀器與ZigBee融合(RRZ)節點，它由位于桿塔塔基內或塔身的RFID傳感標簽和位于塔身的RRZ節點構成。塔基內的RFID傳感標簽工作于無源狀態，適合對塔基健康進行長期監測[15]。RRZ節點同時具有超高頻RFID和ZigBee兩種通信方式，它與RFID傳感標簽之間采用超高頻RFID通信，并將收集到的塔基等狀態信息以ZigBee短距離通信方式傳輸至桿塔中繼節點。

第二層通信層負責將輸電線路各桿塔的傳感節點信息匯聚至桿塔中繼節點，它由位于塔身的傳感節點、RRZ節點和中繼節點構成。傳感節點與中繼節點間采用ZigBee短距離通信方式(<100 m)，而各桿塔中繼節點間采用ZigBee長距離通信方式(>1 km)。中繼節點的電源供給問題一直是輸電線路桿塔監測系統的關鍵問題之一，中外已開展廣泛研究。中繼站取能可通過太陽能[20-21]，風能[22]，電流互感[23-24]以及混合取能[25]等多種方法。

第三層通信層負責將各桿塔中繼節點信息傳輸至變電站或移動基站，它由各桿塔中繼節點、變電站和移動基站構成。考慮到長距離線性網絡容易造成延時過長及移動通信高成本問題，線性網絡中的某些中繼節點同時具有移動通信模塊，將接收的桿塔健康信息傳輸至移動基站。桿塔中繼節點與變電站和移動基站之間分別采用ZigBee和4G移動通信方式。

第四層通信層負責將變電站或移動基站接收的桿塔健康信息傳輸至控制中心，它由變電站、移動基站和控制中心構成。變電站與控制中心之間采用現有數據采集與監視控制(supervisory control and data acquisition, SCADA)系統，有利于降低成本；移動基站與控制中心之間采用4G移動通信方式。

2 中繼節點設置優化

輸電線路狀態監測線性網絡結構容易導致節點數據傳輸延時，通過為網絡中某些中繼節點配備移動通信模塊構成匯聚節點，有利于獲得網絡延時性能與成本的平衡，因此匯聚節點的設置優化研究在輸電線健康監測網絡傳輸性能研究的關鍵。文獻[26]提出了一種匯聚節點優化設置模型，作者假定所有節點具備相同性能，并從附近傳感器收集相同數量的數據，這些傳感器完全依賴于底層網絡基礎設施和蜂窩基礎設施的對稱性。然而，由于實際情況中有眾多因素可能導致網絡的不對稱性，因此需要考慮網絡不對稱下的節點優化設置。由于在輸電線路狀態監測中，WSN節點功耗不再是系統設計的主要目標，因此主要從傳輸延時方面分析匯聚節點的優化設置。輸電線路監測網絡可以簡化為圖2所示。

圖2 輸電線路狀態監測網絡拓撲圖Fig.2 Network topology of transmission line condition monitoring

圖2由控制中心CC、變電站SS1和SS2以及n個中繼節點組成。假設將n個中繼節點分為g(3≤g≤n)組，每組有ri個中繼節點，中間若干節點組(G2～Gg-1組)選擇組內一中繼節點GPi裝備有移動通信模塊作為匯聚節點。

圖2所示的監測網絡架構包含三種節點數據傳輸方式。如圖3(a)所示為最左邊G1組內的節點依次向左，通過ZigBee傳輸方式將中繼節點數據匯聚至變電站SS1，然后變電站通過SCADA傳輸方式將匯聚的節點數據傳遞至控制中心CC；如圖3(b)所示最右邊Gg組內的節點依次向右通過ZigBee傳輸方式，將中繼節點數據匯聚至變電站SS2，然后變電站通過SCADA傳輸方式將匯聚的節點數據傳遞至控制中心CC；如圖3(c)所示中間若干分組內的各中繼節點通過ZigBee傳輸方式，將節點數據匯聚至各組內具有移動通信功能的匯聚節點GPi，匯聚節點再通過移動通信將匯聚的節點數據傳輸至控制中心CC。

圖3 節點數據匯聚傳輸方式Fig.3 Node data converging method

圖3(a)所示左側變壓器SS1所在的G1組內共有r1個中繼節點，節點Pr1首先將它的數據傳輸至節點Pr1-1，節點Pr1-1將它自身的數據和從Pr1接收到的數據一起傳輸至Pr1-2，最終所有的節點數據傳輸至變電站SS1。圖3(b)所示左側變壓器SS2所在的Gg組的傳輸時間計算與G1組一致。考慮到RFID通信系統的加入和無線信道采用共享機制，變電站傳輸數據至控制中心的延時可以忽略，因此G1組和Gg組的傳輸總延時ti可以表示為

(1)

式(1)中：tc為平均信道接入延時，tR代表RFID系統傳輸時間；ri代表第i組內的節點數；Dij表示第i組內第j節點的數據量；VZ代表ZigBee的傳輸速率。式(1)包含三部分:第一部分代表信道接入延時，第二部分代表桿塔節點內RFID層傳輸延時，第三部分代表中繼節點傳輸延時。

由于每組傳輸的數據大小不一，因此中間每組內匯聚節點GPi兩側中繼節點數目也不相同。假設第i組內匯聚節點GPi兩側的中繼節點數分別為ri1和ri2，則第i組內中繼節點數量為ri=ri1+ri2+1，因此根據式(1)可以得到兩側中繼節點傳輸數據至匯聚節點GPi所需的延時ti1和ti2分別為

(2)

(3)

(4)

ti=max(ti)，i=1,2,…,g

(5)

3 仿真結果與分析

圖4 不同分組數下的最大延時Fig.4 Maximum delay time under different group number

為了仿真分析此線性結構的延時性能，假設第1組和第g組具有相同的結構，中間第2組至第g-1組也具有相同的結構。假設線性網絡的中繼節點數n為100，每個節點獲取的數據包為4 kb/s，ZigBee的傳輸速率VZ為31.25 kb/s，信道接入延時tc為41 ms，RFID系統傳輸延時tR為2 ms，移動通信3G和4G網絡的傳輸速率VM分別為200、2 000 kb/s時，所得到的傳輸延時與分組數目g的關系如圖4所示。可以判斷，當g<10隨著分組數目g的增加，傳輸延時明顯降低。但是當g>10時，傳輸延時的降低不明顯，曲線變化呈扁平狀。還可以得到，由于4G移動網絡的傳輸速率相比3G網絡大得多，因此對于同樣的分組數目g，采用4G移動通信網絡的最大延時明顯比3G網絡的最大延時低。所以綜合考慮到分組成本問題，g=10為合理分組方案。

圖5對比了信道接入延時分別為41 ms和200 ms條件下，傳輸延時與分組數目g的關系。從圖5中可以看到，在同為3G或4G通信的條件下，不同信道接入延時對總傳輸延時曲線變化影響較小，而且具有相同的變化趨勢，因此可以得到，信道接入延時對整個網絡的性能影響較小。

圖5 不同信道延時對網絡性能的影響Fig.5 Different channel access time impact on network performance

圖6 不同分組數下信道延時與系統能量消耗的關系Fig.6 The relation between channel delay and system energy consumption under different grouping numbers

另一方面，在考慮系統能量消耗性價比時，4G則顯示出優勢。從圖6可以看出，4G擁有更低的延遲但能耗偏高，3G雖然能耗低但是延時更高且分組數越高能耗優勢越小。在3G和4G無線鏈路延時與能耗對比圖中，曲線顯示為V形，并且在總能耗方面具有明顯的最小值。因為盡管無線傳感器網絡中傳輸一個數據單元的能量比蜂窩鏈路中的能量小，但在中繼中，每個節點都花費大量的能量來幫助相鄰節點轉發數據，從而增加了總體能量消耗。當增加分組數時，中繼的數據量減少而降低的能量與增加的蜂窩網絡的能量是中等的，因此延遲和總能量消耗都會減少。然而，如果分組數過多，那么蜂窩網絡的高能量消耗將開始主導總能量。這個結果清楚地表明了總能耗和系統延遲之間的平衡。

4 結論

提出一種融合WSN和RFID的輸電線路桿塔狀態監測網絡，具有監測成本低、故障定位迅速和適合長期監測的優點。由于輸電線路桿塔拓撲具有長距離鏈狀特點，傳輸延時是監測網絡性能研究的關鍵。具備移動通信功能的中繼節點設置是影響傳輸延時的主要因素，因此建立了中繼節點傳輸延時模型，有利于分析不同條件下的監測網絡延時性能。