基于物聯網的分布式市政用電動態監測系統設計

朱華，李良艷

(1.深圳市綜合交通設計研究院有限公司，廣東 深圳 518003；2.深圳市市政工程咨詢中心有限公司，廣東 深圳 518028)

1 引言

對隧道電氣動態監測、綜合管廊電氣進行在線計算分析，是提高市政用電安全與穩定性，增強城市電力抗御災害能力的重要手段[1]。電力市政用電動態監控系統的建立，可為調度操作員提供市政電力實時運行狀況和決策前信息，可有效提高市政電力調度操作員對市政電力市政用電的控制能力[2]。

物聯網技術必將成為改造社會經濟生產力的新局面，目前已有許多行業開始涉足物聯網技術，并將其應用到各個行業，提高行業自身的工作效率和應對能力[3]。城市用電動態監測系統需要非常精確的控制和響應，而傳統的基于人工智能技術的城市用電動態監測系統，由于網絡傳輸速度不夠快，導致動態監測的效果很差，達不到既定標準，無法實現城市用電動態信息的高效傳輸。為實現市政電力的實時動態監測，在線計算處理暫態功角、電壓、頻率穩定性的計算結果，結合相應的預防控制和應急控制輔助決策，使動態監測結果具有智能化、可視化的特點，有助于更好地發揮市政電力分布式動態監測的性能。

2 系統硬件設計

在物聯網技術支持下，系統的硬件結構，主要包括:數據處理模塊、控制模塊、CPLD邏輯控制模塊、傳感器模塊、動態監控模塊、顯示模塊、參數采集模塊等，如圖1所示。

圖1 系統硬件結構

(1)參數采集模塊

通過集成聯機監測系統中的各個單元的共同作用，達到信息實時傳輸，縱向橫向可隨時互相傳遞可靠的通信系統[4]。本系統具有監測設備狀態，故障診斷，設備維護等多重功能。許多應用不同節點組成一個數據采集單元[5]。其中高壓開關傳感器節點主要包括電位傳感器、開關局部放電傳感器、開關分合閘、儲能線圈電流傳感器、液壓機構壓力傳感器、開關動作位移傳感器、開關動作視頻監測傳感器、避雷器泄漏電流傳感器等。

(2)傳感模塊

傳感模塊主要是通過各個變壓器傳感節點來實現數據傳輸的，主要由鐵芯接地電流監測傳感器、油液含量傳感器、套管絕緣檢測傳感器、局部放電監測傳感器等共同組成[6]。它的主要功能是全面、準確、實時地采集監測到的變壓器以及開關的狀態信息，同時會傳遞相關數據到IED中進行數據分析處理。子節點接收主IED接收信號，匯總各子節點傳輸的數據，進行超限、故障等報警信號。同時通過網絡實時數據傳輸到管理計算機。

(3)數據處理模塊

高壓開關檢測子IED包括微電子電位監視子、開關機械特性監視子、開關視頻監視子、套管絕緣診斷子等[7]；鐵心接地、局部放電、溶解電位等子也包括變壓器參數子、套管絕緣診斷子等。對各分IED所接收到的信號進行綜合分析，輸出超限報警、故障報警和故障報警給報警控制單元，通過光纖和內部局域網將實時數據傳輸到管理計算機。

(4)控制模塊

選用TMS320VC5509型芯片作為主控 CPU控制模塊的主芯片[8]，其工作原理為:先對三相電流，電壓等進行過濾和信息處理工作，然后利用A/D型采樣芯片ADS8364進行同步采樣，將采集到的信號轉換成數字信號形式，送到DSP處理器上。

(5)CPLD邏輯控制模塊

用CPLD對整個系統進行邏輯控制[9]，把數據處理模塊處理好的數據實時發送給LCD顯示器，這時可以通過通訊接口傳輸到主機，還可以把數據傳輸到存儲器中保存起來。實現數據的分析管理。

(6)動態監測模塊

監控信息數字化采集、信息傳輸標準化、診斷通信平臺等基本功能[10]。采集量大，節點智能是本系統的優點，能保證設備穩定運行本系統具有采集多參數、節點智能化等特點，保證設備穩定運行[11]。通過數據處理模塊處理傳感器傳輸的信號，同時儲存到存儲器，可實現歷史信息查詢和實時信息查詢等工作[12]。同時還可以通過調整涉及的子IED的數值，傳感器的報警上限值等設備參數進行及時更改，并在子IED的基礎上，將其與各報警限、連鎖控制閾值相比較，輸出報警控制信號給報警控制單元。

(7)實時顯示信息模塊

實時顯示信息模塊是指根據物聯網技術要求，可將檢測的信號通過有線無線的方式發送到互聯網上[13]。遠端機用戶通過網絡可以看到任意位置的數據，實現遠程監測。

3 系統軟件部分設計

3.1 系統初始化

模擬設定寄存器、系統控制寄存器、外設控制寄存器等是系統初始化的主要內容:

(1)初始化模擬寄存器，清理空間，隨后進行聯機模擬。觀察制定的的存儲區域。

(2)由于低速外設時鐘定標寄存器(LOSPCP)、高速外設時鐘定標寄存器(HISPCP)和PLL鎖相環寄存器(PLLCR)所存在的特殊性，第二步要進行三種寄存器的初始化。

(3)設定外位時鐘寄存器的對應位值(PCLKCR)，使得外位時鐘可以對應；

(4)初始化市政電氣用電注冊表。

3.2 信號動態采集功能

現有的同步采樣方法主要有兩個方面的考慮:第一，保持采樣周期恒定:當頻率被膠化時，改變采樣點的脈絡以適應；第二，保持采樣點的采樣點恒定，當頻率被膠化時，改變采樣點的脈絡以適應[14]。前一種方法不適用于分布式市政電力狀態監測，因為頻率的變化會影響濾波算法；后一種方法是可行的，只需設計一個頻率跟蹤電路即可[15]。所以，結合動態同步采樣方式，當 A相有電壓時，電路 A相頻率為同步信號，同時閉鎖 B相和 C相；如果 A相失電，同時B相失電，同時閉鎖C相，同時A相和B相失電，同時C相失電，三相失電，硬件電路向 DSP發送一個中斷信號，DSP用50 Hz的電網頻率發送軟件同步信號。

整個數據收集工作是由DSP上的數據收集模塊控制的，同時將會把所收集到的信息傳輸到芯片中進行處理和轉換，采集模塊初始化過程為:加電啟動，完成自檢，A/D轉換電路主動與DSP主處理器進行通訊測試，若測試失敗則報錯退出，并在進入指令狀態時測試成功。這時DSP會把FLASH傳輸過來的信息提取，并傳輸到轉換電路。采樣的主要信息包括采樣類型，采樣長度，采樣速率等，獲得所有參數后，由A/D轉換電路進行采樣，等待“啟動采樣”指令。相間切換會出現電路的延遲，即一段空白信號的傳輸，相當于傳輸中斷，產生中斷信號，這時DSP會接收該信號，并采樣所需時間。這樣保證信號能夠進入A/D采樣通道，并通過過零、選相、放大、成形等過程，通過同步鎖相器發出采樣控制信號，A/D轉換芯片ADS8364同步鎖相器發出的采樣控制信號所觸發時，對電流，以及模擬電壓進行采樣。

3.3 數據通信功能

數據通信功能比較簡單，主要提供與主機進行直接數據通信的功能。按照通信命令的要求，從共享數據區中提取信息并發送出去。

3.4 中斷服務功能

當數據通信結束時，數據采集的中斷服務程序會被外部中斷喚醒，DSP會隨著BUSY的信號出現進入外部中斷服務程序，并且會收集ABC相電壓電流的處理結果，進行輸入電流電壓的信息采集。程序就會跳出計算電能質量的主程序，在相應的硬件配置中實現軟件中斷。由于計算量很大，但是時間又很緊迫的情況下，很難在同一個采樣時間內完成，所以采集不同時間后便進行運算。通常每隔16個單位時間進行信息采樣，相關的計算會在8個周期內進行一次。通過這種方式，在數據處理器期間，如果出現采樣間隔暫停，操作終止，下一時間點將會繼續進行，為此，必須設置時間間隔為原來的兩倍，以避免兩個計算程序間的機器周期沖突。

MD轉換的起始信號，是用5509的TOU輸出信號與ADS8364的三個HOLD引腳組成，并開始六個通道的轉換工作，時間一定時，CLKOUT輸出信號與ADS8364的CLK引腳連接，為ADS8364提供3MHz時鐘信號；ADS8364的轉換完成信號與ADS8509的外部中斷引腳連接，完成轉換工作后，當轉換完成時，外部中斷模塊會接收到信號，并且會讀取6次中斷程序的信號，進行收集和處理，并將ADS8364的轉換結果發送給轉換結果寄存器，分別輸入到指定的5509片上的循環緩沖。

3.5 動態監測功能

主程序和部分子程序通過C語言和部分匯編語言進行混合編程，針對于運算量較大的算法程序，利用匯編語言進行編寫，該方法的好處是提高運算效率。充分利用DSP芯片軟硬件資源，主程序的運行周期可在主循環模塊中實現。動態監測流程如圖2所示。

圖2 動態監測流程

接收到FFT變換得到的離散信號，通過處理可以生成基波和諧波分量，針對于三相不平衡、閃變、功率的計算可以通過FFT的信號來進行。在計算FFT值的過程中，采樣頻率不能低于6.4kHz，因此采樣頻率定為6.4kHz，即在每個工頻周期采樣128次。監控模塊主要對采集單元采集到的離散信號進行處理，并采用特定算法計算分析分布式市政電氣用電情況。

4 實驗與分析

為了驗證基于物聯網的分布式市政用電動態監測系統設計合理性，進行實驗驗證分析。在有其它信號干擾和無其它信號干擾情況下，在MATLAB仿真平臺分別使用基于人工智能技術、基于物聯網的監測技術對監測精準度進行對比分析，對比結果如下所示。

(1)有其它信號干擾

在有其它信號干擾情況下，分別使用兩種技術的用電動態監測精準度對比結果如表1所示。

表1 有其它信號干擾情況下兩種技術監測精準度對比

由表1可知，采用人工智能技術在監測時間為4min、5min、8min 時，監測精準度達到最低為 0.68。在監測時間為3min、10min時，監測精準度達到最高為0.71；采用物聯網技術在監測時間為2min、5min、6min、9min、10min時，監測精準度達到最低為0.97。在監測時間為1min、3min、4min、7min、8min 時，監測精準度達到最高為0.98。通過上述分析結果可知，使用物聯網技術在有其它信號干擾情況下，具有精準監測結果。

(2)無其它信號干擾

在無其它信號干擾情況下，分別使用兩種技術的用電動態監測精準度對比結果如表2所示。

表2 無其它信號干擾情況下兩種技術監測精準度對比

由表2可知，采用人工智能技術在監測時間為6min時，監測精準度達到最低為0.53。在監測時間為1min時，監測精準度達到最高為0.61；采用物聯網技術在監測時間為 1min、3min、5min、7min、8min、9min、10min時，監測精準度達到最低為0.98。在監測時間為2min、4min、6min時，監測精準度達到最高為0.99。通過上述分析結果可知，使用物聯網技術在無其它信號干擾情況下，具有精準監測結果。綜上所述，使用物聯網技術在有無其它信號干擾情況下，都具有精準監測結果。

5 結語

采用ADS8364和TMS320VC5509兩種數字信息處理技術，通過對分布式市政電力動態監控系統進行實時監控，實現了對城市電網的實時監控。該方法通過改變DSP芯片，進一步提高了數據采集的準確性，并將其應用于信息采集，通過實驗證明，在仿真平臺對市政電力用電進行模擬與誤差分析，具有很強的實用性和可靠性。隨著國家對電力體制改革的鼓勵政策的出臺與推進，將發揮良好的作用。