基于物聯網的HFCT局部放電診斷傳感網絡

項恩新，王科，徐肖偉，胡浩卿，李建發，劉紅文

（云南電網有限責任公司電力科學研究院，云南 昆明 650217）

0 前言

為了對潛在故障進行有效的早期預警，現已開發出許多在線監測方法來感知絕緣狀態信息，例如溫度上升，局部放電和泄漏電流，這些信息在我們的主要電網的保護、維護和資產管理方面中起著不可或缺的作用。據統計，中國的中壓配電網架空線路308萬公里，電纜61萬公里，配電變壓器440萬，配電開關裝置401萬，并且這一數字還在迅速增加[1]。因此，探索一種更高效、更可靠、更經濟的分布式監控解決方案，是我們對智能配電網的迫切追求。物聯網（IoT）是一項快速發展的技術，它通過部署具有一定傳感、計算、執行和通信功能的各種設備來獲取物理世界的信息，并通過網絡實現信息的傳輸、協調和處理，從而實現人與人、物與物之間的信息交換。具有低功耗，低成本和免維護功能的可擴展無線傳感器網絡是可靠傳感層的基礎，也是在應用分布式物聯網監控之前需要克服的挑戰[2-3]。本文根據配電電纜的特點，結合物聯網分布式無線傳感器網絡、數據交互和電源管理，設計了基于物聯網的HFCT通用框架。這項工作為將來基于物聯網的配電網絡設備狀態監測提供了參考實現。

1 基于物聯網的HFCT傳感器

1.1 使用HFCT進行局放信號耦合

脈沖電流法被認為是能夠對絕緣系統中發生的局部放電進行定量分析的唯一方法。這種方法是基于描述集總電路中局部放電活動的電容模型得出的。由于無法找到局部放電源，因此無法直接測量發生在高壓設備中的原始局部放電電流脈沖。因此，只能檢測到出現在測試對象端子兩端的瞬態電壓降。高頻電流互感器是一種用于在線診斷的非接觸式傳感器，通過用高頻電流互感器（HFCT）代替測量阻抗，可以將傳統的電流脈沖方法擴展到高頻方法。HFCT傳感器也稱為射頻電流傳感器（RFCT），由一個感應Rogowski線圈和積分電阻組成。通常，在高壓設備上進行在線局部放電測量時，將HFCT傳感器夾在接地網絡的接地線中[4-5]。對于此應用，可以將傳感器建模為一個系統，其中輸入是流過傳感器的局放電流脈沖，輸出是在測量儀器的輸入阻抗（通常為50歐姆）上測量的感應電壓。

用于電力電纜局放監測的集成傳感器如圖1所示，它包含一個寬帶Rogowski線圈，其上限頻率為100 MHZ（頻帶內靈敏度為1V/A），一個信號預處理電路，一個MPU模塊（在本例中，使用120 MHZ ARM）和無線收發器。對于電纜而言，相對于開關設備的TEV傳感器節點，安裝在電纜上的傳感器節點分布在更廣的范圍內，因此Lora多跳模式優于Lora點對點模式。此類HFCT物聯網傳感器可以安裝在從電纜連接器或終端引出的接地線處，由于傳感器節點本身就是位置信息載體，因此形成了一個可跟蹤故障的網絡。

圖1 集成傳感器

Rogowski線圈耦合的放電脈沖電流的頻率分量范圍在幾十到數百兆赫茲之間，因此信號預處理的設計類似于第一種情況，包括濾波，放大和解調[6-7]。為了確定HFCT傳感器節點的響應，使用標準脈沖電流發生器作為校準器，可以產生重復的電流脈沖，其上升時間為5 ns，視在電荷為5~500 pC，并且以測試電容串聯的精密電阻的輸出作為基準。 傳感器節點的輸出幅度和視在電荷之間的關系可以通過式（1）很好地擬合，其中qa（pC）是視在電荷，Aout（V）是傳感器輸出幅值。

采用HFCT檢測得到的絕緣缺陷的PRPD圖和局部放電頻率圖如圖2所示。

圖2 使用HFCT獲得的絕緣缺陷的PRPD圖和局放頻率圖

為了確定HFCT傳感器的響應特性，使用AWG2021任意波形發生器作為信號源（可產生10 Hz-125 MHZ的穩定正弦波電壓和10 Hz-25 MHZ的標準方波）。通過比較無感電阻上的輸出電壓和HFCT傳感器的輸出電壓，可以得到幅頻響應特性，如圖3所示。

圖3 HFCT傳感器的幅頻響應特性

1.2 數據處理

考慮到在各種設備上進行分布式監視的實際條件，例如干擾環境復雜、傳感器站點眾多和分布范圍廣泛，可靠的LPWA通信在實際應用中必不可少，因此應該針對特定要求進行量身定制，例如數據速率，時延，移動性，覆蓋范圍等[8-9]。例如，安裝在中壓電纜系統上的局放傳感器位置取決于電纜接頭或終端的位置以及它們之間的距離，所以局放傳感器一般分布在數十公里的廣闊區域中。在這種情況下，首選戶外低功率廣域網絡（LPWAN）技術，例如eMTC，Nb-IoT，LoRa，Sigfox。對于通常安裝在一個或多個房間中的中壓開關設備上安裝的大量全時局放監測點，無線局域網(LAN)，如藍牙、ZigBee等非常適合作為基本網絡節點。在LPWAN應用案例中，LoRa和NB-IoT是兩種領先的新興技術，也是更經濟的解決方案，可以在配電網監控的大多數情況下采用。

LoRaWAN具有出色的功率效率（峰值電流為32 mA，待機電流為1μA），并支持在農村地區長達40 km、城市地區長達5 km的長距離通信。它的非許可網絡（500 kHz-125 KHz）可以在基站上應用一種多通道多調制解調器收發器的自適應調制技術來接收來自這些信道的多個消息。并且可以根據所需的數據比特率來管理數據速率。以局放監測為例，如果傳感器的采樣率R為1MS / s（對于持續時間為10 μs的降頻PD脈沖，請參見第III節），則最大監視密度N可用式（2）估計為112 / s。

其中T為脈沖持續時間，為10 μs，SF為擴頻因子，其大小為10，BW為125 kHz調制帶寬。因此，這種LoRaWAN可以滿足監視局部放電或其他對象監測密度的一般要求，適合作為連接到傳感層的基本節點。

NB-IoT是一種新的3GPP無線接入技術，其許可LTE帶寬（180 KHz）是由GSM和LET技術衍生而來。在使用OFDM的下行鏈路中有12個15kHz的子載波，在使用SC-FDMA的上行鏈路中有3.75/15 kHz的子載波，這為高速多通道數據傳輸提供了巨大的潛力。與Lora底層節點一起使用，可以構建具有良好擴展性和交互性的網絡層。傳感器節點與網關之間的通信流程圖如圖4所示。

圖4 傳感器節點與網關之間的通信流程圖

2 電源管理策略

由于傳感器節點數量多、分布廣，所以在設備維護周期中應避免更換電池[10]。因此，高效的電源管理和細化的運行策略是局放傳感器節點設計的關鍵。在傳感器的工作過程中，各工作模塊的典型能耗分布如圖4所示。可以看出，信號傳輸和接收部分在傳感器功耗中占主要部分。此外，傳感器MPU的基本功耗和處于休眠狀態的傳感器有源設備的功耗也占相當大的比例，所以最好采用斷點監測而不是傳感器的實時監測，這樣可以獲得更長的電池壽命。在硬件設計中，在保證數據有效性的前提下，通過下變頻器降低采樣率和數據采集分辨率，以減少采集模式下處理器的基本功耗，為處理器節省更多的功耗。數據發送和接收。另外，為了減少數據傳輸的能量消耗，需要將傳感器節點的數據比特率和檢測密度調整為較低水平。

為了進一步降低傳感器本身的功耗，本文引入了一種動態工作模式的策略，使得傳感器在斷點監測時可以在以下工作模式之間進行切換：

1）采集模式（F）：傳感器對局部放電信號進行處理、采樣、存儲、傳輸。由于檢測放大單元、MPU和MAC單元的參與，該模式的實時功耗電流為50-100 mA，測量的典型值為125 mA。

2）待機模式（M）：在此期間，傳感器將關閉模擬信號處理和采集單元的所有電源，并且僅保留通信單元，以便它可以接受下行鏈路的數據和上位機命令，而MPU將進入可以喚醒的睡眠模式。由于休眠MPU和MAC的參與，該模式的實時功耗電流為10-20 mA，實測典型值為14 mA。

3）休眠模式（S）：在此期間，傳感器關閉模擬信號處理和采集單元的電源和通信單元，只有MPU保持深度休眠模式以保持時鐘運行。在此模式下，傳感器不會從上位計算機接收命令和訪問指令。由于只有MPU外圍電路的基本電源和深度睡眠電源，因此實時功耗電流為100~200 μA，實測典型值為185 μA。

以上三種模式以斷點監測周期進行切換，并根據局部放電活動的程度，動態調整操作持續時間。通過公式（3）計算斷點監視期間內傳感器的功耗（P）和理論續航時間（T）。表1列出了斷點監視密度，傳感器功耗和理論電池壽命隨放電活動的時間間隔。

表1 斷點監測密度，功耗和理論電池壽命隨放電活動的時間間隔

其中PF，PM和PS分別是采集，待機和休眠模式的消耗量，tF，tM和tS是在監視周期中這三種模式的運行持續時間。

3 基于物聯網的HFCT傳感網絡框架

考慮到集成監控系統應具有良好的可擴展性和可訪問性，本文設計了基于物聯網的傳感器網絡，傳感器網絡分為感知層，網絡層，數據層和應用層四層，如圖5所示[11-12]。

圖5 基于物聯網的HFCT傳感網絡框架

感知層是狀態監測的物理基礎，其主要功能是獲取采樣測量值（SMV）和狀態變量（SV），并執行分配給傳感器節點的命令。 分布式傳感器節點由感應線圈，低功耗集成電路和集成通信單元（NB-IoT和Lora）組成。

上/下行鏈路網絡層分別連接到感知層和數據層，其物聯網網絡基于低功耗，構成廣域網收發器。收發單元以“節點—服務器”或“節點—網關—服務器”的模式傳輸從感知層獲得的SMV和SV信息以及執行命令。信息的延遲時間取決于監測站點的分布范圍。

數據層由中央服務器（自建或云服務器）組成，用于實現數據的存儲、管理和應用，并根據數據訪問請求提供標準的通信協議映射接口。

應用層包括數據托管和應用軟件，中間件，系統操作環境。其可以響應所有具有權限的數據訪問事件。

本文以中國濟南某地區的兩條10 kV饋線電纜為試點，應用上述技術。通過將節點之間的LoRa多跳模式與LoRa點對網關模式相結合來實現數據通信。在這種情況下，NB-IoT網關與云服務器或遠程自建服務器進行通信。在10 kV電纜的端子或接頭的接地線中部署了5組基于IoT的HFCT傳感器節點（5×3相，總共15個節點）。斷點監視數據通過NB-IoT網關以分包方式發送到服務器。每次上傳數據時，云數據庫都會同步更新。

在監視周期內，節點和服務器之間的上/下數據通過LoRa直接通信。為了減少傳輸功率消耗，上行數據僅包含通過MPU處理生成的標準化SMV和SV信息，并以20 Kbs的比特率發送到網關。

4 結束語

基于感知層、通信層、數據層和應用層的電纜局部放電監測無線網絡框架，考慮了信號耦合、電源管理和運行策略，設計了基于物聯網的HFCT傳感器。上下鏈路的數據交互采用了基于Lora的節點—服務器和基于Loar、NBIoT站點的節點—網關—服務器的節點連接方式，以滿足物聯網監測的可擴展性和可訪問性的要求。最后本文提出的HFCT傳感器和傳感網絡已應用于10 kV配網電纜，有望為中壓電網中更多可能的物聯網應用提供參考。