基于物聯網技術的電能信息采集系統設計研究

摘要：本文設計了一種基于物聯網技術的新型電能信息采集系統，旨在提升數據采集的實時性、傳輸效率和系統穩定性，解決傳統系統在延遲、能耗、精確度方面的局限。系統集成了智能傳感器、邊緣計算節點、LoRa通信模塊、云端數據管理平臺，利用低功耗廣域網技術實現遠距離、高效傳輸，并通過邊緣計算提升系統響應速度和異常處理能力。測試結果表明，該系統在精度、能耗和穩定性上具備顯著優勢，該設計可供大規模電網的智能化管理參考。

關鍵詞：物聯網；電能信息采集系統

引言

電能信息采集系統是現代能源管理系統中的核心組成部分，其能夠實時采集、傳輸并分析用電信息，為電網運行狀態的優化提供依據[1]。隨著物聯網技術的快速發展，基于物聯網技術的電能信息采集系統在實時性、準確性和智能化方面的優勢愈加突出。傳統的電能采集系統面臨采集數據量大、傳輸延遲長、能耗高等問題，而物聯網技術能夠有效解決這些挑戰。本文旨在設計一種基于物聯網技術的電能信息采集系統，以實現更加高效的電能信息采集和管理。

1. 物聯網技術在電能信息采集中的應用

物聯網技術在電能信息采集中的應用涵蓋了數據采集、傳輸和處理等多個關鍵環節，顯著提升了電力系統的智能化管理水平[2]。物聯網系統中的智能傳感器能夠實時監測電壓、電流、溫度等電能參數，并通過低功耗設計確保在廣域電網環境中持續穩定工作，適應低成本、遠距離的數據采集需求。低功耗廣域網（LPWAN）技術，如LoRa技術和NB-IoT技術，為電能信息采集系統提供了高效的遠距離數據傳輸方案，保障了大規模節點下的數據傳輸實時性，并通過低功耗延長設備的使用壽命，減少了維護成本。與此同時，邊緣計算技術在物聯網架構中的應用，使得采集到的數據能夠在源頭附近進行處理，有效減少了數據傳輸帶寬的需求和系統延遲，顯著提升了系統的響應速度。邊緣節點還能夠實時分析數據，及時檢測異常并發出預警，提高了系統的安全性和可靠性[3]。物聯網技術的這些綜合應用為電能信息采集系統帶來了更高的效率和智能化管理能力。

2. 電能信息采集系統需求分析

為確保系統設計能夠滿足電網實時管理和智能化需求，在設計電能信息采集系統時，需詳細分析其需求。需求分析主要包括功能需求、性能需求和安全需求。

2.1 功能需求

系統的功能需求包括具備對電壓、電流、功率等多種電能信息的實時采集能力，能夠對采集到的數據進行初步分析和存儲，并通過無線網絡將這些數據及時傳輸到后臺服務器[4]。此外，系統應能夠實時監控電網的運行狀態，在檢測到異常時及時發出報警，確保電力系統的安全和高效運行。

2.2 性能需求

性能方面，系統應具有較高的采集精度，確保數據傳輸延遲不超過200毫秒，從而保證信息的實時性。系統還需具備高可靠性和穩定性，確保在長時間運行過程中，數據采集具有準確性和一致性。同時，傳感器和邊緣計算節點應具備低功耗設計，提升系統的整體節能性能。

2.3 安全需求

安全性方面，系統應具備較強的抗干擾能力，確保在復雜的電磁環境下仍能穩定工作。系統在數據傳輸過程中應采用加密算法，防止數據被篡改或竊取，保障電能信息的完整性和安全性。

3. 電能信息采集系統硬件設計

電能信息采集系統的硬件包括傳感器、邊緣計算節點、通信模塊和電源管理模塊，硬件設計的目標是保證數據采集的精度、通信的穩定性和系統的低功耗。整體的系統硬件架構如圖1所示。

3.1 傳感器

電能信息采集系統中的傳感器部分采用了基于微機電系統（MEMS）技術的智能傳感器。這些傳感器能夠精準地采集電壓、電流和溫度等關鍵參數，并將模擬信號通過內置的模擬數字轉換器（ADC）轉換為數字信號。通過這種設計，系統在多變的電網環境中依然能夠保持數據采集的高精度與穩定性。

3.2 邊緣計算節點

邊緣計算節點負責對傳感器采集的數據進行實時處理，主要任務包括數據的濾波、去噪和壓縮[5]。系統采用基于ARM Cortex-M處理器的邊緣計算模塊，具有低功耗和高性能的優勢。邊緣節點通過快速處理數據，有效提高了系統的響應速度，并能夠在異常情況下及時發出預警信息，確保系統運行的高效性與穩定性。

3.3 通信模塊

系統的通信模塊采用LoRa技術，支持遠距離、低功耗的數據傳輸[6]。LoRa模塊工作在915MHz頻段，傳輸距離可達15千米，滿足電網內大范圍數據采集的需求。LoRa技術在電磁環境復雜的情況下依然具備很強的抗干擾能力，確保系統在分布式電網中保持穩定、高效的數據傳輸。

3.4 電源管理模塊

電源管理模塊通過太陽能電池供電，結合智能電源管理系統，確保設備在長期運行中的穩定性。該模塊具備能量儲存和智能調度功能，能夠根據實際情況自動切換到備用電池供電，同時通過優化功耗延長設備的使用壽命。智能電源管理的設計降低了設備的維護成本，并在偏遠地區提供了可持續的能源供應解決方案。

4. 電能信息采集系統軟件設計

電能信息采集系統的軟件設計主要側重于電能數據的處理、傳輸，以及用戶界面的設計。整體軟件架構分為數據預處理模塊、通信協議和云端數據管理平臺，確保系統在處理海量電能數據時保持高效、準確和穩定。

4.1 數據預處理模塊

為確保采集數據的準確性和可靠性，系統在邊緣計算節點上實現了數據預處理功能。通過自適應卡爾曼濾波器對電壓、電流等數據進行濾波，去除噪聲和干擾。卡爾曼濾波器的狀態方程為

（1）

式中，xk是當前時刻的狀態變量，代表系統當前的電壓或電流數據；xk-1是前一時刻的狀態，表示上一時刻的系統狀態；矩陣A描述了系統的狀態轉移；矩陣B代表控制輸入的影響；uk為系統的控制輸入，通常與負載變化等因素相關；wk表示過程噪聲，反映系統內部不確定性的影響。

卡爾曼濾波器的觀測方程為

（2）

式中，zk為當前的觀測值，即傳感器采集到的電壓或電流數據；H為觀測矩陣，將狀態變量映射到觀測空間；vk為觀測噪聲，用來描述測量設備的誤差或環境噪聲影響。通過卡爾曼濾波器的遞推過程，系統能夠實時對采集的電能數據進行校正和優化。

4.2 通信協議與數據傳輸

在數據傳輸環節，系統采用LoRaWAN協議進行遠距離通信。LoRaWAN協議支持異步通信方式，具備低功耗、長距離傳輸的優勢，適合大規模電能數據采集系統的應用。每個邊緣節點根據預設的時間間隔向主站發送數據，主站通過輪詢機制接收多個節點的數據[7]。

在通信協議的設計中，每個數據包中包含節點ID、時間戳、電壓、電流、功率等信息。為了確保數據傳輸的完整性，系統在數據包中加入了校驗碼，并使用AES加密算法對數據進行加密，確保傳輸過程中不會受到外部攻擊或被竊取。數據傳輸的具體流程如圖2所示。

圖2 電能信息采集系統中的

數據傳輸流程

4.3 云端數據管理平臺

在電能信息采集系統中，云端數據管理平臺承擔著關鍵的數據存儲、分析和用戶交互功能。當采集到的電能數據通過LoRaWAN協議傳輸到云端后，系統利用分布式架構進行大規模并發處理，確保數據的實時性和穩定性[8]。云平臺能夠對電壓、電流、溫度、功率等多種電能參數進行深入分析，并生成詳細的用電報告。用戶可通過如圖3所示的實時監控界面直觀地查看這些關鍵電能信息，并通過圖形化的方式掌握設備的運行狀態和電能消耗趨勢[9]。界面上設有多個操作按鈕，包括“啟動”“停止”和“保存數據”，用戶可通過這些按鈕靈活控制監控的開始、停止，以及數據的保存。“啟動”按鈕用于啟動實時數據采集功能，系統將開始采集并顯示電能數據；“停止”用于終止當前監控，防止不必要的數據干擾；“保存數據”將監控數據存儲，以供后續的分析和優化操作，確保數據的安全性和有效性。平臺還支持通過Web端和移動端訪問，用戶能夠隨時隨地監控系統的運行，并基于平臺提供的個性化節能建議，優化電能使用方案。整個系統的設計確保了用戶在實時數據監控、遠程操作和能耗管理等方面的高效性和便捷性。

圖3 實時監控界面

5. 系統測試

為驗證電能信息采集系統的實際性能，進行了系統測試，評估其在數據采集精度、傳輸速度、功耗和穩定性等方面的表現。測試過程涵蓋了系統的多個核心功能，確保其滿足電網監控和管理的需求。

5.1 測試環境

測試在一個模擬電網環境中進行，搭建了包括智能傳感器、邊緣計算節點、LoRa通信模塊和云端數據管理平臺的完整系統。測試現場布置了多個電壓和電流傳感器，用于采集不同區域的電能數據，測試設備的傳輸距離設置為10千米，以模擬實際電網中的遠距離通信需求。測試環境溫度為25℃，電源供應穩定，確保設備在最佳狀態下運行。

5.2 測試過程

測試分為兩個階段：第一階段，通過傳感器對電壓、電流、功率等電能信息進行實時采集，并將數據通過LoRaWAN協議傳輸至云端平臺。在此過程中，記錄了每次數據傳輸的延遲、丟包率，以及數據處理時間；第二階段，模擬電網異常情況，如電壓波動和傳輸干擾，評估系統的抗干擾性能和異常預警功能。整個測試過程中，系統保持連續運行，觀察其在長時間運行中的穩定性和數據準確性。

5.3 測試結果分析

測試結果如表1所示。結果表明，電能信息采集系統在數據采集精度、傳輸效率、系統穩定性方面均表現出色。電壓和電流的采集誤差分別為0.5%和0.7%，均滿足誤差要求小于1%的標準，表明系統具備較高的測量精度。在數據傳輸方面，平均延遲為150ms，符合設計的實時性要求（延遲小于200ms）。系統在10千米的傳輸距離內，丟包率保持在0.2%以內，遠低于標準要求的0.5%，表明LoRa通信在遠距離和復雜環境中的穩定性和可靠性。功耗方面，傳感器的功耗為1.8W，低于設計上限的2W，顯示出系統在能耗控制上的優化。

測試證明了電能信息采集系統在精度、能耗、數據傳輸效率、抗干擾能力上均達到了設計標準要求，能夠勝任大規模電網數據采集和管理的實際應用需求。

結語

基于物聯網技術的電能信息采集系統大幅提升了電能管理的智能化水平，解決了傳統系統在實時性、數據準確性和能耗方面的挑戰。測試結果表明，該系統具備良好的數據采集精度、低延遲傳輸和高穩定性，能夠勝任大規模電網數據采集和管理的實際應用[10]。未來，隨著物聯網技術的進一步發展，系統的功能和性能將不斷優化，為電力系統的智能化運行和高效管理提供更加全面的解決方案。

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作者簡介：竺興妹，本科，副教授，289655781@qq.com，研究方向：電力系統及其自動化技術。